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合成孔径雷达并行成像算法研究及实现

第一章 绪论第1-17页
 1.1 SAR技术发展动态第10-13页
 1.2 SAR并行处理的研究状况第13-14页
 1.3 本文的主要贡献第14-15页
 1.4 本文的结构安排第15-17页
第二章 SAR成像原理及成像算法第17-37页
 2.1 SAR高分辨率机理第17-24页
  2.1.1 SAR的距离向高分辨率机理第17-19页
  2.1.2 SAR的方位向高分辨率机理第19-24页
 2.2 SAR的回波理论模型第24-26页
 2.3 SAR原始数据模拟第26-31页
  2.3.1 点目标原始数据模拟第27-29页
  2.3.2 真实场景原始数据模拟第29-31页
 2.4 SAR成像处理算法第31-37页
  2.4.1 距离/多普勒(R/D)算法第32-34页
  2.4.2 二次距离压缩(SRC)算法第34页
  2.4.3 Chirp Scaling(CS)算法第34-37页
第三章 SAR并行处理环境第37-54页
 3.1 并行计算机的系统结构第37-41页
 3.2 并行算法的设计第41-44页
  3.2.1 SAR并行计算模型第41-43页
  3.2.2 并行算法的一般设计方法第43页
  3.2.3 并行算法的设计过程第43-44页
 3.3 并行编程环境第44-46页
 3.4 并行计算性能指标测评第46-50页
  3.4.1 加速比性能定律第46-48页
  3.4.2 SAR并行成像算法的性能指标第48-50页
 3.5 曙光系列并行计算机简介第50-54页
  3.5.1 曙光2000简介第50-52页
  3.5.2 曙光3000简介第52-54页
第四章 SAR中粒度并行成像算法第54-64页
 4.1 SAR中粒度并行成像算法划分方式第54-56页
  4.1.1 SAR中粒度并行成像算法的功能分解方式第54-55页
  4.1.2 SAR中粒度并行成像算法的域分解方式第55-56页
 4.2 SAR中粒度并行成像算法结构第56-60页
  4.2.1 基于SRC算法的中粒度并行成像算法第56-57页
  4.2.2 基于CS算法的中粒度并行成像算法第57-60页
 4.3 数据转置并行算法及同步问题的考虑第60-64页
  4.3.1 数据转置并行算法第60-63页
  4.3.2 同步考虑第63-64页
第五章 SAR粗粒度并行成像算法第64-75页
 5.1 SAR粗粒度并行成像算法划分方式第64-66页
  5.1.1 SAR粗粒度并行成像算法的功能分解方式第64-65页
  5.1.2 SAR粗粒度并行成像算法的域分解方式第65-66页
 5.2 SAR粗粒度并行成像算法结构第66-67页
  5.2.1 基于SRC算法的粗粒度并行成像算法第66-67页
  5.2.2 基于CS算法由粗粒度并行成像算法第67页
 5.3 异步的计算模式第67-73页
 5.4 SAR中粒度与粗粒度并行成像算法的比较第73-75页
第六章 SAR并行成像算法在曙光并行机上的实验结果第75-89页
 6.1 SAR并行成像算法在曙光2000上的实验结果第75-81页
  6.1.1 XSAR系统参数第75页
  6.1.2 曙光2000测试平台软硬件环境第75-77页
  6.1.3 SAR中粒度并行成像算法在曙光2000上的实验结果第77-79页
  6.1.4 SAR粗粒度并行成像算法在曙光2000上的实验结果第79-81页
 6.2 SAR并行成像算法在曙光3000上的实验结果第81-89页
  6.2.1 LSAR模拟回波数据参数第82页
  6.2.2 曙光3000测试平台软硬件环境第82-83页
  6.2.3 SAR中粒度并行成像算法在曙光3000上的实验结果第83-86页
  6.2.4 SAR粗粒度并行成像算法在曙光3000上的实验结果第86-89页
第七章 结束语第89-92页
致谢第92-93页
参考文献第93-97页
攻读硕士期间的主要工作第97页

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