| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 合成孔径雷达技术简介 | 第7-9页 |
| 1.2 GPU 技术简介 | 第9-10页 |
| 1.2.1 GPU 技术的背景介绍 | 第9页 |
| 1.2.2 GPU 的通用计算概述 | 第9-10页 |
| 1.3 基于 GPU 的合成孔径雷达技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 SAR 的回波模型和成像算法 | 第13-25页 |
| 2.1 SAR 的回波模型 | 第13-19页 |
| 2.1.1 线性调频信号的脉冲压缩 | 第13-17页 |
| 2.1.2 SAR 回波信号性质 | 第17-19页 |
| 2.2 斜视距离多普勒(R-D)算法 | 第19-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 GPU 的通用计算模型 | 第25-37页 |
| 3.1 CUDA 简介 | 第25页 |
| 3.2 CUDA 的工作模式 | 第25-26页 |
| 3.3 CUDA 的软件体系 | 第26-30页 |
| 3.3.1 CUDA 的编程语言 | 第27-28页 |
| 3.3.2 CUDA 的库函数及其应用 | 第28-30页 |
| 3.4 CUDA 的存储器模型 | 第30-34页 |
| 3.4.1 寄存器 | 第31页 |
| 3.4.2 局部存储器 | 第31页 |
| 3.4.3 全局存储器 | 第31-32页 |
| 3.4.4 共享存储器 | 第32-33页 |
| 3.4.5 常数存储器 | 第33页 |
| 3.4.6 纹理存储器 | 第33-34页 |
| 3.5 CUDA 的通信机制 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 改进同心圆方法 | 第37-49页 |
| 4.1 利用经典方法实现 SAR 回波信号的仿真 | 第37-40页 |
| 4.1.1 点目标回波信号的仿真 | 第37-38页 |
| 4.1.2 面目标回波信号的仿真 | 第38-40页 |
| 4.2 改进同心圆方法实现面目标的仿真 | 第40-44页 |
| 4.2.1 改进同心圆方法的原理 | 第40-41页 |
| 4.2.2 改进同心圆方法的实现 | 第41-44页 |
| 4.3 点目标回波信号仿真方法的比较 | 第44-45页 |
| 4.4 经典算法与同心圆算法的比较 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于 CPU 和 GPU 的 SAR 回波模拟 | 第49-63页 |
| 5.1 SAR 的点目标模拟 | 第49-54页 |
| 5.1.1 基于 CPU 的点目标回波模拟 | 第50-52页 |
| 5.1.2 基于 GPU 的点目标回波模拟 | 第52-54页 |
| 5.1.3 结果分析 | 第54页 |
| 5.2 SAR 的面目标模拟 | 第54-61页 |
| 5.2.1 基于 CPU 的面目标回波模拟 | 第55-57页 |
| 5.2.2 基于 GPU 的面目标回波模拟 | 第57-60页 |
| 5.2.3 结果分析 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 结束语 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者在读研究生其间研究成果 | 第71-72页 |