Kompleks ve elektriksel olarak büyük hedeflerin radar kesit alanı hesabı için kullanılan seken ışın yöntemi ve fiziksel kırınım kuramı çözücülerinin CPU ve GPU donanımlarında paralelleştirerek hızlandırılması

Bilgisayar destekli tasarım (BDT) modellerinin radar kesit alanlarının (RKA) elde edilmesi için farklı yöntemler ve farklı varsayımlar mevcuttur. Yüksek frekans RKA hesaplaması yapan çözümlerin çoğu metot olarak Geometrik Optik tekniğine dayanan Ling ve arkadaşları tarafından geliştirilen Seken Işın Yöntemi'ni (SIY) kullanmaktadır. 3 Boyutlu BDT modellerinden saçılan elektromanyetik alanların hesaplanması, kullanılan BDT modelinin yüzey sayısı, ihtiyaç duyulan bant genişliği ve açı aralığına göre sonuçları hesaplaması günlerce zaman almaktadır. Bu süre, çözünürlük kalitesinin artması beklentileriyle birlikte oldukça uzamaktadır. Elektromanyetik alanın gerçeğe maksimum derecede yaklaşması için hesaplamalar esnasında kayan nokta hesaplamalarında da yüksek hassasiyet gerekmektedir. Bu bağlamda SIY'nin hızlandırılabilmesi hedefiyle paralelleştirme yöntemleri ve Graphics Processing Unit (GPU) implementasyonu yöntemleri araştırılmış ve uygulanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında birinci aşamada tek CPU ile çalışabilen SIY kullanan RKA hesaplama yazılımı kodlanmıştır. Referans hedefler üzerine yapılan karşılaştırmaların tutarlılığından emin olduktan sonra ikinci aşama olarak kodun paralelleştirilmesi yoluna gidilmiştir. İşçi iş parçacığı (worker thread) yapısı ile paralelleştirilen kod, önemli performans kazanımları sağlamıştır. SIY'nin üzerine Fiziksel Kırınım Teorisi (FKT) kodlanarak, simülasyon sonuçları ölçüm sonuçlarına neredeyse eşit noktaya ulaşmıştır. FKT ile özellikle keskin kenarlı geometriye sahip yapılarda, çok daha doğru hesaplama sonuçları elde edilmiştir. FKT kodlanması sürecinde, BDT modelinin kamalarının tespit edilmesi ihtiyacı doğmuş bu doğrultuda çok iş parçacıklı (multi threaded) kama tespit metodu geliştirilmiştir. Daha sonra FKT kodu da paralelleştirilmiştir. SIY hesaplama performansının daha da arttırılabilmesi için GPU teknolojilerinden faydalanma yoluna gidilmiştir. GPU kodlaması aşamasında NVIDIA CUDA kullanılmış olup hem çift duyarlıklı kayan nokta hem de tek duyarlıklı kayan nokta kullanan 2 ayrı SIY kodu geliştirilmiştir. Yeniden kodlanan CUDA tabanlı SIY kodları ile dramatik performans artışı elde edilmiştir. CPU üzerinde çalışabilen kod ile GPU kodu çıktıları arasında kabul edilebilir seviyede sayısal parazit oluşmakta ve sonuçlarda herhangi bir hesaplama hatası bulunmamaktadır.