基于嵌入式加固GPGPU仿真平台的雷达信号实时处理系统设计与实现

发布时间：2017-04-12 18:14

  本文关键词：基于嵌入式加固GPGPU仿真平台的雷达信号实时处理系统设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：GPU用于通用计算领域近几年已成为国内外研究的重点,国外如美国、意大利等国家基于通用计算图形处理器(GPGPU)的运算系统在几年前已成熟应用在无人机、多孔径雷达等军工领域。目前国内军工领域通过GPGPU进行通用并行加速运算的实际工程项目较为有限,一是因为普通商用显卡搭建的平台无法满足实际需求中的抗恶劣环境嵌入式加固条件,二是因为多GPU编程模型的设计对相关领域的设计师能力要求较高,OpenCL规范尚未被雷达领域的工程技术人员广泛接触和使用。本文基于新松公司研制的GPU嵌入式加固仿真平台,对特定应用场景下的雷达信号处理模型实现GPU并行加速并提供系统优化设计方案。旨在解决以往雷达信号在实时处理时遇到的瓶颈,充分利用GPU在大规模通用并行计算方面高效率、低功耗的特点,提供一套成熟的解决方案和运算模型,缩短相关领域工程人员在GPU计算领域的研发周期。其中基于信号处理的GPU并行设计、负载均衡、并行系统的优化是本文重点研究内容。本文在OpenCL框架下基于雷达信号处理系统模型,按照信号处理流程,分别实现脉冲压缩、动目标显示、恒虚警检测和兴趣目标提取等信号处理单元的GPU并行加速计算,在级联多颗GPU运算时考虑到了任务的调度分配及负载均衡。本项目设计完成并且通过整体优化后的模型,期望达到的性能目标是能够比以往传统处理的速度提高10-50倍。作者完成的主要工作如下：(1)雷达实时信号处理流程分析与整体设计(2)基于GPU异构并行处理模型的系统设计和实现(3)多GPU任务调度和负载均衡处理(4)重点算法的设计及优化实现(5)基于硬件架构的系统整体优化本文所做研究突破了以往雷达信号处理所采用的串行程序设计的束缚,完成了雷达信号处理模型在并行异构平台下的高效实现。
【关键词】：异构计算 雷达终端 CPU+双GPU 负载均衡 实时性
【学位授予单位】：中国科学院大学(工程管理与信息技术学院)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 实时雷达信号处理技术发展11-12
• 1.2.2 GPGPU技术发展与应用12-13
• 1.2.3 AMD GPU架构13-15
• 1.3 本文主要研究内容15-18
• 第二章 终端数据处理平台系统架构18-38
• 2.1 系统架构18-24
• 2.1.1 平台概述18-19
• 2.1.2 参数配置19-23
• 2.1.3 架构选取23-24
• 2.2 硬件架构24-26
• 2.2.1 CPU处理板24-25
• 2.2.2 双GPU嵌入式显卡板25
• 2.2.3 FPGA数据接口板25-26
• 2.3 软件架构26-35
• 2.3.1 CPU与GPU异构并行模型26-28
• 2.3.2 软件框架28-30
• 2.3.3 编程方法30-32
• 2.3.4 AMD函数库调用32-35
• 2.4 本章小结35-38
• 第三章 雷达实时信号处理流程分析与整体设计38-56
• 3.1 需求分析38-41
• 3.1.1 场景及指标38-39
• 3.1.2 应用分析39-40
• 3.1.3 流程设计40-41
• 3.2 数据源及流向设计41-44
• 3.2.1 信号状态分析41-42
• 3.2.2 数据格式设计42-43
• 3.2.3 系统带宽及流向设计43-44
• 3.3 信号处理模型分块设计与实现44-55
• 3.3.1 脉冲压缩过程44-47
• 3.3.2 目标显示过程47-50
• 3.3.3 恒虚警处理过程50-54
• 3.3.4 目标识别过程54-55
• 3.4 本章小结55-56
• 第四章 基于异构并行处理模型的系统设计与实现56-70
• 4.1 异构并行系统整体设计与实现56-61
• 4.1.1 异构并行模型设计56-58
• 4.1.2 系统整体架构实现58-61
• 4.2 重点算法设计与实现61-65
• 4.2.1 整体算法设计61-62
• 4.2.2 算法模块实现62-65
• 4.3 系统优化设计与实现65-69
• 4.3.1 性能分析与优化设计65-66
• 4.3.2 优化过程具体实现66-69
• 4.4 本章小结69-70
• 第五章 系统实际应用及分析70-80
• 5.1 运行环境部署70-72
• 5.1.1 系统环境70
• 5.1.2 OpenCL环境搭建70-72
• 5.2 系统测试72-76
• 5.2.1 功能测试72-74
• 5.2.2 系统性能测试74-75
• 5.2.3 优化后性能对比75-76
• 5.3 运行效果分析76-78
• 5.3.1 运行实况76-77
• 5.3.2 效果分析77-78
• 5.4 小结78-80
• 第六章 结论与展望80-84
• 6.1 本文主要工作80-81
• 6.2 下一步工作展望81-84
• 参考文献84-86
• 致谢86-88
• 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果88

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本文编号：301864