基于GPU并行的时间域全波形优化共轭梯度法 快速GPR双参数反演
探地雷达(GPR)时间域全波形反演计算量巨大,内存要求高,在微机上计算难度大.本文中作者基于GPU并行加速的维度提升反演策略,采用优化的共轭梯度法,避免了Hessian矩阵的计算,在普通微机上实现了时间域全波形二维GPR双参数(介电常数和电导率)快速反演.论文首先推导了二维TM波的时域有限差分法(FDTD)的交错网格离散差分格式及波场更新策略.然后,基于Lagrange乘数法,将约束问题转化为无约束最小问题,构建了共轭梯度法反演目标函数,采用Fletcher-Reeves公式与非精确线搜索Wolfe准则,确保了梯度方向修正因子及迭代步长选取的合理性.而GPU并行计算及维度提升反演策略的应用,数倍地提升了反演速度.最后,开展了3个模型的合成数据的反演实验,分别从观测方式、梯度优化及天线频率等方面,分析了这些因素对雷达全波形反演的影响,说明双参数的反演较单一的介电常数反演,能提供更丰富的信息约束,有效提高模型重建的精度.
探地雷达、全波形反演、共轭梯度法、维度提升、GPU并行
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P631
国家自然科学基金项目41574116,41774132;中南大学创新驱动项目2015CX008;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-12-0551;中南大学教师研究基金2014JSJJ001;中南大学升华育英人才计划,湖南省研究生科研创新项目CX2017B052
2018-12-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共13页
4647-4659