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空间目标ISAR成像及定标技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 空间目标ISAR成像技术研究现状第13-16页
        1.2.1 ISAR成像技术发展与研究现状第13-14页
        1.2.2 空间目标雷达观测系统发展和现状第14-16页
    1.3 本文研究内容第16-18页
第二章 ISAR运动补偿技术第18-39页
    2.1 ISAR转台成像原理第18-19页
    2.2 运动补偿的原理第19-20页
    2.3 ISAR距离对准技术第20-23页
        2.3.1 距离对准方法第20-22页
        2.3.2 实测数据处理与分析第22-23页
    2.4 ISAR相位补偿技术第23-29页
        2.4.1 相位补偿方法第23-26页
        2.4.2 实测数据处理与分析第26-29页
    2.5 去除突跳和漂移误差的改进距离对准方法第29-38页
        2.5.1 引言第29页
        2.5.2 全局最小熵算法粗对齐第29页
        2.5.3 基于归一化互相关系数去除突跳误差第29-31页
        2.5.4 基于Radon变换去除漂移误差第31-34页
        2.5.5 仿真数据结果第34-38页
    2.6 本章小结第38-39页
第三章 ISAR图像方位定标第39-60页
    3.1 引言第39-40页
    3.2 基于多普勒调频斜率估计与拟合的方位定标方法第40-47页
        3.2.1 引言第40页
        3.2.2 回波信号分析第40-41页
        3.2.3 多普勒调频斜率估计第41-42页
        3.2.4 有效转动角速度估计第42-43页
        3.2.5 仿真及实测数据处理与结果分析第43-47页
    3.3 基于特征匹配的方位定标方法第47-58页
        3.3.1 引言第47-48页
        3.3.2 ISAR图像定标原理第48-49页
        3.3.3 基于特征匹配的转角估计第49-54页
        3.3.4 仿真及实测数据处理与结果分析第54-58页
    3.4 本章小结第58-60页
第四章 基于GPU平台的ISAR成像算法实现第60-77页
    4.1 引言第60页
    4.2 GPU并行设计原理第60-64页
        4.2.1 CPU+GPU异构并行第60-61页
        4.2.2 CUDA编程模型第61-62页
        4.2.3 CUDA内存模型第62-64页
    4.3 ISAR成像算法并行实现第64-71页
        4.3.1 算法设计流程第64页
        4.3.2 距离向压缩并行实现第64-65页
        4.3.3 全局最小熵算法并行实现第65-67页
        4.3.4 改进的ROPE算法并行实现第67-70页
        4.3.5 方位向压缩并行实现第70-71页
    4.4 ISAR成像算法优化设计第71-73页
        4.4.1 线程网格和线程块维度设计第71页
        4.4.2 存储器访存优化第71-72页
        4.4.3 与主机通信优化第72-73页
    4.5 仿真数据结果处理分析第73-76页
        4.5.1 性能分析第74-75页
        4.5.2 GPU成像显示界面第75-76页
    4.6 本章小结第76-77页
第五章 总结与展望第77-79页
    5.1 论文总结第77-78页
    5.2 工作展望第78-79页
参考文献第79-82页
致谢第82-83页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第83页

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