相控阵雷达并行仿真

发布时间：2020-04-01 03:36

【摘要】：相控阵雷达能同时完成搜索警戒、跟踪制导、目标识别、引导等多种功能,具有大目标容量、高数据率、较高的可靠性并且方便隐身等诸多优点,各个国家都在竞相发展相控阵雷达。而采用雷达仿真技术对于研制相控阵雷达来说具有降低成本、提高效率、缩短研制周期的优势。传统的基于中央处理器(CPU)平台的相控阵雷达仿真存在运行效率低,项目研制耗时久的问题,严重制约了相控阵雷达仿真的广泛应用,而图形处理器(GPU)拥有众多计算单元,能够方便、高效的实现大规模并行计算,为相控阵雷达仿真提供了新的解决方案,并且将GPU应用于雷达仿真领域已成为当前的一个研究热点。运用GPU并行计算技术,并对相控阵雷达仿真中耗时的部分设计并行算法,进而实现相控阵雷达并行仿真,不仅可以大幅提高仿真速度,而且能更好地模拟实际雷达的工作过程,更加准确地分析和评估雷达性能。本文首先介绍相控阵雷达并行仿真的总体设计方案。针对相控阵雷达串行仿真运行速度慢的问题,对相控阵雷达串行仿真的工作流程进行了评估,对其中比较耗时的部分进行了分析。根据通用计算GPU的硬件结构和并行程序设计方法,设计了并行仿真算法,给出了两种工作模式下的相控阵雷达并行仿真的工作流程。最后给出了相控阵雷达并行仿真系统的整体构成,形成了相控阵雷达并行仿真的设计方案。其次对相控阵雷达并行仿真系统的各个模型(包括资源调度、发射机、坐标转换、目标回波、干扰、杂波、接收机、信号处理和数据处理)进行了并行建模,对一些模型并行仿真的关键技术进行了介绍,并对加速性能进行了分析,给出了仿真结果,验证了模块功能,对雷达并行仿真系统的模型库起到了丰富作用。最后,结合上述理论内容,利用C++、MySQL数据库和ArrayFire库,对各个模型重新进行了开发,并在通用GPU平台上对相控阵雷达并行仿真系统进行了软件实现。仿真实验结果表明相控阵雷达并行仿真系统较串行仿真系统实现20倍左右的加速,大幅提高了相控阵雷达仿真的运行效率,验证了并行仿真的加速性能。此外对目标点迹、航迹和主要探测结果用显控平台进行了直观显示,并对仿真测量结果进行了精度分析,验证了并行仿真系统的正确性。本文在开发相控阵雷达并行仿真系统的过程中使用了开源的、可跨平台的开发工具,提高了系统的扩展性和可复用性,而且降低了系统开发的难度和成本。此外相控阵雷达并行仿真系统运行所需的参数和生成的数据信息使用了数据库进行存储和管理,提高了数据读取速度。开发的相控阵雷达并行仿真系统取得了较好的加速性能,仿真系统运行效率有了较大提升,具有一定的工程参考意义。
【图文】：

第二章 相控阵雷达并行仿真设计方案本章通过对相控阵雷达串行仿真进行评估，找出其中比较耗时的部分，对此根据GPU 的硬件结构特点进行并行算法设计，，并对相控阵雷达两种典型工作模式下的并行工作流程进行了设计，最后介绍了相控阵雷达并行仿真系统的整体构成。2.1 相控阵雷达串行仿真评估针对相控阵雷达串行仿真存在仿真速度慢、运行效率低的问题，本节对串行仿真进行分析，找出其中最耗时的部分，然后再对其进行并行加速研究。2.1.1TAS 工作模式串行工作流程TAS 工作模式下，雷达是以调度间隔为周期进行工作的。串行工作流程如图 2所示。本文中的事件是指包含了波束指向与任务类型的雷达调度控制指令。

图 2.2 Pascal GPU 硬件架构中可看出 GPU 由图形处理簇（GPC）、纹理处理簇（TPC）、流多及内存控制器等几个关键模块构成。每个图形处理簇包含了 5 个流多处理器又包含了 128 个 CUDA 核，所以 GPU 实际上就是一列。流多处理器架构如图 2.3 所示。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN958.92

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本文编号：2609952