摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-25页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-20页 |
1.2.1 球面Voronoi图生成算法 | 第11-17页 |
1.2.2 球面Voronoi图应用 | 第17-20页 |
1.2.3 问题总结 | 第20页 |
1.3 研究目标与内容 | 第20-21页 |
1.3.1 研究目标 | 第20-21页 |
1.3.2 研究内容 | 第21页 |
1.4 研究方案与技术路线 | 第21-23页 |
1.5 本文结构安排 | 第23-25页 |
第2章 基于QTM的球面Voronoi图确定归属算法 | 第25-33页 |
2.1 四元三角格网(QTM) | 第25-27页 |
2.1.1 基于QTM的空间实体表达 | 第25-26页 |
2.1.2 QTM邻近关系 | 第26-27页 |
2.1.3 QTM层次关系 | 第27页 |
2.2 基于QTM的球面Voronoi图 | 第27-28页 |
2.3 确定归属算法 | 第28-32页 |
2.3.1 算法原理 | 第28-29页 |
2.3.2 不同数据集的处理 | 第29页 |
2.3.3 Voronoi边界提取算法 | 第29-30页 |
2.3.4 算法精度分析 | 第30-32页 |
2.4 本章小节 | 第32-33页 |
第3章 确定归属算法的GPU并行优化 | 第33-43页 |
3.1 CUDA | 第33-35页 |
3.1.1 CUDA编程模型 | 第33页 |
3.1.2 CUDA内存模型 | 第33-35页 |
3.2 确定归属算法的全局内存实现 | 第35-36页 |
3.3 确定归属算法的优化 | 第36-39页 |
3.3.1 共享内存优化 | 第36-38页 |
3.3.2 常量内存优化 | 第38页 |
3.3.3 寄存器优化 | 第38-39页 |
3.4 优化结果分析 | 第39-42页 |
3.5 本章小节 | 第42-43页 |
第4章 基于双向扫描的球面Voronoi图生成算法 | 第43-57页 |
4.1 引言 | 第43页 |
4.2 平面双向扫描算法 | 第43-46页 |
4.2.1 双向扫描原理 | 第43-44页 |
4.2.2 算法的不足 | 第44-45页 |
4.2.3 平面扫描算法的球面扩展 | 第45-46页 |
4.3 基于QTM的双向扫描算法 | 第46-52页 |
4.3.1 QTM数据组织与初始化 | 第47页 |
4.3.2 双向扫描 | 第47-49页 |
4.3.3 算法的改进 | 第49-52页 |
4.4 实验与分析 | 第52-55页 |
4.4.1 效率分析 | 第52-54页 |
4.4.2 精度分析 | 第54-55页 |
4.5 本章小节 | 第55-57页 |
第5章 基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法 | 第57-63页 |
5.1 问题的引出 | 第57-58页 |
5.2 算法原理 | 第58-59页 |
5.3 实验与分析 | 第59-62页 |
5.3.1 实验结果 | 第60-61页 |
5.3.2 效率分析 | 第61-62页 |
5.4 本章小节 | 第62-63页 |
第6章 系统设计开发与应用 | 第63-87页 |
6.1 系统设计与开发 | 第63-70页 |
6.1.1 系统开发环境 | 第63-64页 |
6.1.2 系统设计 | 第64-70页 |
6.2 系统应用 | 第70-82页 |
6.2.1 球面Voronoi图的动态维护操作 | 第70-75页 |
6.2.2 基于栅格Voronoi图的球面自然邻近插值 | 第75-79页 |
6.2.3 基于质心Voronoi图的全球地形自适应建模 | 第79-82页 |
6.3 系统运行截图 | 第82-85页 |
6.4 本章小节 | 第85-87页 |
第7章 结论与展望 | 第87-91页 |
7.1 主要研究成果 | 第87-88页 |
7.2 研究创新点 | 第88-89页 |
7.3 研究展望 | 第89-91页 |
参考文献 | 第91-99页 |
致谢 | 第99-101页 |
作者简介 | 第101页 |
在学期间发表的学术论文 | 第101页 |
在学期间参加科研项目 | 第101-102页 |
主要获奖 | 第102-103页 |
附录 全文重要彩图 | 第103-109页 |