基于图形处理器的合成孔径雷达成像算法
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景与研究内容 | 第10-13页 |
| 1.2 GPU 通用计算的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文工作介绍 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 SAR 成像算法简介 | 第16-27页 |
| 2.1 SAR 回波信号分析 | 第16-19页 |
| 2.2 距离-DOPPLER 算法 | 第19-22页 |
| 2.3 CHIRP SCALING 算法 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 GPU 通用计算简介 | 第27-36页 |
| 3.1 GPU 产生与发展 | 第27-29页 |
| 3.2 GPU 与CPU 对比 | 第29-30页 |
| 3.3 GPU 通用计算的迅速发展和广泛使用 | 第30-32页 |
| 3.4 GPU 通用计算的限制与难点 | 第32-33页 |
| 3.5 GPU 通用计算适用于SAR 成像算法 | 第33-34页 |
| 3.6 GPU 通用计算的编程模型 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于OPENGL 的SAR 成像算法 | 第36-55页 |
| 4.1 OPENGL 和CG 简介 | 第36-38页 |
| 4.2 编程模型 | 第38-41页 |
| 4.3 FFT 的实现 | 第41-44页 |
| 4.4 距离徙动校正的实现 | 第44-45页 |
| 4.5 成像算法的实现 | 第45-46页 |
| 4.6 仿真实验与结果 | 第46-50页 |
| 4.7 效率测试 | 第50-52页 |
| 4.8 SAR 图像样例 | 第52-53页 |
| 4.9 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于CUDA 的SAR 成像算法 | 第55-69页 |
| 5.1 CUDA 的产生背景和实用性 | 第55-56页 |
| 5.2 编程模型 | 第56-60页 |
| 5.3 成像算法的实现 | 第60-62页 |
| 5.4 仿真实验与结果 | 第62-66页 |
| 5.5 效率测试 | 第66-67页 |
| 5.6 SAR 图像样例 | 第67-68页 |
| 5.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 全文总结 | 第69-72页 |
| 6.1 主要结论 | 第69-70页 |
| 6.2 研究展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录1 符号与标记 | 第75-76页 |
| 附录2 图表索引 | 第76-78页 |
| 附录3 表格索引 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第80-82页 |
