摘要 | 第5-7页 |
abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-22页 |
1.1 研究的背景与意义 | 第12-16页 |
1.2 研究在国内外的历史和现状 | 第16-21页 |
1.2.1 近似方法 | 第16-18页 |
1.2.2 数值方法 | 第18-19页 |
1.2.3 混合方法 | 第19页 |
1.2.4 并行算法 | 第19-20页 |
1.2.5 射线追踪 | 第20-21页 |
1.3 本文的组织结构 | 第21-22页 |
第二章 基于物理光学—弹跳射线法的电磁散射算法 | 第22-37页 |
2.1 雷达散射截面积的基本概念 | 第22-23页 |
2.1.1 雷达散射截面积 | 第22页 |
2.1.2 蒙特卡洛的雷达散射截面积宗量平均 | 第22-23页 |
2.2 几何光学法 | 第23-26页 |
2.2.1 几何光学近似和几何光学的强度定律 | 第23-24页 |
2.2.2 几何光学场在均匀媒质中的传播 | 第24-25页 |
2.2.3 几何光学法的适用范围 | 第25-26页 |
2.3 物理光学法 | 第26-28页 |
2.3.1 物理光学近似 | 第26-27页 |
2.3.2 物理光学法的远场积分 | 第27-28页 |
2.4 物理光学—弹跳射线法 | 第28-35页 |
2.4.1 散射体的剖分 | 第28-29页 |
2.4.2 射线管的设置 | 第29-30页 |
2.4.3 射线轨迹的计算 | 第30-33页 |
2.4.4 射线场的计算 | 第33-35页 |
2.5 基于蒙特卡洛方法的稳态海面生成 | 第35-36页 |
2.6 本章小结 | 第36-37页 |
第三章 基于GPU的并行化的物理光学—弹跳射线法 | 第37-64页 |
3.1 并行化的方式 | 第37-40页 |
3.1.1 基于任务的并行化 | 第37-39页 |
3.1.2 基于数据的并行化 | 第39-40页 |
3.2 CUDA的简介 | 第40-52页 |
3.2.1 CUDA的并行计算模型 | 第40-42页 |
3.2.2 CPU、GPU硬件架构的差异 | 第42-48页 |
3.2.3 CUDA的内存模型 | 第48-51页 |
3.2.4 CUDA的线程调度 | 第51-52页 |
3.3 基于CUDA的物理光学—弹跳射线法的并行化实现 | 第52-62页 |
3.3.1 基于矩形分割的射线管任务分配和映射 | 第54-55页 |
3.3.2 基于分割叠层包围盒的射线相交检测 | 第55-61页 |
3.3.3 基于全局内存的几何光学射线结果的过滤和密排 | 第61-62页 |
3.4 本章小结 | 第62-64页 |
第四章 基于OpenGL的电磁散射仿真结果可视化渲染引擎 | 第64-83页 |
4.1 渲染引擎的简介 | 第64页 |
4.2 渲染引擎的架构 | 第64-66页 |
4.2.1 跨平台性 | 第64-65页 |
4.2.2 易维护性 | 第65-66页 |
4.2.3 通用性 | 第66页 |
4.3 渲染模块的设计 | 第66-76页 |
4.3.1 OpenGL的可编程渲染管线 | 第66-72页 |
4.3.2 前向渲染器 | 第72-74页 |
4.3.3 前向渲染器系统的设计 | 第74-76页 |
4.4 感应电流可视化效果的实现 | 第76-82页 |
4.4.1 感应电流数据的序列化 | 第76-77页 |
4.4.2 感应电流效果的实现 | 第77-82页 |
4.5 本章小结 | 第82-83页 |
第五章 电磁散射算例验证 | 第83-93页 |
5.1 对照矩量法验证实现的计算精度 | 第83-91页 |
5.1.1 角反射器 | 第83-85页 |
5.1.2 简单导弹 | 第85-86页 |
5.1.3 简单飞机 | 第86-88页 |
5.1.4 大型货船 | 第88-90页 |
5.1.5 大型货船和海面 | 第90-91页 |
5.2 对照基于CPU的物理光学—弹跳射线法验证实现的计算速度 | 第91-92页 |
5.3 本章小结 | 第92-93页 |
第六章 总结与展望 | 第93-95页 |
6.1 总结 | 第93页 |
6.2 展望 | 第93-95页 |
致谢 | 第95-96页 |
参考文献 | 第96-102页 |
在学期间取得的与学位论文相关的研究成果 | 第102-103页 |