| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 雷达信号处理研究现状及趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 GPU通用技术的发展及在雷达信号处理中的应用 | 第11-13页 |
| 1.4 本论文的工作安排 | 第13-14页 |
| 第二章 GPU通用技术及雷达信号处理理论 | 第14-28页 |
| 2.1 GPU通用技术 | 第14-17页 |
| 2.1.1 CUDA编程模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 CUDA存储模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 CUDAC和API | 第16-17页 |
| 2.2 雷达信号处理技术 | 第17-27页 |
| 2.2.1 线性调频信号 | 第17-19页 |
| 2.2.2 脉冲压缩处理技术 | 第19-22页 |
| 2.2.3 多普勒处理技术 | 第22-25页 |
| 2.2.4 恒虚警处理技术 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于GPU的警戒雷达信号处理算法实现与软件设计 | 第28-56页 |
| 3.1 警戒雷达信号处理算法并行方案设计 | 第28-30页 |
| 3.2 警戒雷达信号处理算法的CUDA软件设计 | 第30-45页 |
| 3.2.1 基本运算单元的CUDA分析与实现 | 第30-37页 |
| 3.2.2 脉冲压缩的CUDA分析与实现 | 第37-38页 |
| 3.2.3 多普勒处理的CUDA分析与实现 | 第38-40页 |
| 3.2.4 频谱搬移的CUDA分析与实现 | 第40-41页 |
| 3.2.5 包络检波器的CUDA分析与实现 | 第41-43页 |
| 3.2.6 恒虚警检测的CUDA分析与实现 | 第43-45页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第45-55页 |
| 3.3.1 实验平台及条件 | 第45-49页 |
| 3.3.2 脉冲压缩实验结果及分析 | 第49页 |
| 3.3.3 多普勒处理实验结果及分析 | 第49-50页 |
| 3.3.4 GO-CFAR实验结果及分析 | 第50-52页 |
| 3.3.5 CUDA并行算法性能分析 | 第52-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于CUDA的警戒雷达信号处理算法和软件优化 | 第56-69页 |
| 4.1 CUDA程序优化概述 | 第56-62页 |
| 4.1.1 CUDA程序评估指标 | 第56-57页 |
| 4.1.2 CUDA程序优化策略 | 第57-62页 |
| 4.2 警戒雷达信号处理算法的CUDA软件优化 | 第62-66页 |
| 4.2.1 通信优化及实验结果分析 | 第62-63页 |
| 4.2.2 共享内存和指令访存优化及结果分析 | 第63-66页 |
| 4.3 综合优化后实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 4.3.1 综合优化结果及分析 | 第66-67页 |
| 4.3.2 综合优化算法实时性分析 | 第67-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
