| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 前言 | 第11-23页 |
| 1.1 自适应光学系统介绍 | 第11-13页 |
| 1.1.1 自适应光学技术的发展 | 第11页 |
| 1.1.2 自适应光学系统组成 | 第11-13页 |
| 1.2 波前控制器的发展现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 DSP及FPGA架构波前控制器 | 第13-15页 |
| 1.2.2 GPU架构的波前控制器 | 第15-16页 |
| 1.2.3 CPU架构的波前控制器 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容及论文的组织框架 | 第18-23页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.2 论文组织框架 | 第20-23页 |
| 2 波前斜率算法及目标探测仿真 | 第23-39页 |
| 2.1 波前控制器简介 | 第23-24页 |
| 2.2 常用斜率算法介绍 | 第24-27页 |
| 2.2.1 质心算法 | 第24页 |
| 2.2.2 相关跟踪算法 | 第24-26页 |
| 2.2.3 常用斜率算法的计算量分析 | 第26-27页 |
| 2.3 常用斜率算法的目标探测仿真实验 | 第27-36页 |
| 2.3.1 高斯白噪声下的目标探测仿真 | 第28-30页 |
| 2.3.2 伪光斑下的目标探测仿真 | 第30-32页 |
| 2.3.3 亮度变化时的目标探测仿真 | 第32-33页 |
| 2.3.4 扩展目标探测仿真 | 第33-36页 |
| 2.3.5 目标探测仿真总结 | 第36页 |
| 2.4 算法特点与平台选择 | 第36-39页 |
| 3 多核并行编程技术 | 第39-47页 |
| 3.1 多核处理器 | 第39-41页 |
| 3.1.1 多核处理的发展 | 第39-40页 |
| 3.1.2 本文采用的硬件平台 | 第40-41页 |
| 3.2 并行化技术介绍 | 第41-47页 |
| 3.2.1 多核并行技术 | 第41-43页 |
| 3.2.2 程序向量化技术 | 第43-47页 |
| 4 归一化互相关斜率算法优化研究 | 第47-61页 |
| 4.1 归一化互相关算法优化 | 第47-49页 |
| 4.2 归一化互相关斜率算法任务及热点分析 | 第49-53页 |
| 4.2.1 归一化互相关斜率程序的任务分析 | 第50-52页 |
| 4.2.2 归一化互相关斜率的热点分析 | 第52-53页 |
| 4.3 归一化互相关斜率优化研究 | 第53-56页 |
| 4.4 归一化互相关斜率程序的向量化并行优化 | 第56-57页 |
| 4.5 程序的实时性分析 | 第57-61页 |
| 4.5.1 测试环境介绍 | 第57-58页 |
| 4.5.2 测试及结果分析 | 第58-61页 |
| 5 实验与结果分析 | 第61-69页 |
| 5.1 自适应光学系统闭环实验 | 第61-66页 |
| 5.2 基于多核CPU的归一化互相关斜率探测方法分析 | 第66-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第69页 |
| 6.2 本文的主要创新点 | 第69-70页 |
| 6.3 下一步工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第74-75页 |