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并行脈沖多普勒雷達(dá)信號(hào)處理算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-09-02 11:49
   脈沖多普勒(Pulse-Doppler,PD)雷達(dá)是一種新型雷達(dá)體制,它利用了多普勒效應(yīng)原理,既具備良好的測(cè)距性能和測(cè)速性能,又有較強(qiáng)的雜波抑制能力,因此得到了廣泛的應(yīng)用。隨著軟件化雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)以FPGA+DSP為核心的硬件開(kāi)發(fā)模式已逐漸被軟件化雷達(dá)的開(kāi)發(fā)模式所取代。軟件雷達(dá)實(shí)現(xiàn)的瓶頸之一是信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性問(wèn)題。隨著計(jì)算機(jī)硬件特別是多核與眾核異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)的快速發(fā)展,為軟件化雷達(dá)信號(hào)處理的并行化提供了硬件基礎(chǔ),日趨豐富的并行編程框架也為異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)和雷達(dá)信號(hào)處理的并行化架起了橋梁。本文提出了基于不同平臺(tái)的并行雷達(dá)信號(hào)處理算法,對(duì)整個(gè)信號(hào)處理系統(tǒng)及部分模塊進(jìn)行并行研究,本文所研究的主要工作有以下幾個(gè)方面:(1)提出了基于多核CPU的并行脈沖多普勒雷達(dá)信號(hào)處理算法。首先對(duì)信號(hào)處理過(guò)程進(jìn)行并行性分析,發(fā)現(xiàn)在信號(hào)處理過(guò)程中存在三個(gè)并行點(diǎn),本文主要針對(duì)這三個(gè)并行點(diǎn)分別設(shè)計(jì)了不同的并行算法。首先,針對(duì)雷達(dá)信號(hào)處理過(guò)程中各脈組數(shù)據(jù)之間沒(méi)有相互依賴的特性,提出了一種基于數(shù)據(jù)的并行思路,利用多核CPU的多核特性,將不同脈組的數(shù)據(jù)分配到不同的線程上并行處理,即每個(gè)線程單獨(dú)處理一個(gè)脈組的數(shù)據(jù);其次,從信號(hào)處理的流程來(lái)看,處理過(guò)程之間多為流水處理,即上一級(jí)的輸出為當(dāng)前級(jí)的輸入,而當(dāng)前級(jí)的輸出為下一級(jí)的輸入,因此本文采用流水線并行技術(shù)對(duì)整個(gè)處理流程進(jìn)行并行化,按照靜態(tài)負(fù)載均衡原則,將算法模塊分配到不同的線程上,通過(guò)線程之間的通信機(jī)制控制數(shù)據(jù)的傳輸,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)處理過(guò)程的并行化;最后,對(duì)算法模塊內(nèi)部進(jìn)行并行分析,依據(jù)脈沖壓縮、動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)等模塊內(nèi)部各脈沖之間的處理互無(wú)依賴的特點(diǎn),本文提出了一種模塊內(nèi)部的并行思路,將不同的脈沖分配到不同的線程上進(jìn)行處理。最后,本文對(duì)基于多核CPU的并行脈沖多普勒雷達(dá)信號(hào)處理算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行理論分析。(2)提出了基于OpenCL的并行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。OpenCL是一種跨平臺(tái)的并行編程模型,支持的硬件平臺(tái)包括CPU、GPU、MIC和FPGA等。本文通過(guò)對(duì)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的并行分析,對(duì)并行算法進(jìn)行設(shè)計(jì),利用數(shù)據(jù)并行的思路,將不同距離單元的處理分配到計(jì)算核心上進(jìn)行處理,首先在GPU端對(duì)并行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并進(jìn)行初步優(yōu)化,進(jìn)而將算法移植到FPGA平臺(tái)上進(jìn)行處理,并利用向量化、循環(huán)展開(kāi)、多流水線優(yōu)化等方式對(duì)基于FPGA平臺(tái)的并行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。
【學(xué)位單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TN957.51
【部分圖文】:

脈沖多普勒雷達(dá),占比,模塊,動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)


行對(duì)算法模塊進(jìn)行并行化,因此通過(guò)將所有距離單元的計(jì)算分配到不同的計(jì)算核心上進(jìn)行處理,進(jìn)而達(dá)到加速的目的。圖4.1 脈沖多普勒雷達(dá)各模塊耗時(shí)占比雷達(dá)信號(hào)矩陣 輸出矩陣濾波器組123n圖4.2 動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處理圖4.2.2 基于 OpenCL 的并行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)對(duì)于本次設(shè)計(jì)的并行 MTD 程序而言,在并行過(guò)程中,將每個(gè)距離單元上元素的濾波過(guò)程寫(xiě)入 kernel 函數(shù)內(nèi),每一個(gè) kernel 對(duì)應(yīng) OpenCL 中的一個(gè) workitem,而每一個(gè) workitem 運(yùn)行在一個(gè)線程上,多個(gè) workitem 組成一個(gè) workgroup,每一個(gè) CPI 的數(shù)據(jù)分配到不同的 workgroup 中并行處理。基于 OpenCL 的并行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法與設(shè)備端平臺(tái)的映射關(guān)系如圖 4.3 所示。本章主要研究的是基于 OprnCL 的并行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法在 FPGA 和 GPU 上的實(shí)反異步1%脈沖壓縮7%動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)67%恒虛警檢測(cè)24%解距離模糊1%

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本文編號(hào):2810557

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