| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第12-15页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·军事仿真概述 | 第12-13页 |
| ·通视计算概述 | 第13页 |
| ·通视计算的发展及其对军事仿真的影响 | 第13-14页 |
| ·GPU 通用计算概述 | 第14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-25页 |
| ·GPU 通用计算及其并行加速应用的研究现状 | 第15-21页 |
| ·通视计算方法及其 GPU 加速的研究现状 | 第21-24页 |
| ·基于 GPU 的通视计算方法研究面临的主要技术挑战 | 第24-25页 |
| ·论文研究目标及主要工作 | 第25-26页 |
| ·课题研究的主要目标 | 第25页 |
| ·研究的主要工作及创新 | 第25-26页 |
| ·论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第二章 统一计算架构 CUDA 概述 | 第28-33页 |
| ·CUDA 的软件体系结构 | 第28-29页 |
| ·CUDA 的线程模型、存储器模型及相关组织结构 | 第29-31页 |
| ·线程模型 | 第29页 |
| ·存储器模型 | 第29-30页 |
| ·组织结构与访问关系 | 第30-31页 |
| ·CUDA 流处理器阵列架构及其通信机制 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 地形遮挡通视算法的 GPU 并行化研究 | 第33-54页 |
| ·基于 GPU 的 Bresenham 通视算法及实验分析 | 第33-39页 |
| ·基于 GPU 的 Bresenham 通视算法：GLOS-Bresenham | 第33-37页 |
| ·实验分析 | 第37-39页 |
| ·基于 GPU 的 DYNTACS 通视算法及实验分析 | 第39-43页 |
| ·基于 GPU 的 DYNTACS 通视算法：GLOS-DYNTACS | 第39-42页 |
| ·实验分析 | 第42-43页 |
| ·基于 GPU 的 ModSAF 通视算法及实验分析 | 第43-48页 |
| ·基于 GPU 的 ModSAF 算法：GLOS-ModSAF | 第43-47页 |
| ·实验分析 | 第47-48页 |
| ·基于 GPU 的远近点通视算法设计及实验分析 | 第48-53页 |
| ·基于 GPU 的远近点通视算法：GLOS-FN | 第48-50页 |
| ·实验分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 多重通视查询的 CPU-GPU 混合计算方法研究 | 第54-67页 |
| ·―组合-划分‖算法 | 第54-66页 |
| ·算法设计 | 第55-58页 |
| ·实验分析 | 第58-60页 |
| ·―组合-划分”的异步工作 | 第60-66页 |
| ·动态阈值分析 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文工作总结 | 第67-68页 |
| ·工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |
