射電望遠(yuǎn)鏡觀測的寬頻率范圍和高靈敏度使接收機(jī)極易受到射頻干擾（Radio Frequency Interference,RFI）的影響。由于單天線望遠(yuǎn)鏡幾乎不具有對接收到的RFI信號進(jìn)行方向分辨能力,使得天文信號與RFI信號相干疊加,所以單天線射電望遠(yuǎn)鏡極易受到RFI的影響。500m口徑球面射電望遠(yuǎn)鏡（Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST）,作為當(dāng)今世界上口徑最大的單天線射電望遠(yuǎn)鏡也極易受到RFI的影響。RFI的強(qiáng)度和時域/頻譜密度會直接對觀測結(jié)果造成影響,惡化觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。同時,提高數(shù)據(jù)處理速度與性能一直是計算機(jī)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)之一,圖形處理器（Graphics Processing Unit,GPU）已經(jīng)不僅局限用于傳統(tǒng)的圖形渲染,中央處理器（Central Processing Unit,CPU）+GPU的異構(gòu)并行計算架構(gòu)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理。統(tǒng)一計算架構(gòu)（Compute Unified Device Architecture,CUDA）是由NVIDIA推出的一種高性能并行計算平臺及程序設(shè)計模型。脈沖星探... 

【文章來源】：貴州師范大學(xué)貴州省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

CPU與GPU的體系架構(gòu)

14一個實(shí)例，這是一種大規(guī)模并行計算系統(tǒng)編程風(fēng)格[42]。圖3.2內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)在GPU內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)中，最主要的兩種內(nèi)存是全局內(nèi)存和共享內(nèi)存，全局類似于CPU的系統(tǒng)內(nèi)存，而共享內(nèi)存類似于CPU的緩存，GPU的共享內(nèi)存可以由CUDAC的內(nèi)核直接控制，如圖3.2[40]。3.2.2CUDA程序執(zhí)行方式CUDA作為CPU+GPU的異構(gòu)計算平臺，把CPU及其內(nèi)存（主機(jī)內(nèi)存）作為主機(jī)（Host）端，把GPU及其內(nèi)存（設(shè)備內(nèi)存）作為設(shè)備（Device）端，相應(yīng)的在CPU上執(zhí)行邏輯計算、串行任務(wù)，在GPU上執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型的并行任務(wù)，內(nèi)核（kernel）是CUDA編程模型的一個重要組成部分，其代碼在GPU上運(yùn)行。CUDA程序是一個統(tǒng)一的源代碼，包括主機(jī)代碼（串行代碼及任務(wù)并行代碼）和設(shè)備代碼（并行代碼）。主機(jī)代碼按照ANSIC標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行編寫，而設(shè)備代碼使用CUDAC進(jìn)行編寫。你可以將所有的代碼統(tǒng)一放在一個源文件中，也可以使用多個源文件來構(gòu)建應(yīng)用程序和庫。NVIDIA的C編譯器（TheNVIDIACcompiler，nvcc）為主機(jī)和設(shè)備生成可執(zhí)行的代碼。CUDA是在底層API的基礎(chǔ)上，封裝了一層，使得程序員可以使用C語言來方便的編程。CUDA還支持C++/Python等更高級的語言編程；此外，NVIDIA還提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高級的庫函數(shù)。一個線程塊用多少線程，以及一個線程網(wǎng)格用多少線程塊，是程序員可以自由安排的。由于32個相鄰的

RFI識別和消

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]梯度下降算法研究綜述[J]. 李興怡,岳洋.  軟件工程. 2020(02)
[2]射電頻率干擾的消減[J]. 安濤,陳驍,MOHAN Prashanth,勞保強(qiáng).  天文學(xué)報. 2017(05)
[3]射電天文中射頻干擾消除技術(shù)的研究[J]. 王思秀,孫正文.  科技傳播. 2011(18)
[4]淺析射電天文中射頻干擾（RFI）抑制方法[J]. 王思秀,賈良權(quán).  無線互聯(lián)科技. 2011(05)
[5]相關(guān)函數(shù)在數(shù)字信號處理中的應(yīng)用[J]. 葛新成,羅大成,曹勇.  電光與控制. 2006(06)

碩士論文
[1]基于CUDA平臺的有限元單元級別并行算法研究[D]. 王晟.沈陽工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于分布式計算的脈沖星搜索加速及脈沖星候選體特征提取和識別方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張翔.貴州師范大學(xué) 2018



本文編號：3088472