| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·雷达终端概述 | 第10-11页 |
| ·雷达终端的发展与现状 | 第11-14页 |
| ·雷达终端的发展 | 第11-12页 |
| ·雷达终端国内外现状 | 第12-14页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第14页 |
| ·本论文研究内容及其安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于 GPU+CPU 的异构软件化雷达终端设计 | 第16-23页 |
| ·本章导言 | 第16页 |
| ·软件化雷达终端设计 | 第16-18页 |
| ·软件化雷达终端 | 第16页 |
| ·软件化雷达终端构建 | 第16-17页 |
| ·终端平台硬件架构 | 第17-18页 |
| ·GPU 与 CPU 运算能力比较分析 | 第18-20页 |
| ·CPU 运算能力技术研究 | 第18-19页 |
| ·GPU 的并行及高效运算技术研究 | 第19页 |
| ·GPU 与 CPU 浮点运算能力 | 第19-20页 |
| ·GPU 与 CPU 结构比较分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 软件化雷达终端关键算法基于 GPU 的实现 | 第23-38页 |
| ·本章导言 | 第23页 |
| ·基于 GPU 的目标检测算法实现 | 第23-31页 |
| ·恒虚警检测 CFAR | 第23-24页 |
| ·CA-CFAR 检测算法原理与仿真 | 第24-26页 |
| ·CA-CFAR CPU 实现 | 第26-27页 |
| ·基于 GPU 的 CFAR 单元级处理 | 第27-29页 |
| ·结果分析比较 | 第29-31页 |
| ·基于 GPU 的雷达极坐标转化 | 第31-37页 |
| ·雷达原始数据仿真 | 第31-33页 |
| ·现有雷达极坐标转化的缺陷 | 第33-34页 |
| ·基于 GPU 雷达极坐标转化实现 | 第34-36页 |
| ·试验结果对比 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于 GPU+CPU 雷达终端系统的软件实现 | 第38-54页 |
| ·本章导言 | 第38页 |
| ·基于 GPU +CPU 异构软件化雷达终端软件实现 | 第38-39页 |
| ·CUDA 架构技术分析 | 第39-40页 |
| ·CUDA 硬件平台架构 | 第39-40页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第40页 |
| ·基于 GPU+CPU 软件化雷达终端多线程设计 | 第40-49页 |
| ·数据接收线程 | 第41-42页 |
| ·目标检测线程 | 第42-44页 |
| ·目标跟踪线程 | 第44-46页 |
| ·终端显示线程 | 第46-49页 |
| ·基于 GPU 终端显示系统功能模块的设计与实现 | 第49-53页 |
| ·GPU+CPU 底层通信架构 | 第49-50页 |
| ·GPU 与 CPU 之间的通信 | 第50-52页 |
| ·GPU 模块嵌入与功能实现 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于 GPU+CPU 雷达终端系统的调试与优化 | 第54-63页 |
| ·数据显示调试与优化 | 第54-59页 |
| ·数据显示方位的调整 | 第54-55页 |
| ·数据显示距离上的调整 | 第55-56页 |
| ·数据显示偏移的设置 | 第56-59页 |
| ·系统性能测试 | 第59-60页 |
| ·CPU 使用率方面 | 第59页 |
| ·系统实时性方面 | 第59-60页 |
| ·系统实验验证与效果展示 | 第60-62页 |
| ·原始数据仿真展示 | 第60页 |
| ·Tips 坐标显示功能 | 第60-61页 |
| ·雷达终端人机界面展示 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
