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雷达信号处理算法的高性能实现是雷达系统中的关键技术。传统雷达信号处理算法的高性能加速主要依赖DSP和FPGA等专用设备,而它们具有开发周期长、调试难度大、成本高等缺点。GPU作为通用设备,特别适合处理雷达信号这种大规模数据。目前,GPU加速雷达信号处理的成果大多集中在SAR成像等应用领域,针对脉冲多普勒雷达相关研究还比较少。为了满足雷达回波数据对吞吐量和处理实时性的高要求,提出了基于网格跨步并行的细粒度并行化、基于多CUDA流的粗粒度并行化和基于并行扫描的数据预处理等优化技术。
从性能测试和误差分析等多角度评估了算法的实时性和准确性,在所使用的硬件平台上相比于传统CPU实现达到了300倍以上的加速比,并优于其它已有的CUDA加速的脉冲多普勒雷达信号处理算法。 相似文献
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分析了机器人视觉三维重建领域存在的突出问题,提出了解决三维重建速度问题的不同思路,将网格技术引入三维重建领域,具体研究了基于Globus中间件平台,通过Gridport4.0网格门户开发工具包开发面向三维重建的网格门户的过程。 相似文献
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实体关系抽取是知识库构建中至关重要的一个环节.在众多的实体关系抽取方法中,远程监督结合神经网络模型的方法在准确率等性能上是比较令人满意的,但远程监督获取的标注语料中往往存在大量的噪声数据,给实体关系抽取模型的训练带来了很大的影响.本文提出一种基于改进注意力机制的卷积神经网络实体关系抽取模型.该模型针对包含同一实体对的句子集合,从中尽可能地找出所有体现该实体对关系的正实例,构建组合句子向量,抛弃可能的噪声句子,从而最大程度地降低噪声句子的影响又能充分利用正实例的语义信息.实验证明,本文提出的关系抽取模型在准确率上优于对比的关系抽取模型. 相似文献
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针对基于图搜索实现Web服务自动组合存在搜索空间太大以及难以表达各种组合结构的问题,提出一种基于语义匹配关系确定组合结构的方法。该方法首先对Web服务进行形式化的语义描述,然后基于语义匹配关系,将服务库中只与用户请求的输入输出关联的服务构成语义关系图。在此基础上,基于语义匹配关系定义各种组合结构模型,以综合语义匹配度为寻优目标改进广度优先搜索算法,定义不同结构的语义匹配度计算方法,生成一条综合语义匹配度最优的Web服务组合路径。通过实例验证了该算法的可行性。 相似文献