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并行脉冲多普勒雷达信号处理算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-23页
    1.1 研究背景和意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-20页
        1.2.1 PD雷达信号处理算法国内外研究现状第18-19页
        1.2.2 并行雷达信号处理算法国内外研究现状第19-20页
    1.3 本文内容与创新第20-21页
    1.4 本文结构安排第21-23页
第二章 脉冲多普勒雷达信号处理与并行计算基础第23-39页
    2.1 引言第23页
    2.2 脉冲多普勒雷达信号处理算法原理第23-28页
        2.2.1 脉冲压缩第23-25页
        2.2.2 动目标检测第25-26页
        2.2.3 恒虚警检测第26-27页
        2.2.4 解模糊技术第27-28页
    2.3 并行计算硬件平台第28-30页
        2.3.1 多核CPU第28页
        2.3.2 GPU第28-29页
        2.3.3 FPGA第29-30页
    2.4 并行编程模型第30-34页
        2.4.1 Pthread第30页
        2.4.2 Open MP第30-31页
        2.4.3 Open CL第31-34页
    2.5 并行方法第34-37页
        2.5.1 数据并行第34-35页
        2.5.2 流水并行第35页
        2.5.3 并行计算评价标准第35-36页
        2.5.4 多线程性能影响因素第36-37页
    2.6 本章小结第37-39页
第三章 基于多核CPU的并行脉冲多普勒雷达信号处理算法研究第39-65页
    3.1 引言第39页
    3.2 PD雷达信号处理算法并行性分析第39-42页
    3.3 基于数据并行的PD雷达信号处理算法的设计与实现第42-47页
        3.3.1 基于数据并行的PD雷达信号处理算法的设计第42-44页
        3.3.2 基于数据并行的PD雷达信号处理算法的Pthread实现第44-46页
        3.3.3 基于数据并行的PD雷达信号处理算法的Open MP实现第46-47页
    3.4 基于流水并行的PD雷达信号处理算法的设计与实现第47-51页
        3.4.1 基于流水并行的PD雷达信号处理算法的设计第47-49页
        3.4.2 基于流水并行的PD雷达信号处理算法的实现第49-51页
    3.5 基于模块并行的PD雷达信号处理算法第51-54页
        3.5.1 对脉冲压缩的并行化第51页
        3.5.2 对动目标检测的并行化第51-53页
        3.5.3 对恒虚警检测的并行化第53-54页
    3.6 实验结果与分析第54-64页
        3.6.1 实验数据与实验环境描述第54-55页
        3.6.2 并行PD雷达信号处理算法加速效果分析第55-64页
    3.7 本章小结第64-65页
第四章 基于Open CL的动目标检测算法在GPU和FPGA上的实现与优化第65-89页
    4.1 引言第65页
    4.2 基于Open CL的并行动目标检测算法的设计与实现第65-68页
        4.2.1 基于Open CL的并行动目标检测算法的设计第65-66页
        4.2.2 基于Open CL的并行动目标检测算法的实现第66-68页
    4.3 基于GPU的并行动目标检测算法的优化第68-75页
        4.3.1 设置全局网格大小第68-70页
        4.3.2 改变映射方式优化第70-72页
        4.3.3 局部内存优化第72-73页
        4.3.4 增加线程任务量第73-75页
    4.4 基于Open CL的并行动目标检测算法的移植第75-79页
        4.4.1 开发环境第75-76页
        4.4.2 Open CL在FPGA上的实现方法第76-77页
        4.4.3 基于FPGA的并行动目标检测算法移植第77-79页
    4.5 基于FPGA的并行动目标检测算法优化第79-87页
        4.5.1 设置全局网格大小第79-81页
        4.5.2 向量化与访存聚合优化第81-83页
        4.5.3 循环展开第83-85页
        4.5.4 多流水线优化第85-87页
    4.6 本章小结第87-89页
第五章 总结与展望第89-91页
    5.1 研究总结第89-90页
    5.2 研究展望第90-91页
参考文献第91-95页
致谢第95-97页
作者简介第97-98页

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