| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 图录 | 第13-16页 |
| 表录 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-36页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-20页 |
| 1.1.1 技术进步对应用的拓展 | 第18页 |
| 1.1.2 新需求带来的新挑战 | 第18-20页 |
| 1.2 三维地形构建技术概述 | 第20-27页 |
| 1.2.1 三维地形构建方法 | 第20-22页 |
| 1.2.2 三维地形构建关键技术 | 第22-27页 |
| 1.3 高性能计算支撑技术在地形构建方面的研究概况 | 第27-31页 |
| 1.3.1 基于专用高性能计算平台的地形构建 | 第27-29页 |
| 1.3.2 基于高性能运算器件加速的地形构建 | 第29-31页 |
| 1.4 本文的主要工作及组织结构 | 第31-36页 |
| 1.4.1 课题研究内容 | 第31-34页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第34-36页 |
| 第二章 MEGA：一种 GPU 加速的大规模三维地形可视化框架 | 第36-68页 |
| 2.1 引言 | 第36-37页 |
| 2.2 支持大规模地形数据高效存储和调度的多分辨率模型：FMRM | 第37-44页 |
| 2.2.1 问题的提出 | 第37-39页 |
| 2.2.2 FMRM 整体结构 | 第39-40页 |
| 2.2.3 分块存储子模型 | 第40-41页 |
| 2.2.4 多分辨率逻辑子模型 | 第41-44页 |
| 2.3 SFNE：一种融合地表特征表示的嵌套几何误差度量算法 | 第44-49页 |
| 2.3.1 常用误差度量 | 第44-45页 |
| 2.3.2 地表特征表示：粗糙度计算 | 第45-47页 |
| 2.3.3 嵌套几何误差度量 | 第47-49页 |
| 2.3.4 误差度量的约束：逼真度计算 | 第49页 |
| 2.4 基于顶点过渡权值的视觉平滑处理 | 第49-55页 |
| 2.4.1 问题的提出 | 第49-51页 |
| 2.4.2 基本思想 | 第51-52页 |
| 2.4.3 过渡权值计算 | 第52-54页 |
| 2.4.4 实现流程 | 第54-55页 |
| 2.5 SRCaster：一种简化的 GPU 快速光线投射地形渲染方法 | 第55-59页 |
| 2.5.1 基本原理 | 第55-56页 |
| 2.5.2 问题的提出 | 第56-57页 |
| 2.5.3 快速相交测试 | 第57-58页 |
| 2.5.4 光线方向控制 | 第58-59页 |
| 2.5.5 实现流程 | 第59页 |
| 2.6 实验分析 | 第59-66页 |
| 2.6.1 FMRM 地形数据调度性能对比分析 | 第60-62页 |
| 2.6.2 SFNE 算法性能对比分析 | 第62-63页 |
| 2.6.3 视觉平滑处理有效性验证 | 第63-65页 |
| 2.6.4 SRCaster 渲染性能对比分析 | 第65-66页 |
| 2.7 本章小结 | 第66-68页 |
| 第三章 基于 CPU/GPU 异构协同加速的大规模地形数据高性能编码 | 第68-81页 |
| 3.1 引言 | 第68-69页 |
| 3.2 基于提升小波机制的地形多分辨率模型 | 第69-73页 |
| 3.2.1 提升小波机制 | 第69-71页 |
| 3.2.2 变换模型建立及小波选取 | 第71-72页 |
| 3.2.3 基于小波变换的地形数据多分辨率四叉树的构建 | 第72-73页 |
| 3.2.4 层进传输 | 第73页 |
| 3.3 基于 CUDA 的地形数据并行混合熵编码 | 第73-76页 |
| 3.3.1 引入并行前缀和扫描的游程编解码器 | 第73-74页 |
| 3.3.2 并行霍夫曼编解码器 | 第74-76页 |
| 3.4 实验分析 | 第76-80页 |
| 3.4.1 压缩比和 PSNR | 第77页 |
| 3.4.2 编解码吞吐量 | 第77-78页 |
| 3.4.3 渲染效果和帧率 | 第78-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 基于 CUDA 的稀疏矩阵向量乘算法及其优化方法 | 第81-93页 |
| 4.1 问题的提出 | 第81-82页 |
| 4.2 算法详情 | 第82-84页 |
| 4.3 数据分布优化 | 第84-88页 |
| 4.3.1 线程划分优化 | 第84-86页 |
| 4.3.2 数据访问优化 | 第86-87页 |
| 4.3.3 分级多层存储的数据复用 | 第87-88页 |
| 4.4 负载均衡设计 | 第88-90页 |
| 4.5 实验分析 | 第90-92页 |
| 4.6 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 多核 CPU 加速的地上自然景观模拟——以三维动态云为例 | 第93-108页 |
| 5.1 引言 | 第93页 |
| 5.2 细胞自动机概述 | 第93-94页 |
| 5.3 基于细胞自动机的三维动态云建模 | 第94-103页 |
| 5.3.1 云模型研究现状 | 第94-96页 |
| 5.3.2 动态云建模 | 第96-98页 |
| 5.3.3 云的运动特性模拟 | 第98-99页 |
| 5.3.4 基于多重前向散射的云粒子光照模型 | 第99-100页 |
| 5.3.5 多线程框架 | 第100-103页 |
| 5.4 实验分析 | 第103-106页 |
| 5.4.1 不同处理器下的性能分析 | 第103-104页 |
| 5.4.2 不同方法的性能对比 | 第104-105页 |
| 5.4.3 渲染效果 | 第105-106页 |
| 5.5 扩展应用讨论 | 第106-107页 |
| 5.6 本章小结 | 第107-108页 |
| 第六章 M3NSQ：多核多线程加速的细胞自动机多近邻单元状态查询算法 | 第108-118页 |
| 6.1 问题的提出 | 第108-109页 |
| 6.2 算法框架 | 第109-116页 |
| 6.2.1 预处理 | 第109-111页 |
| 6.2.2 查询执行 | 第111-114页 |
| 6.2.3 算法实现 | 第114-116页 |
| 6.3 实验分析 | 第116-117页 |
| 6.4 本章小结 | 第117-118页 |
| 第七章 VWBuilder：支持大规模三维地形构建及应用的框架系统 | 第118-132页 |
| 7.1 引言 | 第118页 |
| 7.2 VWBuilder 的设计与实现 | 第118-123页 |
| 7.2.1 数据和资源管理子系统 | 第119-120页 |
| 7.2.2 场景管理子系统 | 第120-122页 |
| 7.2.3 渲染子系统 | 第122-123页 |
| 7.3 VWBuilder 应用验证 | 第123-131页 |
| 7.3.1 VWBuilder 构建三维地形数据库 | 第123-128页 |
| 7.3.2 VWBuilder 支持的飞行过程重现及飞参评估 | 第128-129页 |
| 7.3.3 VWBuilder 支持的虚拟战场环境态势模拟 | 第129-131页 |
| 7.4 本章小结 | 第131-132页 |
| 第八章 结束语 | 第132-137页 |
| 8.1 本文研究工作总结 | 第132-134页 |
| 8.2 进一步的研究展望 | 第134-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-149页 |
| 作者简历 | 第149-150页 |
