發(fā)布時間：2017-08-06 03:12

  本文關(guān)鍵詞：基于CPU的歸一化互相關(guān)算法波前斜率技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng) 波前斜率處理 歸一化互相關(guān)算法 多核CPU

【摘要】：隨技術(shù)的發(fā)展,自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于大型望遠鏡、激光波前校正、人眼視光學(xué)等領(lǐng)域。但隨著應(yīng)用的推廣,自適應(yīng)光學(xué)的校正對象及使用環(huán)境愈加復(fù)雜。這對波前控制提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。而波前斜率處理作為波前控制系統(tǒng)的源頭,其性能直接影響整個自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的校正效果。因此,本文以自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的斜率算法優(yōu)化為核心研究內(nèi)容,從不同斜率算法特性和平臺特點兩個方面展開研究。首先,本文分析了質(zhì)心、絕對差分和歸一化互相關(guān)這三種常用的斜率算法的計算量,并設(shè)計目標探測仿真實驗,對三種算法在不同探測條件下的性能進行了對比。歸一化互相關(guān)算法雖然計算量大,但抗噪性強,能抵御偽光斑對目標探測的干擾,而且能用于強閃爍目標和擴展目標的探測,適用范圍廣。針對歸一化互相關(guān)算法的特點,分析常用硬件平臺的適用性,選擇多核CPU作為歸一化互相關(guān)斜率計算的實現(xiàn)平臺。其次,本文結(jié)合歸一化互相關(guān)算法特點,分析斜率處理任務(wù)的特點,對斜率處理算法進行了優(yōu)化研究,利用并行處理技術(shù),根據(jù)斜率計算中的數(shù)據(jù)相關(guān)性和獨立性,進行任務(wù)的流水線和并行處理,采用Open MP多核編程模型,實現(xiàn)了斜率處理的線程級并行,縮短了任務(wù)處理時間;隨后根據(jù)多核CPU的特點,用AVX指令對斜率程序的部分代碼進行向量化,增加了斜率處理過程的數(shù)據(jù)級并行,進一步提升了歸一化互相關(guān)斜率計算的效率。然后,本文在Intel(R)Core(TM)i7-3770k四核計算機和Windows 7操作系統(tǒng)上,采用分辨率為9*9像素的模板對哈特曼圖像中400個15*15像素的子孔徑進行了歸一化互相關(guān)斜率探測的時間測試,從測試結(jié)果可知,優(yōu)化后的斜率探測時間約為340μs,為優(yōu)化前的29%。最后,將優(yōu)化后的歸一化互相關(guān)斜率算法應(yīng)用于自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)中,進行了系統(tǒng)閉環(huán)實驗,實驗結(jié)果驗證了本優(yōu)化后的歸一化互相關(guān)斜率算法可以進行有效的波前斜率探測,且具有良好的抗偽光斑噪聲能力。本文提出的基于通用多核CPU的歸一化互相關(guān)斜率計算方法,可以使自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)適應(yīng)多種工作場景的需求,且方便移植,具有良好的通用性,擴展性強,能夠通過處理器核數(shù)的擴展可以滿足更大自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的處理需求。本文的研究成果為擴展自適應(yīng)光學(xué)波前斜率處理的應(yīng)用場景提供了有效的技術(shù)基礎(chǔ)和支撐,具有重要的研究價值和實際工程意義。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng) 波前斜率處理 歸一化互相關(guān)算法 多核CPU
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP332;O439
【目錄】：

• 致謝3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 1 前言11-23
• 1.1 自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)介紹11-13
• 1.1.1 自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)的發(fā)展11
• 1.1.2 自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)組成11-13
• 1.2 波前控制器的發(fā)展現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 DSP及FPGA架構(gòu)波前控制器13-15
• 1.2.2 GPU架構(gòu)的波前控制器15-16
• 1.2.3 CPU架構(gòu)的波前控制器16-18
• 1.3 主要研究內(nèi)容及論文的組織框架18-23
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容18-20
• 1.3.2 論文組織框架20-23
• 2 波前斜率算法及目標探測仿真23-39
• 2.1 波前控制器簡介23-24
• 2.2 常用斜率算法介紹24-27
• 2.2.1 質(zhì)心算法24
• 2.2.2 相關(guān)跟蹤算法24-26
• 2.2.3 常用斜率算法的計算量分析26-27
• 2.3 常用斜率算法的目標探測仿真實驗27-36
• 2.3.1 高斯白噪聲下的目標探測仿真28-30
• 2.3.2 偽光斑下的目標探測仿真30-32
• 2.3.3 亮度變化時的目標探測仿真32-33
• 2.3.4 擴展目標探測仿真33-36
• 2.3.5 目標探測仿真總結(jié)36
• 2.4 算法特點與平臺選擇36-39
• 3 多核并行編程技術(shù)39-47
• 3.1 多核處理器39-41
• 3.1.1 多核處理的發(fā)展39-40
• 3.1.2 本文采用的硬件平臺40-41
• 3.2 并行化技術(shù)介紹41-47
• 3.2.1 多核并行技術(shù)41-43
• 3.2.2 程序向量化技術(shù)43-47
• 4 歸一化互相關(guān)斜率算法優(yōu)化研究47-61
• 4.1 歸一化互相關(guān)算法優(yōu)化47-49
• 4.2 歸一化互相關(guān)斜率算法任務(wù)及熱點分析49-53
• 4.2.1 歸一化互相關(guān)斜率程序的任務(wù)分析50-52
• 4.2.2 歸一化互相關(guān)斜率的熱點分析52-53
• 4.3 歸一化互相關(guān)斜率優(yōu)化研究53-56
• 4.4 歸一化互相關(guān)斜率程序的向量化并行優(yōu)化56-57
• 4.5 程序的實時性分析57-61
• 4.5.1 測試環(huán)境介紹57-58
• 4.5.2 測試及結(jié)果分析58-61
• 5 實驗與結(jié)果分析61-69
• 5.1 自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)閉環(huán)實驗61-66
• 5.2 基于多核CPU的歸一化互相關(guān)斜率探測方法分析66-69
• 6 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 本文的工作總結(jié)69
• 6.2 本文的主要創(chuàng)新點69-70
• 6.3 下一步工作展望70-71
• 參考文獻71-74
• 作者簡介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果74-75

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