Решение задач обработки данных радиолокационного наблюдения с помощью масштабирования распределенных вычислений
Автор: Марковский Алексей Сергеевич, Свеколкин Николай Иванович, Шаров Сергей Алексеевич
Рубрика: Математическое моделирование
Статья в выпуске: 3, 2019 года.
Бесплатный доступ
Представлен анализ применения масштабирования распределенных вычислительных технологий при обработке радиолокационных данных. На основании полученных результатов исследований сформулированы предложения по применению параллельных вычислений для групповой обработки радиолокационных изображений.
Распределенные вычислительные технологии, радиолокационные данные, облачная инфраструктура
Короткий адрес: https://sciup.org/148309537
IDR: 148309537 | DOI: 10.25586/RNU.V9187.19.03.P.024
Список литературы Решение задач обработки данных радиолокационного наблюдения с помощью масштабирования распределенных вычислений
- Mistry P., Braganza S., Kaeli D., Leeser M. Accelerating phase unwrapping and affine transformations for optical quadrature microscopy using CUDA // Proc. of 2nd Workshop on General Purpose Proc. on Graphics Proc. Units, GPGPU 2009. USA, Washington, DC: ACM, 2009. P. 28-37.
- Sheng G., Qi-Ming Z., Jian, J., Cun-Ren L., Qing-xi T. Parallel processing of InSAR interferogram filtering with CUDA programming // Science of Surveying and Mapping Engineering. 2015. № 1. P. 54-68.
- Потапов В.П., Попов С.Е., Костылев М.А. Метод обработки радарных данных на базе системы массово-параллельного исполнения заданий Apache Spark // Вычислительные технологии. 2017. Т. 22. Спец. вып. 1. 2017. C. 60-74.
- Zinno I., Mossucca L., Elefante S., De Luca C., Casola V., Terzo O., Casu F., Lanari R. Cloud computing for earth surface deformation analysis via spaceborne radar imaging: a case study // IEEE Trans. Cloud Computing. 2016. № 4. P. 104-118.
- Apache Spark unified analytics engine for large-scale data processing. Available at: http://spark.apache.org (accessed 11.05.2018).
Статья научная
