GPUクラスタを用いたFDTD法による地中レーダにおける地下変位検出特性の統計的解析

摘要

In this study, we have analyzed detection characteristics of a subsurface displacement by ground penetrating radar (GPR) using the finite-difference time-domain (FDTD) simulation with graphic processing units (GPUs) cluster. Inbomogencous subsurface with many randomly placed scatters which are different in size and electric permittivity have beeD modeled, we have computed detection characteristics of subsurface displacement in the inhomogeneous subsurface models using the FDTD method. We have estimated the detection of subsurface displacement by cross correlation value between homogeneous and inhomogeneous GPR profiles. Moreover, we have shown that the use of GPU cluster is_much more faster and practical than conventional method.%本研究では，不均質大地中の地下変位を地中レーダで検出するための検討として，GPUクラスタを用いたFDTD法によるシミュレーションを行っている.大きさや比誘電率が異なる物体をランダムに配置することで複数の不均K大地をモデル化し，不均質大地中における地下変位の検出特性を統計的に解析している.本稿では'均質大地と不均質大地で得られるレーダプロファイルとの相互相関値から検出特性を定釁化するとともに，GPUクラスタを用いることで通常のFDTD法では計算時間を要する問題を解決できることを明らかにしている.