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基于CPU的归一化互相关算法波前斜率技术研究

发布时间:2017-08-06 03:12

  本文关键词:基于CPU的归一化互相关算法波前斜率技术研究


  更多相关文章: 自适应光学系统 波前斜率处理 归一化互相关算法 多核CPU


【摘要】:随技术的发展,自适应光学系统广泛应用于大型望远镜、激光波前校正、人眼视光学等领域。但随着应用的推广,自适应光学的校正对象及使用环境愈加复杂。这对波前控制提出了严峻的挑战。而波前斜率处理作为波前控制系统的源头,其性能直接影响整个自适应光学系统的校正效果。因此,本文以自适应光学系统的斜率算法优化为核心研究内容,从不同斜率算法特性和平台特点两个方面展开研究。首先,本文分析了质心、绝对差分和归一化互相关这三种常用的斜率算法的计算量,并设计目标探测仿真实验,对三种算法在不同探测条件下的性能进行了对比。归一化互相关算法虽然计算量大,但抗噪性强,能抵御伪光斑对目标探测的干扰,而且能用于强闪烁目标和扩展目标的探测,适用范围广。针对归一化互相关算法的特点,分析常用硬件平台的适用性,选择多核CPU作为归一化互相关斜率计算的实现平台。其次,本文结合归一化互相关算法特点,分析斜率处理任务的特点,对斜率处理算法进行了优化研究,利用并行处理技术,根据斜率计算中的数据相关性和独立性,进行任务的流水线和并行处理,采用Open MP多核编程模型,实现了斜率处理的线程级并行,缩短了任务处理时间;随后根据多核CPU的特点,用AVX指令对斜率程序的部分代码进行向量化,增加了斜率处理过程的数据级并行,进一步提升了归一化互相关斜率计算的效率。然后,本文在Intel(R)Core(TM)i7-3770k四核计算机和Windows 7操作系统上,采用分辨率为9*9像素的模板对哈特曼图像中400个15*15像素的子孔径进行了归一化互相关斜率探测的时间测试,从测试结果可知,优化后的斜率探测时间约为340μs,为优化前的29%。最后,将优化后的归一化互相关斜率算法应用于自适应光学系统中,进行了系统闭环实验,实验结果验证了本优化后的归一化互相关斜率算法可以进行有效的波前斜率探测,且具有良好的抗伪光斑噪声能力。本文提出的基于通用多核CPU的归一化互相关斜率计算方法,可以使自适应光学系统适应多种工作场景的需求,且方便移植,具有良好的通用性,扩展性强,能够通过处理器核数的扩展可以满足更大自适应光学系统的处理需求。本文的研究成果为扩展自适应光学波前斜率处理的应用场景提供了有效的技术基础和支撑,具有重要的研究价值和实际工程意义。
【关键词】:自适应光学系统 波前斜率处理 归一化互相关算法 多核CPU
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(光电技术研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP332;O439
【目录】:
  • 致谢3-4
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-11
  • 1 前言11-23
  • 1.1 自适应光学系统介绍11-13
  • 1.1.1 自适应光学技术的发展11
  • 1.1.2 自适应光学系统组成11-13
  • 1.2 波前控制器的发展现状13-18
  • 1.2.1 DSP及FPGA架构波前控制器13-15
  • 1.2.2 GPU架构的波前控制器15-16
  • 1.2.3 CPU架构的波前控制器16-18
  • 1.3 主要研究内容及论文的组织框架18-23
  • 1.3.1 主要研究内容18-20
  • 1.3.2 论文组织框架20-23
  • 2 波前斜率算法及目标探测仿真23-39
  • 2.1 波前控制器简介23-24
  • 2.2 常用斜率算法介绍24-27
  • 2.2.1 质心算法24
  • 2.2.2 相关跟踪算法24-26
  • 2.2.3 常用斜率算法的计算量分析26-27
  • 2.3 常用斜率算法的目标探测仿真实验27-36
  • 2.3.1 高斯白噪声下的目标探测仿真28-30
  • 2.3.2 伪光斑下的目标探测仿真30-32
  • 2.3.3 亮度变化时的目标探测仿真32-33
  • 2.3.4 扩展目标探测仿真33-36
  • 2.3.5 目标探测仿真总结36
  • 2.4 算法特点与平台选择36-39
  • 3 多核并行编程技术39-47
  • 3.1 多核处理器39-41
  • 3.1.1 多核处理的发展39-40
  • 3.1.2 本文采用的硬件平台40-41
  • 3.2 并行化技术介绍41-47
  • 3.2.1 多核并行技术41-43
  • 3.2.2 程序向量化技术43-47
  • 4 归一化互相关斜率算法优化研究47-61
  • 4.1 归一化互相关算法优化47-49
  • 4.2 归一化互相关斜率算法任务及热点分析49-53
  • 4.2.1 归一化互相关斜率程序的任务分析50-52
  • 4.2.2 归一化互相关斜率的热点分析52-53
  • 4.3 归一化互相关斜率优化研究53-56
  • 4.4 归一化互相关斜率程序的向量化并行优化56-57
  • 4.5 程序的实时性分析57-61
  • 4.5.1 测试环境介绍57-58
  • 4.5.2 测试及结果分析58-61
  • 5 实验与结果分析61-69
  • 5.1 自适应光学系统闭环实验61-66
  • 5.2 基于多核CPU的归一化互相关斜率探测方法分析66-69
  • 6 总结与展望69-71
  • 6.1 本文的工作总结69
  • 6.2 本文的主要创新点69-70
  • 6.3 下一步工作展望70-71
  • 参考文献71-74
  • 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果74-75

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