| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容及意义 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 GPU和CUDA简介 | 第15-19页 |
| 2.1 GPU通用计算 | 第15-16页 |
| 2.2 CUDA编程模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 CUDA中函数分类 | 第16-17页 |
| 2.2.2 存储器层次结构 | 第17页 |
| 2.2.3 线程层次结构 | 第17-18页 |
| 2.2.4 CUDA并行计算库 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于GPU加速的自适应积分法 | 第19-37页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 电场积分方程 | 第19-20页 |
| 3.3 基函数和权函数的选取 | 第20-21页 |
| 3.4 矩量法求解电场积分方程 | 第21-22页 |
| 3.5 自适应积分法的原理 | 第22-24页 |
| 3.5.1 辅助基函数 | 第22-23页 |
| 3.5.2 阻抗矩阵求解 | 第23-24页 |
| 3.6 GPU加速的自适应积分法 | 第24-32页 |
| 3.6.1 扩展系数矩阵的并行求解 | 第25-27页 |
| 3.6.2 近区阻抗矩阵的并行填充 | 第27-30页 |
| 3.6.3 矩阵方程的并行求解 | 第30-32页 |
| 3.6.4 远场辐射特性的求解 | 第32页 |
| 3.7 改进的算法实例分析 | 第32-36页 |
| 3.7.1 Vivaldi天线 | 第33-34页 |
| 3.7.2 蝶形天线阵列 | 第34-36页 |
| 3.8 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 GPU加速的自适应积分法和物理光学法混合算法 | 第37-56页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 迭代AIM-PO混合算法 | 第38-43页 |
| 4.2.1 AIM区域处理 | 第38-39页 |
| 4.2.2 PO区域处理 | 第39-42页 |
| 4.2.3 附加激励的计算 | 第42-43页 |
| 4.2.4 区域迭代 | 第43页 |
| 4.3 基于GPU加速的迭代AIM-PO混合算法 | 第43-50页 |
| 4.3.1 AIM区域电流系数并行求解 | 第44页 |
| 4.3.2 PO区域三角面元可见性探查 | 第44-45页 |
| 4.3.3 基于GPU的KD-Tree加速遮挡判断 | 第45-48页 |
| 4.3.4 PO区域电流系数的并行求解 | 第48-49页 |
| 4.3.5 附加激励的并行求解策略 | 第49页 |
| 4.3.6 并行求解远场辐射特性 | 第49-50页 |
| 4.4 改进的算法实例分析 | 第50-55页 |
| 4.4.1 飞机平台上的蝶形天线 | 第50-52页 |
| 4.4.2 舰船平台上的天线阵列 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第62页 |