| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 论文背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 宽带波束形成与实现技术发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作内容 | 第13-14页 |
| 第2章 直线阵宽带波束形成技术 | 第14-32页 |
| 2.1 直线阵宽带波束形成 | 第14-17页 |
| 2.1.1 阵列信号模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 频域宽带波束形成 | 第15-16页 |
| 2.1.3 时域宽带波束形成 | 第16-17页 |
| 2.2 时域波束形成FIR滤波器设计 | 第17-20页 |
| 2.2.1 分数时延滤波器设计 | 第18-19页 |
| 2.2.2 FIR波束形成器的滤波器设计 | 第19-20页 |
| 2.3 恒定束宽波束形成 | 第20-22页 |
| 2.4 宽带波束形成仿真分析 | 第22-30页 |
| 2.4.1 DFT宽带波束形成性能分析 | 第22-24页 |
| 2.4.2 分数时延滤波器性能分析 | 第24-28页 |
| 2.4.3 恒束宽波束形成性能分析 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 CUDA通用并行计算架构 | 第32-42页 |
| 3.1 GPU通用计算 | 第32-34页 |
| 3.1.1 GPU发展历程 | 第32-33页 |
| 3.1.2 从GPGPU到CUDA | 第33-34页 |
| 3.2 CUDA架构及编程模型 | 第34-39页 |
| 3.2.1 CUDA软件架构 | 第34-35页 |
| 3.2.2 CUDA线程 | 第35-36页 |
| 3.2.3 CUDA内存 | 第36-37页 |
| 3.2.4 异构编程 | 第37-38页 |
| 3.2.5 GPU硬件架构 | 第38-39页 |
| 3.3 CUDA性能 | 第39-41页 |
| 3.3.1 最大化利用率 | 第39-40页 |
| 3.3.2 最大化存储器吞吐量 | 第40-41页 |
| 3.3.3 最大化指令吞吐量 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于GPU的波束形成算法设计与实现 | 第42-58页 |
| 4.1 基于GPU的DFT波束形成 | 第42-45页 |
| 4.1.1 DFT波束形成算法分析 | 第42-43页 |
| 4.1.2 DFT波束形成核函数设计 | 第43-44页 |
| 4.1.3 实现流程 | 第44-45页 |
| 4.2 基于GPU的宽带时域波束形成 | 第45-50页 |
| 4.2.1 宽带时域波束形成并行算法设计 | 第46-47页 |
| 4.2.2 宽带时域波束形成核函数设计 | 第47-49页 |
| 4.2.3 实现流程 | 第49-50页 |
| 4.3 GPU实现的性能分析 | 第50-55页 |
| 4.3.1 测试平台 | 第50-51页 |
| 4.3.2 计时方法 | 第51页 |
| 4.3.3 基于GPU的DFT宽带波束形成性能分析 | 第51-53页 |
| 4.3.4 基于GPU的时域宽带波束形成性能分析 | 第53-55页 |
| 4.4 海试数据处理 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |