接收机固定的双基SAR的CS算法

分析了接收机固定的双基SAR系统的回波信号模型,结合单基SAR的CS成像算法思想,推导和提出了接收机固定的双基SAR系统的CS成像算法.该算法可以很好的解决包络徙动及其空变问题,且不需要插值,运算量小,与波数域算法相比,效率更高,而且相位保持性好.最后用该算法对仿真的点目标双基回波进行成像处理,得到了点目标的聚焦图像,验证了本文算法的有效性.     

基于CUDA的数据挖掘KNN算法的改进

当今的时代是信息化的时代,随着计算机和网络的迅速发展,在日常生活中会产生越来越多的数据。人们享受信息化网络系统带来的便利的同时,也遗憾有非常多的信息被淹没在数据之中。如何整理管理这些宝贵的数据,怎么才能更好更有效地使用这些数据,成为一个迫切而重要的问题。     

基于CUDA的快速中值滤波算法

在众多的快速中值滤波算法中选取一种适合在CUDA平台上实现的算法,并针对GPU的运算特点,对算法进行很大的改进。改进后的算法采用纹理存储器存储数据源,共享存储器和寄存器存储中间运算结果,并通过同一block内的线程共享排序结果减少了排序过程中所需的比较次数,降低了算法的复杂度。实验结果表明改进后的快速中值滤波算法充分发挥了GPU强大的并行处理能力,对于分辨率为4096×4096的图像其运算速度是基于CPU实现的6597倍,可有效地应用在实时图像处理中。     

基于CUDA的快速中值滤波算法

在众多的快速中值滤波算法中选取一种适合在CUDA平台上实现的算法。并针对GPU的运算特点．对算法进行很大的改进。改进后的算法采用纹理存储器存储数据源,共享存储器和寄存器存储中间运算结果．并通过同一block内的线程共享排序结果减少了排序过程中所需的比较次数．降低了算法的复杂度。实验结果表明改进后的快速中值滤波算法充分发挥了GPU强大的并行处理能力．对于分辨率为4096×4096的图像其运算速度是基于CPU实现的6597倍．可有效地应用在实时图像处理中。     

基于FPGA实现的星载SAR实时成像系统研究

针对星载SAR实时成像处理的研究目前主要集中在实时成像运算器(SAR processor),而未见到实时成像系统(SAR imaging system)的研究,提出了一种CS算法的星载SAR实时成像系统的体系结构,并基于FPGA实现了原型系统.该体系结构可以自主完成星载SAR实时成像,并具有良好的可扩展性.利用模拟信号源和高速数据记录仪对原型系统验证,1个信号处理单元在50MHz工作频率下,约11s内完成16384×16384个样本的星载雷达原始数据的成像处理,用4个信号处理单元就可达到为PRF为2000Hz的星载SAR的1∶1实时成像要求.     

基于CUDA的声辐射力弹性成像算法研究

声辐射力弹性成像是一种新的测量组织硬度的超声成像方法。不同于其他超声组织弹性成像方法,声辐射力弹性成像能够定量测量组织的弹性模量数值,并且具有对操作者经验依赖性低的特点。然而,由于成像算法数据处理量大,运算时间长,声辐射力弹性成像还无法进行准实时的二维成像。为了获得实时的二维声辐射力弹性图像,提出并实现了一种适合于在GPU上并行计算的声辐射力弹性成像算法。通过与运行在CPU上的原始声辐射力弹性成像算法进行对比,证明在GPU上实现的算法大幅度地提高了运算速度。在自制弹性仿体上,比较了基于GPU和CPU两种算法所成的二维弹性分布图像的质量,结果证明两者的图像质量没有明显差异。     

基于SAR成像算法的高性能信号处理模块

针对SAR成像算法高速实时处理、宽幅海量存储的特点,设计并实现一种基于多PowerPC处理器的高性能并行信号处理模块.该处理模块利用多种高速串行总线构成不同层次的互联网络以适应不同类型的数据流传输,结合具有混合并行结构的底层处理节点以完成SAR成像算法在该处理模块上的映射.应用结果表明,基于该处理模块构建的信号处理系统...     

基于CUDA的塔台模拟机冲突检测算法

塔台模拟机冲突检测算法是一种耗时大的并行算法。针对其导致塔台模拟系统核心服务器CPU负担过重的缺点,在常用冲突检测算法的基础上,提出一种基于统一设备构架（CUDA）的塔台模拟机冲突检测实现方案。首先介绍GPU并行运算的体系结构基础,并将基于卡尔曼滤波的目标物体跟踪技术的分层冲突检测算法移植到GPU。然后利用相同价格的CPU和GPU对比运算效果。实验结果表明：与相同算法的CPU实现方案相比,GPU实现方案将计算效率提高10～50倍。使用此方案,极大地减轻了核心服务器的负担,使塔台模拟机的性能得到质的提高。     

基于CUDA的SVM算法并行化研究

SVM算法在统计分类以及回归分析中得到了广泛的应用。而随着物联网的迅速发展,SVM算法在各种应用中往往需要解决大量数据的快速处理问题。在SVM算法并行化研究中,首先对SVM算法进行分析研究,提出了基于CUDA的SVM算法并行化方案;其次,进一步研究海量数据的处理,提出海量数据处理的并行化方案;最后,通过实验分析对比了并行化算法的性能。     

基于CUDA 的Wu-Manber 多模式匹配算法

多模式匹配是计算机科学中最基本的问题,其应用在许多领域,在一些情形下也是比较耗时的。GPU拥有比CPU更强的并行计算能力,随着CUDA架构的推出,GPU用于通用计算领域的并行编程工作变得更加轻松。实现了基于CUDA架构的Wu-Manber多模式匹配算法,实验结果表明,相比传统串行算法而言,本文的实现获得了10倍以上的加速。     

基于CUDA平台的FIR滤波算法的设计与优化

针对目前基于普通DSP的FIR算法速度低、扩展性差的缺点,提出并实现基于CUDA平台实现的FIR滤波算法。由于在CUDA中程序可以直接操作数据而无需借助于图形系统的API,使开发者能够在GPU 强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。该算法将CUDA用于FIR滤波器输入输出关系计算,采用矩阵乘法的并行运算技术,在GPU上建立并行滤波模型,并对算法进行了优化。实验结果表明,在Tesla C1060平台上,和传统的基于DSP的FIR滤波算法计算速度相比,基于CUDA平台计算FIR滤波算法时,其加速比可接近30,解决了传统基于DSP计算FIR滤波算法速度较慢、扩展性差的问题。     

基于CUDA平台的遗传算法并行实现研究

CUDA技术方便程序员在GPU上进行通用计算,但并没有提供随机数产生的应用接口。为此,本文提出并实现在CUDA开发平台上并行产生均匀随机数算法,测试证明算法可行。在此基础上优化基本遗传算法,并在GPU上并行实现其所有操作,提高其运行速度和准确度;分析了种群大小和遗传代数对此算法加速比及准确度的影响,并与MAT-LAB工具箱进行比较。实验表明,相比MATLAB遗传算法工具箱,基于CUDA平台实现的遗传算法性能更高,准确度更好。     

基于CUDA的拉普拉斯边缘检测算法

拉普拉斯边缘检测算法常用于去除CCD天文图像中的宇宙射线噪声,但其串行算法计算复杂度较高。为此,分析拉普拉斯边缘检测算法的并行性,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,提出一种基于CUDA的拉普拉斯边缘检测图形处理单元(GPU)并行算法。分割天文图像得到多幅子图,根据GPU的硬件配置设定Block和Grid的大小,将子图依次传输到显卡进行并行计算,传回主存后拼接得到完整的图像输出。实验结果表明,图像尺寸越大,该并行算法与串行算法相比具有的速度优势越大,可获得10倍以上的加速比。     

CUDA高性能计算并行编程

针对GPU的计算处理能力,提出了用GPU解决高性能计算的问题,其中包括详细描述CUDA编程的方法、优化处理原则等。采用了对比实验,结果表明了CUDA在并行计算上有很强的能力,为GPU的通用计算提供了新的方法和思路。     

基于CUDA的并行全搜索运动估计算法

为了提高H.264视频编码效率,基于计算统一设备架构(CUDA)的并行全搜索运动估计算法,并利用GPU强大的计算能力和CUDA优化的存储层次结构,以加速H.264编码中的运动估计.与传统的以牺牲视频质量来提升运动估计性能的方法不同,该算法在保证视频质量的同时,结合运动估计计算密集、计算量大等特点,充分利用CUDA架构的并行性加快运动估计的速度,从而达到提高实时编码速度的目的.在GTX280实验平台上的实验结果显示,采用文中算法比优化的CPU实现可获得高达70倍的加速比.