| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 特征基函数(CBFM)的国内外研究现状 | 第8页 |
| 1.2.2 GPU大规模高性能并行计算的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 | 第10-11页 |
| 2 矩量法(MOM)与特征基函数算法 | 第11-24页 |
| 2.1 矩量法 | 第11-15页 |
| 2.1.1 电场积分方程的建立 | 第11-12页 |
| 2.1.2 算法基本原理 | 第12-13页 |
| 2.1.3 矩量法求解电场积分方程 | 第13-15页 |
| 2.2 基于矩量法的特征基函数算法 | 第15-21页 |
| 2.2.1 传统的特征基函数算法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 改进的特征基函数算法 | 第16-19页 |
| 2.2.3 多层特征基函数算法 | 第19-21页 |
| 2.3 离散伽略金方法(IEDG)在CBFM中的应用 | 第21-23页 |
| 2.4 雷达散射截面积(RCS)计算 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 特征基函数算法(CBFM)的GPU并行加速实现 | 第24-44页 |
| 3.1 GPU与CPU特点比较 | 第24页 |
| 3.2 CUDA架构的环境搭建与相应环境下的软件开发 | 第24-29页 |
| 3.2.1 CUDA架构的历史与发展 | 第24-27页 |
| 3.2.2 CUDA架构环境搭建 | 第27-29页 |
| 3.3 特征基函数算法的GPU并行实现 | 第29-37页 |
| 3.3.1 CUDA架构下的软件开发 | 第29-35页 |
| 3.3.2 阻抗矩阵的并行实现 | 第35-37页 |
| 3.4 特征基函数算法的并行优化细节 | 第37-43页 |
| 3.4.1 图形化分析优化工具 | 第37-39页 |
| 3.4.2 特征基函数算法GPU并行实现的优化加速 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 结果验证与优化效果分析 | 第44-52页 |
| 4.1 CBFM的正确性验证与内存空间使用分析 | 第44-45页 |
| 4.2 非均匀剖分的CBFM的正确性验证 | 第45-46页 |
| 4.3 MLCBFM的正确性验证与内存空间使用分析 | 第46-48页 |
| 4.4 复杂目标分离过程中MLCBFM的结果分析 | 第48-50页 |
| 4.4.1 复杂目标分离过程中的正确性验证 | 第48-49页 |
| 4.4.2 复杂目标分离过程中不同姿态间的运行时间与内存空间使用分析 | 第49-50页 |
| 4.5 CPU代码与GPU代码效果分析 | 第50-51页 |
| 4.5.1 单个CBFs块加速比 | 第50页 |
| 4.5.2 软件整体加速比 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 相关配套软件与类库使用简介 | 第52-54页 |
| 5.1 建模与剖分软件 | 第52页 |
| 5.2 Eigen库的配置与使用简介 | 第52-53页 |
| 5.3 CUDA架构与Eigen库的联合实现 | 第53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60页 |
