基于GPU的RFT算法并行化

RFT(Radon-Fourier Transform)是一种广义的MTD算法,可沿着目标径向运动轨迹进行相参积累。然而对距离-速度二维搜索产生的巨大计算量使得其难以快速实现和工程化。针对这个问题,根据雷达信号的回波数据结构和RFT算法思路,提出一种基于GPU的RFT并行化算法。通过实验,GPU平台实现的RFT算法与标准RFT和快速RFT相比,获得了巨大的加速比。另外,通过对比在CPU平台执行的MTD算法,得到在GPU平台上的RFT计算结果在不需要传回主机内存的条件下,计算速度快于在CPU平台上MTD算法。     

基于光纤的高精度频率传输技术研究进展

为了寻求进一步提升光纤频率传输精度的途径,对无补偿光纤频率传输技术、高稳定激光频率源和基于相位补偿的光纤频率传输技术进行了综述,指出了基于光纤的高精度频率传输技术在信道传输模型、相位补偿技术限制因素、频率传输体系及远端补偿技术方面需要解决的问题.这为研究基于光纤的高精度频率传输技术及其应用提供了参考.     

基于序列二次规划的粒子滤波算法

针对传统粒子滤波(PF)没有引入当前信息,并存在粒子退化的问题,提出了一种基于序列二次规划(SQP)多级优化的PF 算法。首先,基于残差分布特性采用置信区间剔除较大偏差粒子,调整粒子权值分布;然后,将重采样后的粒子映射到集合U,根据集合U 中各粒子复制次数建立多级优化模型,通过SQP 求解模型的参数值,当前后两级模型优化参数差异小于门限时,输出最后一级优化参数为滤波结果;最后,为防止过度采样导致粒子退化,利用滤波值及其协方差采样新粒子。仿真实验表明:SQP鄄PF 算法在跟踪精度,粒子多样性方面优于传统PF 算法。