| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及其意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究与发展现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 典型UWB-SAR系统介绍 | 第12-13页 |
| 1.2.2 UWB-SAR成像算法 | 第13-15页 |
| 1.2.3 GPU与CUDA编程技术概述 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究思路及工作安排 | 第17-19页 |
| 第二章 UWB-SAR成像及GPU编程原理 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 UWB-SAR成像基本原理 | 第19-25页 |
| 2.2.1 UWB-SAR目标回波模型 | 第19-22页 |
| 2.2.2 步进频率信号脉冲压缩 | 第22-24页 |
| 2.2.3 UWB-SAR成像分辨率 | 第24-25页 |
| 2.3 基于GPU的CUDA编程技术 | 第25-30页 |
| 2.3.1 CUDA编程模型和线程结构 | 第25-27页 |
| 2.3.2 CUDA执行模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3 CUDA存储器模型 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 UWB-SAR BP成像算法及并行化实现方法 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 BP成像算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 传统BP成像算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 网格BP成像算法 | 第33-34页 |
| 3.3 BP算法的并行化方法 | 第34-41页 |
| 3.3.1 距离压缩并行化 | 第34-35页 |
| 3.3.2 方位压缩并行化及其优化方法 | 第35-39页 |
| 3.3.3 实测大场景成像的BP并行化方法 | 第39-41页 |
| 3.4 BP算法实验结果 | 第41-47页 |
| 3.4.1 仿真验证 | 第41-44页 |
| 3.4.2 实测验证 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 UWB-SAR FFBP成像算法及并行化实现方法 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 FFBP成像算法 | 第49-56页 |
| 4.2.1 局部近似原理 | 第49-50页 |
| 4.2.2 最大距离误差控制 | 第50-51页 |
| 4.2.3 FFBP算法步骤 | 第51-55页 |
| 4.2.4 FFBP算法运算量分析 | 第55-56页 |
| 4.3 FFBP算法的并行化方法 | 第56-61页 |
| 4.3.1 初级合并模块并行化 | 第56-57页 |
| 4.3.2 逐级合并模块并行化 | 第57-60页 |
| 4.3.3 FFBP连续实时成像的分段优化方法 | 第60-61页 |
| 4.4 FFBP算法实验结果 | 第61-65页 |
| 4.4.1 仿真验证 | 第61-63页 |
| 4.4.2 实测验证 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结束语 | 第67-69页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |