| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 本文的工作 | 第13-14页 |
| 第2章 可视域分析 | 第14-22页 |
| 2.1 数字高程模型 | 第14-15页 |
| 2.2 地形可视性分析 | 第15-21页 |
| 2.2.1 可视域分析 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于格网DEM的通视性计算算法 | 第16-18页 |
| 2.2.3 基于格网DEM的可视域计算算法 | 第18-21页 |
| 2.3 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 可视域分析并行算法的研究 | 第22-54页 |
| 3.1 可视域分析算法的任务并行特征 | 第22-28页 |
| 3.1.1 串行算法并行化的一般策略 | 第22-24页 |
| 3.1.2 可视域分析算法中的任务并行 | 第24-28页 |
| 3.2 可视域分析算法的数据依赖特征 | 第28-42页 |
| 3.2.1 分布式并行计算中的数据处理方法 | 第28-37页 |
| 3.2.2 地形分析中的数据依赖特征 | 第37-41页 |
| 3.2.3 可视域分析的数据依赖 | 第41-42页 |
| 3.3 面向数据依赖的并行可视域分析算法 | 第42-50页 |
| 3.3.1 粗粒度下基于计算窗口边界点的并行数据划分方式 | 第43-47页 |
| 3.3.2 细粒度下可视域分析中数据依赖的处理方法 | 第47-50页 |
| 3.4 可视域分析并行算法在集群环境下的优化 | 第50-52页 |
| 3.5 小结 | 第52-54页 |
| 第4章 并行可视域分析算法的容错方法 | 第54-65页 |
| 4.1 并行计算中的检错方法 | 第54-55页 |
| 4.2 并行容错技术 | 第55-60页 |
| 4.2.1 Checkpoint(检查点)技术 | 第55-58页 |
| 4.2.2 并行复算技术 | 第58-59页 |
| 4.2.3 并行容错技术效果的对比 | 第59-60页 |
| 4.3 并行可视域分析算法下的容错设计 | 第60-63页 |
| 4.3.1 可视域分析算法的容错特征 | 第60-61页 |
| 4.3.2 面向可视域分析算法的容错设计 | 第61-63页 |
| 4.4 小结 | 第63-65页 |
| 第5章 并行可视域分析算法实验 | 第65-72页 |
| 5.1 集群环境下采用异步处理的可视域并行算法 | 第65-67页 |
| 5.1.1 实验设计 | 第65-66页 |
| 5.1.2 实验结果分析 | 第66-67页 |
| 5.2 参考边界数据划分法 | 第67-69页 |
| 5.2.1 实验设计 | 第67-68页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第68-69页 |
| 5.3 采用并行复算的容错实验 | 第69-72页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第69-70页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第70-72页 |
| 第6章 总结 | 第72-74页 |
| 6.1 论文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 在校期间发表的学术论文和参加的项目 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |