【摘 要】
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数据耦合性强,处理逻辑序贯性高,处理时机存在随机性是数据融合并行的难点。本文分析了数据融合的处理逻辑以及并行处理的难点,提出了一种基于凝聚层次聚类算法的并行融合架
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数据耦合性强,处理逻辑序贯性高,处理时机存在随机性是数据融合并行的难点。本文分析了数据融合的处理逻辑以及并行处理的难点,提出了一种基于凝聚层次聚类算法的并行融合架构,通过在空间域上对融合数据的划分处理,将融合处理分解成多个独立子任务,结合融合算法和空情复杂性评估处理计算量,并依据计算量将子任务均衡地分发至各计算节点并行处理。使用MPI和OpenMP相结合的编程模型实现了该并行架构。试验结果表明,该并行架构具有较高的加速比,实时性高,处理容量大,可扩展性好。
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