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        海洋-聲學(xué)-探測(cè)模型的并行預(yù)報(bào)技術(shù)研究

        2016-10-25 10:52:29范培勤李玉陽(yáng)過武宏趙建昕
        海洋技術(shù)學(xué)報(bào) 2016年4期
        關(guān)鍵詞:進(jìn)程模型

        范培勤,李玉陽(yáng),過武宏,趙建昕,張 林

        (海軍潛艇學(xué)院,山東 青島 266071)

        海洋-聲學(xué)-探測(cè)模型的并行預(yù)報(bào)技術(shù)研究

        范培勤,李玉陽(yáng),過武宏,趙建昕,張林

        (海軍潛艇學(xué)院,山東青島266071)

        針對(duì)聲納探測(cè)性能預(yù)報(bào)的需求,建立了海洋-聲學(xué)-探測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)了并行計(jì)算。該模型將海洋數(shù)值預(yù)報(bào)模式、聲學(xué)模式與海洋觀測(cè)資源進(jìn)行整合,輔以戰(zhàn)術(shù)需求,實(shí)現(xiàn)了對(duì)水聲環(huán)境和聲納探測(cè)性能的動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)和估計(jì)。同時(shí),結(jié)合高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了模型的并行算法,結(jié)果表明,該程序具有較高的并行性能,較好地滿足了聲納探測(cè)性能預(yù)報(bào)對(duì)實(shí)效性的要求,為形成業(yè)務(wù)化海洋水聲環(huán)境預(yù)報(bào)能力打下了良好的基礎(chǔ)。

        海洋模式;聲納;探測(cè)性能;預(yù)報(bào)

        長(zhǎng)期以來受海洋環(huán)境數(shù)據(jù)獲取能力和計(jì)算能力的制約,海洋水聲環(huán)境信息保障主要是針對(duì)具體的小范圍海域,基于歷史和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計(jì)分析得到,無法解決“現(xiàn)報(bào)”和“預(yù)報(bào)”的問題,難以滿足水聲環(huán)境信息精細(xì)化保障的要求。因此,如何有效集成模型、數(shù)據(jù)等方面的現(xiàn)有資源,實(shí)現(xiàn)聲納探測(cè)性能的動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào),成為目前亟需解決的問題。本文以聲納裝備使用熱點(diǎn)海區(qū)為背景,將海洋預(yù)報(bào)模型、聲學(xué)模型與聲納探測(cè)模型進(jìn)行耦合,把傳感器性能的研究與水聲學(xué)、海洋學(xué)的研究緊密地聯(lián)系在一起,結(jié)合高性能計(jì)算平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了相關(guān)海區(qū)未來時(shí)刻聲納探測(cè)性能的動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)和估計(jì),對(duì)聲納裝備有效使用具有十分重要的意義。

        1 海洋—聲學(xué)—探測(cè)模型

        海洋—聲學(xué)—探測(cè)模型主要包括海洋數(shù)值模式[1-2]、聲學(xué)傳播模型、聲納探測(cè)模型,通過海洋動(dòng)力模型的狀態(tài)變量、聲學(xué)計(jì)算參數(shù)、聲納方程參數(shù)之間的相互傳遞與影響形成統(tǒng)一的海洋—聲學(xué)—探測(cè)模型。該模型計(jì)算流程為:基于高性能并行計(jì)算平臺(tái)和水聲環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù),首先通過水聲環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)并結(jié)合實(shí)時(shí)更新的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為POM模式提供歷史數(shù)據(jù)作為初始場(chǎng),完成預(yù)報(bào)海區(qū)的溫度、鹽度、密度等環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的預(yù)報(bào),由此可得到聲速場(chǎng)的動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào);在此基礎(chǔ)上讀取水聲環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)中的海底地形、密度、聲速、吸收系數(shù)等地聲參數(shù),作為輸入文件傳遞給聲場(chǎng)計(jì)算模型,完成相關(guān)海區(qū)的聲場(chǎng)計(jì)算;最后,利用聲場(chǎng)計(jì)算結(jié)果,結(jié)合聲納探測(cè)模型,基于高性能并行計(jì)算平臺(tái),完成相關(guān)海區(qū)的聲納探測(cè)性能預(yù)報(bào),為聲納裝備的使用和指揮決策提供輔助決策信息支持。圖1給出了整個(gè)系統(tǒng)的信息流程圖。

        圖1 海洋—聲學(xué)—探測(cè)模型并行預(yù)報(bào)信息流程圖

        1.1海洋數(shù)值模式

        海洋數(shù)值模式是把海洋原始方程組離散求解的過程,用數(shù)值模式進(jìn)行數(shù)值模擬是目前海洋相關(guān)研究的實(shí)用方法之一。隨著讀入數(shù)值模式的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)種類的增多和質(zhì)量的優(yōu)化以及模式自身的發(fā)展,數(shù)值模式如今已能較好地應(yīng)用于三維海洋溫、鹽、流的數(shù)值模擬并向精確預(yù)測(cè)方向發(fā)展。目前海洋學(xué)界較為常用的海洋數(shù)值模式有POM,F(xiàn)VCOM,ROMS,HYCOM等。由于POM模式的開源性以及在中國(guó)海區(qū)的成功應(yīng)用,本文采用該模式為聲學(xué)模型提供三維溫、鹽、密的動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)。

        1.2聲學(xué)模型

        本文水下聲傳播模型采用的是波束位移射線簡(jiǎn)正波(BDRM)模型,BDRM模型是一種十分有效的聲場(chǎng)計(jì)算方法,具有較高的精度、較快的計(jì)算速度,而且該方法把海洋邊界條件對(duì)聲場(chǎng)的影響與水層中的折射與繞射效應(yīng)分離開來,有利于定性分析與定量計(jì)算海洋邊界條件對(duì)聲場(chǎng)的影響。BDRM理論的研究目前已經(jīng)比較成熟,在此不再贅述,文獻(xiàn)[4]給出了模型的詳細(xì)推導(dǎo)過程。

        1.3聲納探測(cè)模型

        Carlo M.Ferla在深海中聲納最優(yōu)工作深度選擇的研究過程中[5],在目標(biāo)深度未知時(shí),通過統(tǒng)計(jì)不同深度上聲源聲場(chǎng)的概率分布得到聲納最優(yōu)工作深度,本文借鑒這種思想進(jìn)行聲納探測(cè)性能的計(jì)算。

        1.3.1被動(dòng)聲納方程被動(dòng)聲納方程[6]為:

        式中:SL為目標(biāo)聲源級(jí);TL為傳播損失;NL為噪聲級(jí)(包括自噪聲與環(huán)境噪聲);DI為聲納指向性指數(shù);DT為檢測(cè)閾。

        FOM(Figure of Merit)為聲納優(yōu)質(zhì)因子,可表示為:

        式中:DTFOM表示當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)概率Pdet=PdetFOM時(shí)的DT值,通常概率取0.5(50%)。

        聲納優(yōu)質(zhì)因子將不同的聲納設(shè)備和目標(biāo)參數(shù)結(jié)合在一起,當(dāng)在聲納方程被滿足的情況下,它等于傳播損失,而聲傳播損失可以通過聲傳播模型計(jì)算而得到,因此確定優(yōu)質(zhì)因子后便可以得出聲納探測(cè)距離。

        1.3.2聲納探測(cè)性能計(jì)算模型當(dāng)聲納方程的各參數(shù)確定后,即可得出確切聲納對(duì)目標(biāo)的探測(cè)距離。而實(shí)際情況中,被動(dòng)聲納的探測(cè)范圍受到了自身性能、目標(biāo)狀況、環(huán)境條件、主觀因素等諸多因素的影響,使得聲納探測(cè)性能的預(yù)報(bào)具有一定的不確定性,從而導(dǎo)致聲納探測(cè)范圍存在不確定性,此時(shí)聲納探測(cè)距離不再是某一確定值,而是滿足一定分布的概率值。因此,當(dāng)考慮水下聲傳播存在一定的隨機(jī)性分布時(shí),可以用概率函數(shù)描述聲納探測(cè)的檢測(cè)概率,建立基于聲納探測(cè)概率積分的聲納探測(cè)性能預(yù)報(bào)模型。

        聲納信號(hào)余量的定義為:

        考慮聲場(chǎng)存在隨機(jī)性分布時(shí)(如正態(tài)分布),對(duì)應(yīng)的檢測(cè)概率為:

        式中:σ與給定距離r處的信號(hào)檢測(cè)性能有關(guān),反映了探測(cè)區(qū)域和非探測(cè)區(qū)域之間過渡的快慢。對(duì)于給定的發(fā)射和接收深度,可以計(jì)算得到不同距離上的聲傳播損失值。由式(1)和確定的優(yōu)質(zhì)因子FOM,得到不確定環(huán)境參數(shù)不同距離上的信號(hào)余量,然后通過式(3)計(jì)算出某次實(shí)現(xiàn)各個(gè)距離上不同信號(hào)余量對(duì)應(yīng)的檢測(cè)概率PD(r)。

        為了比較不同深度上的檢測(cè)概率值,將檢測(cè)概率PD(r)按式(5)換算定義為檢測(cè)半徑,用來表示整個(gè)距離上的探測(cè)距離的可能性。

        前面的討論都是在假設(shè)聲源的深度已知的情況下進(jìn)行的,在聲源信息缺乏的情況下,前面得到的結(jié)論是不適用的。為了得到聲源深度未知情況下的聲納探測(cè)深度,假設(shè)聲源在整個(gè)深度上服從一定的概率密度分布,如:均勻分布、正態(tài)分布,然后將聲納探測(cè)性能看作當(dāng)接收深度固定時(shí),關(guān)于聲源深度的函數(shù)。這樣便可以得到當(dāng)聲源深度服從一定概率密度分布時(shí)聲納探測(cè)性能的預(yù)報(bào)結(jié)果。

        假設(shè)聲源在水平深度上的分布服從一定的概率p(z)。然后計(jì)算聲源在每一個(gè)深度處探測(cè)概率,并將這些值的平均值作為新的探測(cè)概率式(4)可表達(dá)為:

        由式(2)可知,聲納優(yōu)質(zhì)因子與目標(biāo)、環(huán)境和聲納自身的性能等因素相關(guān),這給(5)式、(7)式的求解帶來了很大的困難??紤]到優(yōu)質(zhì)因子通常在一定的范圍內(nèi)取值,在此假設(shè)聲納優(yōu)質(zhì)因子在區(qū)間[FOM1,F(xiàn)OM2]上服從概率分布pFOM(x),式(5)、(7)可表達(dá)為:

        該模型綜合考慮了聲納裝備、海洋環(huán)境對(duì)聲納探測(cè)性能的影響,將海洋環(huán)境要素對(duì)聲納探測(cè)性能的影響綜合考慮到聲傳播模型的計(jì)算中,簡(jiǎn)化了性能模型的計(jì)算過程,為有效地了解、利用海洋環(huán)境,有效地發(fā)揮聲納探測(cè)性能提供了一個(gè)定量評(píng)價(jià)的方法。

        2 模型并行計(jì)算方法

        基于海洋—聲學(xué)—探測(cè)模型的聲納性能預(yù)報(bào)模型的并行處理可以分為兩部分:第一部分主要是海洋模式的并行計(jì)算,實(shí)現(xiàn)海洋聲速場(chǎng)的并行預(yù)報(bào);第二部分主要是針對(duì)聲納探測(cè)性能預(yù)報(bào)的并行處理,本文主要討論該部分的并行計(jì)算方法,模型的并行處理流程如圖2所示。

        圖2 模型并行處理流程圖

        2.1海洋模式的并行計(jì)算

        本文采用基于消息傳遞接口(MPI)的并行化設(shè)計(jì),利用水平區(qū)域二維數(shù)據(jù)分解進(jìn)行并行實(shí)現(xiàn)。根據(jù)對(duì)POM數(shù)值模式串行程序的計(jì)算結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)流向、及其差分格式的分析,并行程序?qū)⒂?jì)算海區(qū)按經(jīng)緯度劃分成多個(gè)子海區(qū)分配給不同的進(jìn)程,每個(gè)進(jìn)程只負(fù)責(zé)本進(jìn)程所分配海區(qū)的計(jì)算任務(wù),具體實(shí)現(xiàn)過程參考文獻(xiàn)[7]。

        表1給出了海洋模式在曙光高性能并行計(jì)算機(jī)上的測(cè)試結(jié)果,其中模式的積分時(shí)間取為10 d,集合樣本數(shù)取為80,測(cè)試結(jié)果表明,進(jìn)程數(shù)在32個(gè)以內(nèi)時(shí),可以在20 min內(nèi)完成整個(gè)海區(qū)的聲速場(chǎng)預(yù)報(bào)。圖3~圖4為表1對(duì)應(yīng)的并行程序效率和加速比圖,從圖中可以看出,模型并行后加速比接近線性,并行計(jì)算效率大于70%。

        表1 海洋模式并行計(jì)算測(cè)試結(jié)果

        圖3 并行程序效率

        圖4 并行程序加速比

        2.2聲納探測(cè)性能并行算法

        聲納探測(cè)性能的計(jì)算主要圍繞著不同經(jīng)緯度點(diǎn)的聲納探測(cè)性能求解展開,計(jì)算主要集中在每個(gè)經(jīng)緯度點(diǎn)的聲場(chǎng)計(jì)算和聲納探測(cè)性能求解兩個(gè)方面。計(jì)算過程中每個(gè)經(jīng)緯度方區(qū)只要給出運(yùn)算必須的海洋水聲環(huán)境參數(shù)(聲速剖面、海底地聲參數(shù)等)可以獨(dú)立完成計(jì)算。信息交互主要集中在程序開始計(jì)算時(shí)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)廣播和計(jì)算結(jié)束后的計(jì)算結(jié)果收集兩個(gè)方面,跟整個(gè)計(jì)算過程相比,其所耗的時(shí)間十分有限,因此,適合利用基于MPI的消息傳遞并行編程方式實(shí)現(xiàn)。

        2.2.1并行算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)幾乎在所有的科學(xué)工程計(jì)算中,循環(huán)部分都占有很大的比重,消耗了大部分的計(jì)算時(shí)間。因此,循環(huán)的并行化是一個(gè)重要的并行處理方法。聲納探測(cè)性能的預(yù)報(bào)主要圍繞著經(jīng)度和緯度方向的循環(huán)計(jì)算進(jìn)行,循環(huán)部分占用了整個(gè)計(jì)算過程的絕大部分時(shí)間。因此,在經(jīng)度和緯度方向的循環(huán)計(jì)算的并行化處理是整個(gè)程序并行處理的關(guān)鍵。

        循環(huán)的并行劃分方法主要有兩種[8]:

        (1)對(duì)總的循環(huán)次數(shù)N進(jìn)行交叉計(jì)算,讓不同的進(jìn)程計(jì)算滿足條件的計(jì)算任務(wù),如:將0,np,2× np,...號(hào)循環(huán)交給進(jìn)程0計(jì)算,將1,np+1,2×np+1,...號(hào)循環(huán)交給進(jìn)程1計(jì)算,如此分配下去。

        (2)對(duì)總的循環(huán)次數(shù)N按塊分解。即將N的根據(jù)進(jìn)程的個(gè)數(shù)分為np(進(jìn)程數(shù))段,每段的大小基本相同,每一連續(xù)的段分給一個(gè)進(jìn)程進(jìn)行計(jì)算,如:將號(hào)循環(huán)的計(jì)算任務(wù)分配給進(jìn)程0,將號(hào)循環(huán)的計(jì)算任務(wù)分配給進(jìn)程1,如此分配下去。

        本文采用第一種劃分方法,在對(duì)等模式下,對(duì)N進(jìn)行交叉計(jì)算。算法思路如下:

        進(jìn)程id滿足公式(3)的循環(huán)號(hào)數(shù):

        其中[]是取整符號(hào),np是進(jìn)程的個(gè)數(shù)。即:

        進(jìn)程0負(fù)責(zé)0,0+np,0+2np,…號(hào)循環(huán)的計(jì)算;

        進(jìn)程1負(fù)責(zé)1,1+np,1+2np,…號(hào)循環(huán)的計(jì)算;

        ……

        當(dāng)每個(gè)進(jìn)程計(jì)算完成后,進(jìn)程0從其他進(jìn)程中收集計(jì)算結(jié)構(gòu)并將其輸出,由于計(jì)算得到的數(shù)據(jù)量非常大,也可以讓每次循環(huán)的計(jì)算結(jié)果在計(jì)算完成后單獨(dú)輸出到一個(gè)文件,以減少計(jì)算時(shí)間、提高程序的效率。流程圖如圖5所示。

        圖5 聲納探測(cè)性能并行計(jì)算流程圖

        2.2.2并行算法性能分析表2給出預(yù)報(bào)海區(qū)未來6 d聲納探測(cè)性能預(yù)報(bào)所花費(fèi)的時(shí)間。從表2可以看出,程序并行后,預(yù)報(bào)所用的時(shí)間大大減小,其中當(dāng)用512個(gè)處理器來計(jì)算時(shí),所有產(chǎn)品的預(yù)報(bào)只需:2 124.63 s,可以有效為聲納使用提供決策參數(shù)支持。提供相關(guān)海區(qū)的探測(cè)性能預(yù)報(bào)結(jié)果。同時(shí)還可以看出,隨著處理器個(gè)數(shù)的增加,預(yù)報(bào)所需時(shí)間基本呈線性遞減,程序具有比較高的并行效率。

        表2 并行計(jì)算時(shí)間表

        圖6~圖7分別給出在并行計(jì)算時(shí)的加速比、并行效率,從圖中可以明顯地看出并行程序具有十分好的并行效果。

        圖6 并行程序加速比

        圖7 并行程序效率

        3 結(jié)論與討論

        本文構(gòu)建了海洋—聲學(xué)-探測(cè)耦合模型,將海洋模式、聲學(xué)模型與傳感器探測(cè)性能預(yù)報(bào)緊密耦合在一起,基于高性能計(jì)算平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了聲納探測(cè)性能的動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)與估計(jì),初步構(gòu)建了水聲環(huán)境業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)流程。該方法對(duì)聲納裝備使用人員充分利用海洋環(huán)境信息,優(yōu)化傳感器和武器的使用,提高水下作戰(zhàn)的環(huán)境效應(yīng)利用能力具有重要的意義。

        [1]Lermusiaux P F J.Uncertainty Estimation and Prediction for Interdisciplinary Ocean Dynamics[J].Journal of Computational Physics,2006,217:176-199.

        [2]過武宏,笪良龍,趙健昕.動(dòng)態(tài)水聲環(huán)境不確定性的估計(jì)與分析.應(yīng)用聲學(xué)[J].2013,32(6):464-472.

        [3]方國(guó)洪,魏澤勛,崔秉昊,等.中國(guó)近海域際水、熱、鹽輸運(yùn):全球變網(wǎng)格模式結(jié)果[J].中國(guó)科學(xué)(D輯),2002,32(12):969-977.

        [4]張仁和,李風(fēng)華.淺海聲傳播的波束位移射線簡(jiǎn)正波理論[J].中國(guó)科學(xué)(A輯),1999:29(3):241-251.

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        [6]楊士莪.水聲傳播原理[M].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué)出版社,1990.

        [7]李東,劉璟,韓桂軍,等.POM海洋模式的并行算法[J].海洋通報(bào),2010,29(3):329-333.

        [8]Micheal J Quinn著,陳文光,武永為,等譯.MPI與OpenMP并行程序設(shè)計(jì)(C語(yǔ)言版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004.

        Study on the Parallel Forecast Technology of the Oceanic Acoustic Detection Model

        FAN Pei-qin,LI Yu-yang,GUO Wu-hong,ZHAO Jian-xin,ZHANG Lin
        Naval Submarine Academy,Qingdao 266071,Shandong Province,China

        To meet the needs of sonar performance prediction,an oceanic acoustic detection model is established to realize parallel computation.This model,supplemented by tactical requirements,integrates marine numerical prediction,acoustic mode and ocean observing resources,and realizes dynamic forecast and estimation on the underwater acoustic environment and sonar detection performance.Meanwhile,combined with the highperformance computer system,a parallel algorithm is designed and implemented for the model.The results show that the program has high parallel performance,meeting the requirements of sonar prediction performance on the effectiveness,which lays a good foundation for the formation of operational ocean acoustic environment forecast.

        ocean model;sonar;detection efficiency;forecast

        TP391;P733.23

        A

        1003-2029(2016)04-0036-05

        10.3969/j.issn.1003-2029.2016.04.007

        2015-12-24

        新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃,總裝預(yù)研基金項(xiàng)目資助(9140A03060213JB15039)

        范培勤(1981-),男,博士,研究方向?yàn)樗暛h(huán)境效應(yīng)、并行計(jì)算。E-mail:similaroly05@163.com

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