近日，团队成员蒋春华在期刊“Journal of Spatial Science”(IF=1.711)发表“A parallel equivalence algorithm based on MPI for GNSS data processing”文章。论文见链接https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14498596.2019.1696718。

本文提出了一种基于MPI的并行等价方法用于提高GNSS数据处理的效率。本文在原有等价理论的基础上对协因数的计算和迭代消参以及基于MPI的并行分解做了进一步的推导。该并行算法的精度和效率通过GNSS双差网解实验加以分析和验证。实验表明该算法在应用中可以选择性的削减待估参数的个数，并且几乎没有精度损失（10^-9m）。100个IGS的实测实验分析结果表明在没有精度损失的情况下效率提高56%，如下图1给出了并行等价算法与传统算法解算测站坐标差异，图2给出了相应的计算时耗。将该方法与并行Gauss-Jordan并行法以及传统串行法相比，该新并行方法效率最高，且随着参数维数的增加优势越明显。进一步将该算法在集群上开展实验，结果表明参与计算的节点越多该新方法的效率越高。

图1 并行等价算法与传统算法解算测站坐标差异

图2 并行等价算法与最小二乘计算效率比较

因此，本文提出的并行算法能够优化参数估计策略提高解算效率，且精度损失可以忽略不计，对GNSS快速并行数据处理具有积极意义。

欢迎引用:

Chunhua Jiang, Tianhe Xu, Yujun Du, Zhangzhen Sun & Guochang Xu (2019): A parallel equivalence algorithm based on MPI for GNSS data processing, Journal of Spatial Science, DOI: 10.1080/14498596.2019.1696718