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DSP的雷达目标检测模块设计

高性能信号处理器芯片ADSP-TS101广泛应用于复杂雷达信号处理系统的设计中.本文分析了动目标检测(MTD)和恒虚警检测(CFAR)的原理,对其性能进行了讨论,并根据实际情况做了算法改进和优化,最后在基于四TS101雷达信号处理板上完成系统的设计实现.     

基于GPU的软件化雷达恒虚警概率算法实现

高效实现恒虚警概率检测(CFAR)是新型雷达终端信号处理系统研制的重要部分。在基于图形处理器(GPU)的软件化雷达终端架构下,采用统一计算设备架构(CUDA)技术,并根据GPU的特点对算法实现进行优化,实现了高效的软件化CFAR算法,相比CPU软件实现大大缩短了数据处理时间,能够满足雷达信号处理对实时性的需求,同时验证了研发基于GPU的软件化雷达终端具有较高的可行性。     

雷达点迹凝聚处理技术及其数据分析

动目标检测技术(MTD)已广泛应用于雷达信号处理中.本文在分析大量的MTD输出点迹的基础上,提出了点迹凝聚和精确参数估值的方法和准则.其技术可推广应用于新体制雷达和现役雷达的改造.     

MTD雷达信号处理实现过程简析

动目标检测(MTD,Moving target detection)是现代雷达系统中重要的信号处理技术,采用MTD技术的雷达在当前得到了越来越广泛的应用。文中介绍了MTI/MTD技术的基本原理,对MTD雷达信号处理的实现方法和一般过程进行了简要的分析,并对某些关键部分的多种实现方法进行了一些比较。     

车载MTD搜索雷达多普勒频率补偿方法

车载MTD搜索雷达行进间工作时,车体运动产生的多普勒频率使地物杂波频谱偏离零频位置,导致在MTD处理时地物杂波抑制性能变差,降低了雷达在杂波背景下的目标检测能力。该方法通过计算车体运动在地物回波中产生的多普勒频率,把车体运动多普勒频率计算值与相参基准信号频率叠加,输出多普勒频率叠加后的相参基准信号到接收机。在接收机中,多普勒频率叠加后的相参基准信号与中频信号混频,输出多普勒频率补偿后的相参视频信号,从而解决了车体运动对MTD处理的影响。     

动目标检测(MTD)点迹处理技术

动目标检测技术(MTD)已广泛用于雷达信号处理中。本文在分析大量的MTD输出点迹的基础上,提出了点迹过滤、凝聚和精确参数估值的方法和准则。其技术可推广应用于新体制雷达和现役雷达的改造。     

DTMB外辐射源雷达纠错算法性能评估

低密度奇偶检验(LDPC)码纠错算法是地面数字多媒体广播(DTMB)外辐射源雷达参考信号重构的关键技术之一。LDPC码纠错算法可以改善噪声带来的数据误码,但是计算复杂度高。结合图形处理器(GPU)运算能力强的优点,本文提出了基于硬判决、混合判决、软判决的3类适用于GPU处理的LDPC码纠错并行算法,并对比了3类算法的复杂度、纠错性能以及对雷达信号处理的影响;最后,给出了GPU并行实现方案,对比了算法的实时化效果。仿真与实测结果论证了相较于其他算法,软判决并行算法具有优越的纠错性能和实效性。     

MTD的性能评述与方位滑窗式MTD的设想

本文讨论了脉冲多卜勒信号的匹配滤波器结构,指出 MTD 处理实现了准匹配滤波.文章针对分组式 MTD 雷达在空间处理与信号■不相匹配的缺陷,提出了方位滑窗式 MTD 的设想,并定性地讨论了它的优缺点.     

雷达自适应周期MTD 跟踪目标设计应用

提出了一种改进型的动目标检测(MTD)跟踪目标设计,该方法可根据目标速度实时计算信号周期,保持目标回波始终位于非关断滤波器内,通过参数设计控制目标回波的频谱远离关断滤波器,保证目标回波信号始终被检测到,MTD 处理方法又可实时测量目标的速度,形成闭环的自适应周期MTD 跟踪。该方法在某型雷达上得到应用,性能良好。     

基于GPU的线性调频信号脉冲压缩算法实现

利用NVIDA公司开发的CUDA技术对线性调频信号脉冲压缩算法进行了研究。用CUDA C和C语言分别在GPU、CPU平台对该算法进行仿真,并对程序执行时间做出了比较。实验结果表明,在GPU平台上实现脉冲压缩算法的运算效率明显优于在CPU上。     

基于三阶运动模型的GRFT算法的并行化实现

广义随机傅里叶变换(GRFT:Generalized Radon-Fourier Transform)是一种广义的 MTD(Moving Target De-tection)算法,通过搜索目标的速度、加速度、加加速度等高阶运动信息,补偿多个脉冲间的相位来完成相参积累.这种采用搜索的方法完成众多脉冲的相参积累,必然会带来...     

一种子孔径ωK聚束SAR成像算法的GPU实现

合成孔径雷达(SAR)的数据运算量不断增加,图形处理器(GPU)为其处理提供了新的运算平台.但是GPU显存小,不足以容纳大场景SAR数据.通过研究聚束SAR成像模式特点,提出了一种适合GPU加速的子孔径成像方案,降低了该算法对GPU显存的要求.在Tesla C2075上的实验结果表明,该方案能够取得良好的成像效果,与C...     

基于GPU的海面场景SAR回波仿真

通过计算机仿真海平面场景SAR回波间接得到SAR图像是当前SAR领域的研究热点。传统的基于CPU的仿真算法难以满足大场景,高实时性的海面回波生成需求,针对于此,提出了一种基于GPU的高性能海面场景SAR回波仿真方法。该方法采用基于时序的海面场景回波仿真模型,并且结合GPU通用计算平台,将算法的核心部分移植到GPU上进行并行计算。实验结果表明,该方法与传统算法相比在效率上有显著的提升,而且仿真得到的回波可以为后续的研究提供准确的仿真数据。     

基于异构平台的细胞神经网络算法研究

随着GPU的发展,其计算能力和访存带宽都超过了CPU,在GPU上进行通用计算具有成本低、性能高的特点。细胞神经网络由于其特有的性质,非常适合利用GPU进行并行计算,因此,该文提出了利用CU-DA实现的基于GPU的细胞神经网络异构算法,并应用在图像边缘检测上。实验结果证明,与传统的利用CPU实现的边缘检测方法相比,在速度上,基于GPU实现的图像边缘检测方法提高了数十倍,为细胞神经网络在实时图像、视频处理上的应用提供了新的方法。     

雷达信号处理中动目标检测的研究

动目标检测（MTD,Moving target detection）是现代雷达系统重要的信号频域处理技术。文中利用MATLAB软件作为模拟仿真平台,以快速傅里叶变换（FFT,Fast Fourier Transform）以及有限冲激响应滤波器（FIR,Finite Impulse Response Filter）两种方法实现了MTD处理。仿真结果表明,对两种处理方法中各个滤波器进行加权处理,并结合利用目前较为成熟的数字信号处理技术,可提高MTD系统性能。MTD可为雷达系统建模仿真以及雷达信号处理技术的研究提供有力的支持。     

基于GPU的后向投影SAR成像算法

后向投影(BP)是一种精确的时域合成孔径雷达(SAR)成像算法,但是其巨大的运算量很难满足实时成像的要求,图形处理器(GPU)具有强大的浮点运算和高度的并行处理能力,为BP算法的实时成像提供了一个很好的平台。提出基于GPU的并行化BP算法,利用了四种优化方法对并行化BP算法进行加速,并且针对共享存储器的bank冲突问题提出了相应的解决方法,减少了共享存储器访问时间。最后给出仿真数据的成像结果,结果表明,与传统的基于CPU单线程的BP算法相比,成像速度可达到70倍以上的提升。     

基于可编程显卡的信息化雷达终端显示系统

高速发展的可编程图形处理单元（GPU）为信息化、软件化雷达终端系统的发展提供了新的技术平台。本文应用GPU强大的并行处理能力和极高的计算效率,对原有雷达终端显示系统进行改进,大大降低了CPU的占用率,减轻了系统的负担,取得了可以与专用雷达图像显示硬件卡相媲美的显示效果。     

基于GPU-CPU流水线的雷达回波快速聚类

提出了基于GPU-CPU流水线的雷达回波快速聚类方法.该方法利用GPU与CPU异步执行的特征,将聚类的各步骤组织成流水线,大大的挖掘了聚类全过程的的并行性.实验表明,引入这种GPU-CPU流水线机制后,该方法比一般策略的基于GPU的并行聚类算法性能有38%的提升,而相对于传统的CPU上的串行程序,获得了47x的加速比,满足了气象实时分析应用中的实时性要求.     

MTD雷达中滤波器组的设计和实现

在某MTD雷达信号处理系统中,采用切比雪夫一致逼近法设计MTD滤波器,讨论其硬件实现方法.测试结果表明,各滤波器副瓣在-50dB以下,该MTD系统对地杂波的改善因子达55dB以上,能够达到较好的检测效果.