| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 缩略词 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 合成孔径雷达发展历史 | 第13-14页 |
| 1.3 后向投影成像算法发展 | 第14页 |
| 1.4 SAR运动补偿技术的研究 | 第14-16页 |
| 1.5 GPU发展历史 | 第16-19页 |
| 1.6 GPU在SAR成像中的应用 | 第19-20页 |
| 1.7 本文主要工作 | 第20-21页 |
| 第二章 BP成像算法和FBP成像算法 | 第21-32页 |
| 2.1 信号模型 | 第21-23页 |
| 2.1.1 聚束SAR空间模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 回波信号分析 | 第22-23页 |
| 2.2 BP成像算法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 BP算法原理分析 | 第23-24页 |
| 2.2.2 BP运算量分析 | 第24-25页 |
| 2.3 FBP成像算法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 成像模型 | 第25页 |
| 2.3.2 FBP成像原理 | 第25-26页 |
| 2.3.3 FBP算法流程 | 第26-27页 |
| 2.3.4 FBP算法运算量 | 第27-28页 |
| 2.4 数据仿真 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 BP算法运动误差分析以及自聚焦方法研究 | 第32-42页 |
| 3.1 运动误差分析 | 第32-34页 |
| 3.1.1 运动误差模型 | 第32-34页 |
| 3.1.2 相位误差对图像的影响分析 | 第34页 |
| 3.2 BP成像算法自聚焦研究 | 第34-41页 |
| 3.2.1 基于对比度最优化准则的自聚焦算法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基于子孔径划分与对比度准则的BP成像自聚焦方法 | 第37-39页 |
| 3.2.3 实测数据处理结果 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 GPU及CUDA介绍 | 第42-54页 |
| 4.1 GPU并行处理技术 | 第42-43页 |
| 4.2 编程模型 | 第43-47页 |
| 4.2.1 主机与设备 | 第43-45页 |
| 4.2.2 内核函数 | 第45-46页 |
| 4.2.3 线程结构 | 第46-47页 |
| 4.3 存储器模型 | 第47-49页 |
| 4.4 CUDA程序优化 | 第49-53页 |
| 4.4.1 存储器访存优化 | 第50-51页 |
| 4.4.2 异步执行 | 第51-52页 |
| 4.4.3 指令优化 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于GPU平台的BP成像算法实现 | 第54-64页 |
| 5.1 BP成像算法的流程分析 | 第54-55页 |
| 5.1.1 距离压缩 | 第54页 |
| 5.1.2 反投影 | 第54-55页 |
| 5.2 BP成像算法的并行实现 | 第55-58页 |
| 5.2.1 算法设计流程 | 第56-57页 |
| 5.2.2 距离压缩的并行实现 | 第57页 |
| 5.2.3 后向投影计算的并行实现 | 第57-58页 |
| 5.3 BP成像算法的优化设计 | 第58-60页 |
| 5.3.1 计算精度与速度优化 | 第58-59页 |
| 5.3.2 基于流技术的结构优化 | 第59页 |
| 5.3.3 反投影计算结构优化 | 第59-60页 |
| 5.4 实测数据结果处理分析 | 第60-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |