摘要 | 第10-12页 |
ABSTRACT | 第12-13页 |
第1章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 课题研究的背景及意义 | 第14-15页 |
1.2 课题来源及国内外研究现状 | 第15-18页 |
1.2.1 课题来源 | 第15页 |
1.2.2 国内外太阳射电观测系统的研究现状 | 第15-17页 |
1.2.3 国内外GPU加速计算研究现状 | 第17-18页 |
1.3 本文所做的工作 | 第18-19页 |
1.4 本章小结 | 第19-20页 |
第2章 基于GPU的太阳射电接收系统的总体方案 | 第20-25页 |
2.1 基于GPU的太阳射电接收机的总体结构 | 第20-22页 |
2.2 基于GPU的频谱分析系统的工作流程 | 第22-24页 |
2.3 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 太阳射电频谱分析系统的设计 | 第25-41页 |
3.1 功率谱计算 | 第25-27页 |
3.1.1 经典功率谱估计 | 第25页 |
3.1.2 窗函数 | 第25-27页 |
3.1.3 频率分辨率和时间分辨率 | 第27页 |
3.2 太阳射电爆发阈值检测 | 第27-29页 |
3.3 基于混合高斯模型的射电爆发检测 | 第29-33页 |
3.3.1 混合高斯模型与射电暴检测 | 第29-30页 |
3.3.2 在线混合高斯背景建模与参数估计 | 第30-32页 |
3.3.3 射电爆发检测 | 第32-33页 |
3.4 基于数学形态学与单维高斯模型级联的射电爆发检测 | 第33-37页 |
3.4.1 数学形态学与信号处理 | 第33-35页 |
3.4.2 基于形态学开运算的窄带滤波 | 第35-36页 |
3.4.3 形态学开运算滤波与单维高斯模型的级联检测 | 第36-37页 |
3.5 实验仿真分析 | 第37-40页 |
3.6 本章小结 | 第40-41页 |
第4章 GPU并行计算体系 | 第41-48页 |
4.1 GPU与CUDA | 第41页 |
4.2 CUDA编程模型 | 第41-45页 |
4.2.1 主机与设备 | 第41-42页 |
4.2.2 内核函数 | 第42-43页 |
4.2.3 线程结构 | 第43-44页 |
4.2.4 硬件映射 | 第44-45页 |
4.3 CUDA软件体系 | 第45-46页 |
4.4 CUDA存储器模型 | 第46-47页 |
4.5 本章小结 | 第47-48页 |
第5章 太阳射电频谱分析系统在GPU上的实现 | 第48-65页 |
5.1 基本运算模块的CUDA实现 | 第48-53页 |
5.1.1 数组运算的并行化 | 第48页 |
5.1.2 快速傅里叶变换的实现 | 第48-51页 |
5.1.3 并行规约算法 | 第51-53页 |
5.2 并行规约运算的CUDA优化 | 第53-60页 |
5.2.1 任意大小的并行规约算法实现 | 第53页 |
5.2.2 基于共享内存的并行规约算法优化 | 第53-54页 |
5.2.3 基于线程分配的并行规约算法优化 | 第54-55页 |
5.2.4 基于去除分支的并行规约算法优化 | 第55-56页 |
5.2.5 基于寻址方式的并行规约算法优化 | 第56-58页 |
5.2.6 基于线程束与循环展开的并行规约算法优化 | 第58页 |
5.2.7 优化结果测试与分析 | 第58-60页 |
5.3 CPU与GPU任务协作优化 | 第60-61页 |
5.4 CUDA流优化 | 第61-64页 |
5.5 本章小结 | 第64-65页 |
第6章 频谱分析系统测试与结果 | 第65-74页 |
6.1 系统实时处理测试 | 第65-69页 |
6.1.1 系统离线处理测试 | 第65-67页 |
6.1.2 系统实时性分析与测试 | 第67-69页 |
6.2 系统处理数据的可靠性测试 | 第69-72页 |
6.2.1 信号发生器信号作为测试信号 | 第69-71页 |
6.2.2 天线信号作为测试信号 | 第71-72页 |
6.3 最终实现与性能指标 | 第72-73页 |
6.4 本章小结 | 第73-74页 |
第7章 总结与展望 | 第74-76页 |
7.1 总结 | 第74-75页 |
7.2 展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第81-82页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第82页 |