基于GPU的遥感数据实时处理研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的研究现状和发展趋势 | 第11-15页 |
| 1.2.1 合成孔径雷达的发展及国内外研究动态 | 第11-13页 |
| 1.2.2 合成孔径雷达成像算法概述 | 第13-14页 |
| 1.2.3 GPU和CUDA的发展动态 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要内容安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要创新点 | 第16-17页 |
| 2 SAR成像与成像算法分析 | 第17-29页 |
| 2.1 合成孔径原理 | 第17-19页 |
| 2.2 SAR成像原理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 回波信号的多普勒历史及参数 | 第19-21页 |
| 2.3 回波信号模型分析 | 第21-23页 |
| 2.4 CS算法介绍 | 第23-28页 |
| 2.4.1 CS算法概览 | 第23-25页 |
| 2.4.2 CS算法各步骤理论原理 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 GPU通用计算与CUDA平台 | 第29-42页 |
| 3.1 GPU通用计算 | 第29-32页 |
| 3.1.1 GPU通用计算原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 GPU架构与性能研究 | 第30-32页 |
| 3.2 CUDA通用计算平台 | 第32-41页 |
| 3.2.1 CUDA硬件结构 | 第33-35页 |
| 3.2.2 CUDA编程模型 | 第35-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于CUDA的SAR成像系统设计与实现 | 第42-57页 |
| 4.1 实验平台 | 第42页 |
| 4.2 基于CUDA的CS算法实现 | 第42-54页 |
| 4.2.1 CUDA并行性优化原理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 总体逻辑设计方案 | 第43-44页 |
| 4.2.3 各模块详细设计方案 | 第44-54页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 结论 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
