在分析《雷达数据处理能力评测分析.pdf》这篇文献时，我们首先需要关注雷达数据处理计算机性能评测的基本方法和雷达数据处理核心程序的内容。雷达数据处理通常涉及大量的信号处理，包括数据的采集、分析、特征提取、目标检测、跟踪、分类等步骤，这一过程中对计算机性能要求极高。
我们来看数据处理计算机性能的评测方法，这是评测雷达数据处理能力的基础。文献中提到了五种性能评测方法，包括时钟频率、指令执行速度、等效指令速度法、数据处理速率法和核心程序法。这些方法中，前四种更多关注CPU性能，甚至可能涵盖主存性能。它们的主要弊端是未能全面考虑到系统的I/O结构、操作系统和编译程序效率等系统性能的影响，因此在评估计算机的实际工作能力时可能不够准确。
而核心程序法则不同，它更加侧重于评估计算机性能的实际应用场景。核心程序法选取了应用程序中最常使用的部分核心程序，将其作为评价标准在不同的机器上运行，通过测量执行时间来评估机器的性能。这种方法的优势在于能够较为真实地反映机器的软硬件结构特点，尤其是在核心程序短小，局部存储访问特性明显，Cache命中率较高的情况下。核心程序法通常能够更好地反映计算机在处理特定任务时的效率。
文章还详细说明了雷达数据处理核心程序的主要组成部分，包括系统初始化、网络处理、点迹凝聚、点航粗相关、航迹自动起始、点航细相关和航迹处理等。这些程序的具体作用和执行流程对于评估雷达数据处理计算机的性能至关重要。例如，点航粗相关处理中，点迹与相邻扇区的航迹关联时，密集程度对时间开销影响很大。又如，地杂波在点迹凝聚环节可能会被过滤掉，而不直接参与后续航迹处理，因此在城市密集环境下地杂波的处理对于雷达数据处理能力的影响特别重要。
在评测雷达数据处理能力时，需要综合考虑不同环境下的数据处理时间开销，给出峰值运行时间和平均运行时间，并将各核心程序处理时间归一化为原始点迹处理时间。这样的分析能够帮助我们更好地理解雷达数据处理在实际工作中的表现。
文章还指出，对于核心程序的遍历性影响时间统计，以及核心程序时间开销和点航处理能力的对应关系，是性能统计中的两个难点。为了解决这些问题，文章建议通过不同特征背景环境下数据处理时间的统计分析，给出每个核心程序的峰值和平均运行时间，并将所有进入核心程序的处理时间开销最后归一化为原始点迹处理时间开销。
王志红作为文章作者，具备工学硕士学位和高级工程师资格，专注于软件总体设计和数据处理的研究工作，其丰富的专业背景和研究经验，为本研究提供了强大的技术支撑。
综合来看，这篇文献为我们提供了一个基于核心程序法的雷达数据处理计算机性能评测框架。这不仅为设计和优化雷达数据处理系统提供了理论依据，也为实际的性能评测提供了一种重要的参考方法。通过深入分析雷达数据处理的核心程序和性能评测方法，可以更好地掌握雷达数据处理计算机的性能瓶颈，为实际应用和系统优化提供指导。
