本文選題：信號處理　切入點：并行計算　出處：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報》2015年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：從寬帶相關(guān)的角度推導(dǎo)了基于小波變換的匹配濾波算法及基于快速傅里葉變換(FFT)算法,并分析了算法復(fù)雜度,提出了基于圖形處理器(GPU)的可配置寬帶匹配濾波的軟件實現(xiàn)和理論預(yù)測與函數(shù)實測結(jié)合的優(yōu)化方法.通過優(yōu)化線程塊的維度、綁定紋理寄存器來改進內(nèi)核函數(shù)性能,再使用計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)庫來降低FFT與極值搜索的時延,并進行了性能優(yōu)化設(shè)計.在性能測試中,文中方法在GPU平臺的實現(xiàn)相比8核CPU平臺的實現(xiàn)具有3.3倍加速比,其處理時延能夠滿足寬帶匹配濾波的實時性需求.
[Abstract]:The matching filtering algorithm based on wavelet transform and the FFT algorithm based on fast Fourier transform are derived from the wideband correlation point of view, and the complexity of the algorithm is analyzed. The software implementation of configurable wideband matched filtering based on GPU and the optimization method of combining theoretical prediction with function measurement are proposed. The kernel function performance is improved by optimizing the dimension of thread blocks and binding texture registers. Then we use the computing unified device architecture to reduce the delay between FFT and extremum search, and design the performance optimization. In the performance test, the implementation of this method in GPU platform has 3.3 times speedup ratio compared with the implementation of 8-core CPU platform. The processing delay can meet the real-time requirement of wideband matched filtering.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51009146)
【分類號】：TP332;TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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