近年來,隨著各種類型、各種功能的無人機(jī)的相繼出現(xiàn),在諸如機(jī)場、大型露天會(huì)場等地,無人機(jī)的使用問題成為安防的首要解決問題。以無人機(jī)為代表的低空慢速小目標(biāo)探測也成為雷達(dá)探測的重要難題之一。雖然機(jī)載預(yù)警雷達(dá)和球載雷達(dá)具有探測低空目標(biāo)的優(yōu)勢,但它們系統(tǒng)復(fù)雜、實(shí)現(xiàn)困難、成本過高;傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理平臺(tái)如FPGA+DSP,其硬件和軟件的開發(fā)難度都很大,開發(fā)周期長,不易于維護(hù)且不易于移植。因此本文設(shè)計(jì)了一種以通用并行計(jì)算平臺(tái)GPGPU為硬件基礎(chǔ),以線性調(diào)頻連續(xù)鋸齒波為發(fā)射波形的針對低空慢速小目標(biāo)的雷達(dá)系統(tǒng)。本文所采用的研究方法為首先通過MATLAB仿真說明各個(gè)信號(hào)處理算法的原理及目標(biāo)信息提取過程;然后以GPGPU為硬件基礎(chǔ),研究了線性調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)信號(hào)處理在GPGPU上實(shí)現(xiàn)的可行性,并與MATLAB結(jié)果做對比,證明GPGPU實(shí)現(xiàn)的正確性;最后借助MKL庫函數(shù)在CPU上實(shí)現(xiàn)相同的雷達(dá)信號(hào)處理算法并分別測量兩種平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)時(shí)間,通過時(shí)間對比說明GPGPU平臺(tái)并行實(shí)現(xiàn)的加速效果。論文首先介紹了線性調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)系統(tǒng)的基本組成和原理以及數(shù)字信號(hào)處理算法的原理及效果對比。通過公式推導(dǎo)說明線性調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)如何利... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

GPU在高性能計(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)如今，只要是涉及較大數(shù)據(jù)量的處理，都會(huì)用到GPU做加速，這樣不僅節(jié)省

列模型如圖 2.11 所示，發(fā)射天線為水平方均勻分布在 120°的弧形上，發(fā)射和接收同被接收天線接收。數(shù)字波束合成為 16 路回的發(fā)射方向，每個(gè)波束負(fù)責(zé) 3°，3°的中“寬發(fā)窄收”，波束在每個(gè)波位的駐留時(shí)間檢測性能具有更大的優(yōu)勢。

172.5°、…、190.5°、193.5°分別為 10 個(gè)波束的中心方向。從圖中也可以直觀地看出，一個(gè)很寬的波峰合成了 10 個(gè)很窄的波峰。圖2.12 多波束合成示意圖2.3.3 雜波抑制及動(dòng)目標(biāo)檢測動(dòng)目標(biāo)檢測 MTD（Moving Target Detection）是一種抑制雜波，以求在雜波背景下檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的技術(shù)。MTD 的實(shí)現(xiàn)方法為積累 N 個(gè)脈沖重復(fù)周期，對這些重復(fù)周期的同一距離單元的信號(hào)做縱向 FFT 或者濾波處理，得到頻域多普勒維的信息，實(shí)現(xiàn)不同速度目標(biāo)的分離。由于雷達(dá)回波信號(hào)中的有用信號(hào)非常弱而噪聲很強(qiáng)，要想把有用信號(hào)提取出來就要先對回波信號(hào)進(jìn)行放大，但是單純整體放大回波會(huì)導(dǎo)致有用信號(hào)和噪聲同時(shí)被放大，達(dá)不到目的。又因?yàn)椴煌拿}沖重復(fù)周期中信號(hào)的頻率是固定的，而噪聲是隨機(jī)的，做完 N 個(gè)脈沖重復(fù)周期的積累之后，有用信號(hào)相當(dāng)于做了相干積累變成了單一信號(hào)的 N 倍

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3318740