基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
高速发展的图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)为高效合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像算法提供了具有发展前景的新型运算平台.与CPU相比,利用GPU进行通用计算具有成本低、性能高的特点.提出利用CUDA实现的基于GPU的SAR成像算法,与传统的基于CPU的成像算法相比,有两位数以上的效率提升,为应对SAR信号处理领域新的挑战提供具有前景的研究方向.
推荐文章
基于NVIDIA GPU的机载SAR实时成像处理算法CUDA设计与实现
SAR
实时成像
图形处理器(GPU)
通用并行计算架构(CUDA)
基于 CUDA 的 Dividing Cubes 算法实现
等值面
剖分立方体算法
图形处理器
统一计算设备架构
基于 GPU 的后向投影 SAR 成像算法
后向投影
图形处理器
并行化
优化方法
基于CUDA的超声B模式成像
高性能并行计算
超声B模式成像
图形处理器
图像并行处理算法
统一计算设备架构
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 利用CUDA实现的基于GPU的SAR成像算法
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 合成孔径雷达 成像算法 图形处理器 CUDA
年,卷(期) 2009,(11) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 62-65
页数 4页 分类号 TN957
字数 3248字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-2552.2009.11.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郁文贤 上海交通大学电子工程系 70 351 10.0 14.0
2 刘兴钊 上海交通大学电子工程系 55 287 9.0 13.0
3 柳彬 上海交通大学电子工程系 7 85 6.0 7.0
4 王开志 上海交通大学电子工程系 15 73 4.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (31)
同被引文献  (18)
二级引证文献  (45)
2007(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(9)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(2)
2012(6)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(0)
2013(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2014(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2015(7)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(5)
2016(7)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(5)
2017(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2018(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2019(15)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(10)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达
成像算法
图形处理器
CUDA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
总被引数(次)
47901
论文1v1指导