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基于目标特征模型和GPU的红外场景仿真方法研究的中期报告
中期报告-基于目标特征模型和GPU的红外场景仿真方法研究
一、研究背景
红外场景仿真技术是一种基于计算机技术和光学原理的虚拟仿真技术，在军事、航空航天、能源、环境等领域具有广泛的应用。红外场景仿真技术主要是通过模拟目标和环境的红外辐射特性，生成航空器、车辆、建筑等各种场景，并实现模拟各种作战环境和作战情况。
二、研究内容
本研究旨在探索基于目标特征模型和GPU并行计算的红外场景仿真方法，具体研究内容如下：
1.建立目标特征模型
通过分析不同目标的红外辐射特性，建立其特征模型，包括热辐射模型和散热模型等。这些模型将作为仿真的基础，用于生成场景中各个目标的红外图像。
2.优化仿真算法
为提高仿真效率，本研究将采用GPU并行计算技术，利用GPU的并行计算能力加速仿真算法的运算速度。同时，根据目标特征模型的特点，对仿真算法进行针对性优化，减少计算和存储开销。
3.构建仿真系统
根据目标特征模型和优化算法，构建基于GPU并行计算的红外场景仿真系统，包括仿真环境、仿真模型和仿真算法等。使用此系统可以实现各种红外场景的快速生成和可视化展示。
三、研究进展
在前期的研究中，我们完成了以下工作：
1.建立目标特征模型
通过对不同目标的红外辐射特性进行分析和研究，建立了目标矩形、内部亮度、边缘强度和边缘宽度等参数的特征模型，能够准确描述不同目标的红外辐射特性。
2.优化仿真算法
针对目标特征模型的特点，提出了一种基于GPU并行计算的仿真算法，能够减少计算和存储开销，同时提高仿真效率。
3.构建仿真系统
基于目标特征模型和优化算法，构建了基于GPU并行计算的红外场景仿真系统，该系统可以快速生成和展示各种红外场景。
四、下一步工作
未来的研究工作将着重于以下几个方面：
1.完善目标特征模型
针对不同目标的红外特征，进一步完善特征模型，提高系统的仿真精度和逼真度。
2.优化并行算法
进一步优化基于GPU的并行仿真算法，提高仿真效率和速度。
3.探索新的仿真技术
研究新的仿真技术，如深度学习等，为红外场景仿真技术的应用和发展提供更多的可能。
参考文献
[1]胡散.基于红外图像的舰船特征识别和跟踪[D].南京理工大学,2017.
[2]魏文宁,黄鸿峰.基于CUDA的大型仿真平台及其实现[J].计算机工程与应用,2016,52(15):200-204.