隨著信息技術(shù)和電子技術(shù)的迅速發(fā)展,戰(zhàn)爭武器不斷革新,雷達所處工作環(huán)境越來越復雜,雷達內(nèi)部的處理流程也越來越復雜。這使得雷達仿真系統(tǒng)的實時性問題越來越突出,提升雷達仿真系統(tǒng)的仿真速度成為了必須解決的問題。近年來,隨著GPU并行計算的推廣和CUDA并行編程架構(gòu)的不斷更新,使得雷達領(lǐng)域的研究人員找到了解決雷達仿真系統(tǒng)實時性問題的新方向。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)在雷達仿真系統(tǒng)中的大量算法都可以并行化實現(xiàn)�？梢允褂肎PU加速這些算法,以提高整個雷達仿真系統(tǒng)的仿真速度。本文以陣列雷達仿真系統(tǒng)為研究對象。首先分析了陣列雷達仿真系統(tǒng)的需求,將陣列雷達仿真系統(tǒng)分為場景設(shè)置、陣列雷達回波信號模擬、陣列雷達信號處理以及終端顯示四個軟件進行實現(xiàn),介紹了CUDA的存儲模型和軟件體系,結(jié)合陣列雷達仿真系統(tǒng)的需求和CUDA并行計算技術(shù)提出了基于雙GPU與CPU的陣列雷達仿真系統(tǒng)總體方案。然后,使用GPU實現(xiàn)陣列雷達回波信號模擬和陣列雷達信號處理,對其中的算法進行并行化。所使用的方法是第一步介紹算法的原理并分析其中的并行因素,第二步使用GPU并行實現(xiàn)算法,第三步使用nvprof測試GPU程序性能參數(shù),找到程序性能瓶頸,并對其進行... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：104 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

陣列雷達回波信號模擬軟件VisualProfiler測試圖

模塊難以在流上實現(xiàn)并行。對陣列雷達信號處理進行的大多是算法層面的優(yōu)化，將在下一章介紹。圖2.20 陣列雷達信號處理軟件 Visual Profiler 測試圖2.6 本章小結(jié)本章首先對陣列雷達仿真系統(tǒng)的需求進行了分析，得出了陣列雷達仿真系統(tǒng)總體框架。然后，對總體框架中陣列雷達回波信號模擬軟件、陣列雷達信號處理軟件、場景設(shè)計軟件和終端顯示軟件進行了細致的子系統(tǒng)劃分。接著，介紹了 CUDA 并行編程技術(shù)。最后，結(jié)合陣列雷達仿真系統(tǒng)總體框架和 CUDA 并行編程技術(shù)，提出了基于雙 GPU 與 CPU 的陣列雷達仿真系統(tǒng)初步方案，并通過主機與設(shè)備并發(fā)、流并發(fā)、

西安電子科技大學碩士學位論文48圖3.28 四個波束的天線方向圖四路信號分別記為 A、B、C 和 D，和通道為 A+B+C+D，俯仰向上的差通道為(A+B)-(D+C)，方位向上的差通道為(A+D)-(B+C)。3.3.2 GPU 實現(xiàn)與優(yōu)化GPU 上實現(xiàn)波束形成主要分為兩步，首先，將多陣元產(chǎn)生的多路回波信號乘某個方向上的權(quán)矢量，使多陣元的回波信號產(chǎn)生相移。然后，將相乘后的多路信號進行同相疊加，從而使能量在該方向上積累。實現(xiàn) DBF 有兩種方法一種是使用 CUDARuntime API 調(diào)用多線程來完成，另一種是使用 CUDA 的 CUBLAS 庫調(diào)用矩陣相乘來完成。使用 CUDA Runtime API 的優(yōu)勢在于可以一次完成四個通道的 DBF 而且可在內(nèi)部使用寄存器和共享內(nèi)存進行加速

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3024107