| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 合成孔径雷达及回波数据模拟概述 | 第10-12页 |
| 1.1.1 合成孔径雷达发展状况 | 第10-11页 |
| 1.1.2 SAR回波数据模拟技术发展状况 | 第11-12页 |
| 1.2 基于GPU的SAR回波数据模拟研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构 | 第13-15页 |
| 第二章 SAR回波数据模拟相关理论和GPU通用计算模型 | 第15-42页 |
| 2.1 合成孔径雷达回波模型 | 第15-25页 |
| 2.1.1 合成孔径雷达相关概念介绍 | 第15-21页 |
| 2.1.2 合成孔径雷达空间几何关系 | 第21-23页 |
| 2.1.3 合成孔径雷达回波模拟数学模型 | 第23-25页 |
| 2.2 回波数据模拟方法分析 | 第25-32页 |
| 2.2.1 正向法 | 第26-28页 |
| 2.2.2 逆向法 | 第28-31页 |
| 2.2.3 本文研究的方法 | 第31-32页 |
| 2.3 距离-多普勒成像算法 | 第32-34页 |
| 2.4 GPU通用计算模型 | 第34-40页 |
| 2.4.1 GPU和CUDA简介 | 第34-35页 |
| 2.4.2 CUDA的编程模型 | 第35-36页 |
| 2.4.3 CUDA的硬件架构 | 第36-38页 |
| 2.4.4 CUDA的软件体系 | 第38-40页 |
| 2.5 CUDA程序优化策略 | 第40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于正向法的SAR回波数据模拟GPU实现及优化 | 第42-69页 |
| 3.1 SAR回波数据模拟时域叠加法实现 | 第43-58页 |
| 3.1.1 点目标MATLAB仿真流程 | 第43-45页 |
| 3.1.2 点目标回波数据模拟CPU实现 | 第45-50页 |
| 3.1.3 点目标回波数据模拟GPU实现 | 第50-58页 |
| 3.2 时域法的GPU并行优化加速策略 | 第58-66页 |
| 3.2.1 基本GPU上加速策略 | 第58-59页 |
| 3.2.2 块尺寸自适应划分法 | 第59-63页 |
| 3.2.3 多重循环的粗细粒度选择策略 | 第63-66页 |
| 3.2.4 多维数组线性化 | 第66页 |
| 3.3 时域法回波数据模拟GPU实现及优化 | 第66-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于逆向法的SAR回波数据模拟GPU实现及优化 | 第69-81页 |
| 4.1 SAR回波数据模拟ICS算法CPU实现 | 第69-71页 |
| 4.2 基于逆CS算法的GPU加速策略 | 第71-76页 |
| 4.2.1 利用GPU计算各乘积项 | 第71页 |
| 4.2.2 利用GPU加速FFT | 第71-76页 |
| 4.3 基于逆CS算法回波数据模拟GPU实现及优化 | 第76-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第87-88页 |
