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基于多核DSP的短波宽带测向算法及实现技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究工作的背景与意义第11-12页
    1.2 宽带测向国内外研究现状第12-13页
    1.3 本文的主要贡献与创新第13页
    1.4 本论文的结构安排第13-15页
第二章 无线电测向基础第15-23页
    2.1 测向基本原理第15-17页
        2.1.1 比幅法测向第15-16页
        2.1.2 多普勒法测向第16页
        2.1.3 时差法测向第16页
        2.1.4 空间谱估计测向第16页
        2.1.5 干涉仪测向第16-17页
    2.2 测向主要性能指标第17-19页
    2.3 相位干涉仪测向第19-21页
        2.3.1 相位干涉仪基本原理第19-20页
        2.3.2 相位干涉仪解模糊问题第20-21页
    2.4 相关干涉仪测向第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第三章 改进的宽带相关干涉仪测向第23-36页
    3.1 对代价函数的改进第23-24页
        3.1.1 算法基本原理第23页
        3.1.2 算法时效性分析第23-24页
    3.2 对测向结果的修正第24-25页
        3.2.1 算法基本原理第24-25页
        3.2.2 算法时效性分析第25页
    3.3 相位差矢量累积第25-35页
        3.3.1 算法基本原理第25-26页
        3.3.2 算法时效性分析第26-27页
        3.3.3 算法性能仿真第27-35页
            3.3.3.1 仿真数据产生第27-28页
            3.3.3.2 累积谱仿真第28-30页
            3.3.3.3 测向结果仿真第30-34页
            3.3.3.4 测向误差仿真第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 TI多核DSP介绍及关键技术第36-58页
    4.1 KEYSTONE系列DSP基本介绍第36-44页
        4.1.1 KeyStone系列产品特性第36-37页
        4.1.2 KeyStone系列硬件架构第37-38页
        4.1.3 KeyStone单核处理能力第38-39页
        4.1.4 KeyStone存储器架构第39-40页
        4.1.5 KeyStone Cache介绍第40-44页
            4.1.5.1 为何使用Cache第40-41页
            4.1.5.2 C66x Cache架构第41-42页
            4.1.5.3 C66x Cache维护第42-43页
            4.1.5.4 Prefetch Buffers的使用第43-44页
    4.2 KEYSTONE系列DSP启动加载第44-51页
        4.2.1 引导方式介绍第44页
        4.2.2 引导加载初始化第44-45页
        4.2.3 基于SPI二级引导过程第45-47页
        4.2.4 应用程序烧写第47-51页
            4.2.4.1 Bin文件产生第47-49页
            4.2.4.2 Bin文件格式第49-50页
            4.2.4.3 SPI烧写流程第50-51页
    4.3 KEYSTONE系列DSP程序架构第51-57页
        4.3.1 整体架构设计第51-52页
        4.3.2 存储空间管理第52-54页
        4.3.3 多核并行处理模型第54-57页
            4.3.3.1 多任务主从模型第55页
            4.3.3.2 单任务主从模型第55-56页
            4.3.3.3 数据流模型第56页
            4.3.3.4 混合模型第56-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第五章 宽带测向算法的多核编程实现第58-72页
    5.1 硬件平台简介第58-61页
        5.1.1 硬件板卡第58-59页
        5.1.2 组成原理框图第59-60页
        5.1.3 信号处理流程第60-61页
    5.2 算法编程实现及优化第61-71页
        5.2.1 算法处理流程第61-62页
        5.2.2 算法并行处理第62-64页
            5.2.2.1 算法分解及时间分析第62-63页
            5.2.2.2 算法并行模型设计第63-64页
        5.2.3 关键代码优化第64-70页
            5.2.3.1 相位差矢量累积代码优化第64-67页
            5.2.3.2 计算相位差代码优化第67页
            5.2.3.3 计算代价函数代码优化第67-70页
        5.2.4 算法时效性分析第70-71页
    5.3 本章小结第71-72页
第六章 全文总结与展望第72-74页
    6.1 全文总结第72页
    6.2 后续工作展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-77页

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