| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 多层快速多极子算法的国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 GPU高性能通用并行计算的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 | 第9-11页 |
| 2 矩量法及多层快速多极子方法 | 第11-26页 |
| 2.1 矩量法 | 第11-15页 |
| 2.1.1 电场积分方程的建立 | 第11-12页 |
| 2.1.2 算法原理 | 第12-13页 |
| 2.1.3 矩量法求解电场积分方程 | 第13-15页 |
| 2.2 基于矩量法的多层快速多极子方法 | 第15-21页 |
| 2.2.1 快速多极子算法(FMM) | 第15-18页 |
| 2.2.2 多层快速多极子算法(MLFMA) | 第18-21页 |
| 2.3 雷达散射截面积计算 | 第21-22页 |
| 2.4 宽带回波信号计算 | 第22-25页 |
| 2.4.1 Sinc脉冲波形 | 第23-24页 |
| 2.4.2 线性调频脉冲波形 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于多层快速多极子的GPU并行加速实现 | 第26-52页 |
| 3.1 GPU与CPU优缺点比较 | 第26页 |
| 3.2 CUDA架构下的编程环境构建与开发 | 第26-34页 |
| 3.2.1 CUDA架构的简介与发展 | 第27-28页 |
| 3.2.2 CUDA架构平台的搭建 | 第28-30页 |
| 3.2.3 CUDA架构下编程开发 | 第30-34页 |
| 3.3 多层快速多极子算法的GPU实现 | 第34-42页 |
| 3.3.1 异构计算的整体结构设计 | 第34-36页 |
| 3.3.2 聚合因子的并行实现 | 第36-37页 |
| 3.3.3 转移矩阵的并行实现 | 第37-38页 |
| 3.3.4 近场阻抗矩阵与V矩阵的并行实现 | 第38-39页 |
| 3.3.5 迭代求解方程组部分的并行实现 | 第39-41页 |
| 3.3.6 多层快速多极子GPU并行加速代码的正确性验证 | 第41-42页 |
| 3.4 多层快速多极子算法的并行优化 | 第42-51页 |
| 3.4.1 图形化分析优化工具 | 第43-44页 |
| 3.4.2 多层快速多极子GPU并行实现算法的优化加速 | 第44-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 基于GPU并行加速的频域电磁仿真软件开发 | 第52-67页 |
| 4.1 软件框架设计 | 第52-55页 |
| 4.1.1 电大尺寸目标仿真软件框架设计 | 第52-54页 |
| 4.1.2 分离过程目标仿真软件框架设计 | 第54-55页 |
| 4.2 MFC加CUDA联合编程 | 第55-56页 |
| 4.3 建模与剖分 | 第56-57页 |
| 4.4 软件使用与实测验证 | 第57-66页 |
| 4.4.1 软件使用步骤即操作展示 | 第57-60页 |
| 4.4.2 软件实测验证 | 第60-65页 |
| 4.4.3 FEKO+Matlab联合仿真 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 总结与展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 | 第72页 |
