2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域的拓廣,要求SAR系統(tǒng)可以在更加靈活多樣的模式下工作,具有更高的分辨率,在更為嚴(yán)酷的條件下仍然可以獲得較為滿意的圖像結(jié)果等,這些都為SAR的信號(hào)處理提出了新的挑戰(zhàn)。要應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),勢(shì)必既要增加SAR成像算法的復(fù)雜程度,但同時(shí)又要降低成像算法的運(yùn)行時(shí)間,保證圖像的實(shí)時(shí)性。因此,需要探索新的SAR成像算法的運(yùn)算平臺(tái)并且研究與之相適應(yīng)的更為高效高性能的SA

2、R成像算法。高速發(fā)展的圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)為高效SAR成像算法提供了具有發(fā)展前景的新型運(yùn)算平臺(tái)。GPU是為了應(yīng)對(duì)3D時(shí)代高復(fù)雜的圖形圖像處理運(yùn)算而誕生的,與CPU相比,利用GPU芯片進(jìn)行通用計(jì)算具有成本低、性能高的特點(diǎn)。本文的目的在于研究并提出基于GPU的SAR成像算法,該成像算法并非簡(jiǎn)單的把原有運(yùn)行在CPU的成像算法移植到GPU上,而是對(duì)原有算法進(jìn)行改進(jìn),讓它與GPU的架構(gòu)和編程模型

3、相適應(yīng),充分利用GPU的運(yùn)算資源,提高計(jì)算效率。本文首先簡(jiǎn)要總結(jié)基于CPU的經(jīng)典SAR成像算法,作為研究的理論基礎(chǔ),接著介紹了目前GPU通用計(jì)算的發(fā)展現(xiàn)狀,優(yōu)勢(shì)和限制以及編程環(huán)境,在此基礎(chǔ)之上,針對(duì)基于GPU的SAR成像算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的討論。本文的創(chuàng)新性工作主要體現(xiàn)在:第一,提出了利用OpenGL與Cg實(shí)現(xiàn)的,基于GPU的SAR成像算法,該成像算法利用OpenGL與Cg的可移植性,可以實(shí)現(xiàn)跨GPU平臺(tái)。第二,提出了利用CUDA實(shí)現(xiàn)

4、的,基于GPU的SAR成像算法,該成像算法的實(shí)現(xiàn)利用了GPU最新的開(kāi)發(fā)環(huán)境,可以充分的發(fā)揮GPU的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。第三,提出了利用紋理貼圖來(lái)實(shí)現(xiàn)距離徙動(dòng)校正的方法。紋理貼圖原本是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的重要概念,它可以獲得GPU硬件加速的支持,本文提出的兩種基于GPU的SAR成像算法均采用紋理貼圖來(lái)實(shí)現(xiàn)距離徙動(dòng)校正。第四,提出了自行設(shè)計(jì)的GPU通用計(jì)算的框架。在利用OpenGL與Cg開(kāi)發(fā)SAR成像算法時(shí),必須深入理解GPU圖形渲染流水線和編程接口,為

5、了開(kāi)發(fā)的便捷,本文對(duì)OpenGL與Cg的圖形編程接口進(jìn)行一定的封裝,提出了一個(gè)具有一定適用性的GPU通用計(jì)算的開(kāi)發(fā)框架。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的兩種基于GPU的SAR成像算法的結(jié)果與理論值吻合,具有較好的成像效果。通過(guò)處理真實(shí)的SAR數(shù)據(jù)表明,這兩種基于GPU的SAR成像算法比傳統(tǒng)的基于CPU的成像算法有效率上的提高。特別是基于CUDA的成像算法,有兩位數(shù)以上的效率提升。因此,本文提出的基于GPU的SAR成像算法具有高效高性能的特點(diǎn)

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