| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 数据处理技术的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 高性能计算资源的发展 | 第9-10页 |
| 1.2.2 并行处理技术发展 | 第10页 |
| 1.3 论文的研究意义和贡献 | 第10页 |
| 1.4 论文的主要工作及结构安排 | 第10-11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 典型的雷达成像算法 | 第12-21页 |
| 2.1 典型雷达成像算法 | 第12-19页 |
| 2.1.1 RD 成像算法 | 第12-16页 |
| 2.1.2 CS 成像算法 | 第16-19页 |
| 2.2 典型算法比较 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 并行计算模型及雷达并行 RD 成像算法 | 第21-34页 |
| 3.1 并行化分析与并行计算模型 | 第21-25页 |
| 3.1.1 并行算法的设计方法 | 第21页 |
| 3.1.2 雷达成像算法的可并行性 | 第21-22页 |
| 3.1.3 划分策略 | 第22-23页 |
| 3.1.4 流水线技术 | 第23-25页 |
| 3.2 雷达并行成像处理环境 | 第25-30页 |
| 3.2.1 大规模高性能计算机集群系统 | 第25-27页 |
| 3.2.2 并行编程环境 MPI(Message Passing Interface) | 第27-28页 |
| 3.2.3 雷达并行成像算法性能评估指标 | 第28-30页 |
| 3.3 基于数据二次划分的并行 RD 成像算法 | 第30-31页 |
| 3.4 基于 MPI 的流水线并行 RD 成像算法 | 第31-34页 |
| 4 雷达并行成像算法仿真结果及分析 | 第34-48页 |
| 4.1 实验环境 | 第34-35页 |
| 4.1.1 假设条件 | 第34页 |
| 4.1.2 硬件环境 | 第34页 |
| 4.1.3 软件环境 | 第34-35页 |
| 4.2 实验结果比较和分析 | 第35-46页 |
| 4.2.1 两种并行 RD 成像算法的性能 | 第35-38页 |
| 4.2.2 不同比例关系下基于 MPI 的流水线并行 RD 成像算法性能 | 第38-45页 |
| 4.2.3 IBMPCs 集群系统的极限处理能力 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53页 |
