基于GPU+CPU的雷达仿真系统设计与实现
发布时间:2021-02-08 15:01
随着信息技术和电子技术的迅速发展,战争武器不断革新,雷达所处工作环境越来越复杂,雷达内部的处理流程也越来越复杂。这使得雷达仿真系统的实时性问题越来越突出,提升雷达仿真系统的仿真速度成为了必须解决的问题。近年来,随着GPU并行计算的推广和CUDA并行编程架构的不断更新,使得雷达领域的研究人员找到了解决雷达仿真系统实时性问题的新方向。经过研究发现在雷达仿真系统中的大量算法都可以并行化实现。可以使用GPU加速这些算法,以提高整个雷达仿真系统的仿真速度。本文以阵列雷达仿真系统为研究对象。首先分析了阵列雷达仿真系统的需求,将阵列雷达仿真系统分为场景设置、阵列雷达回波信号模拟、阵列雷达信号处理以及终端显示四个软件进行实现,介绍了CUDA的存储模型和软件体系,结合阵列雷达仿真系统的需求和CUDA并行计算技术提出了基于双GPU与CPU的阵列雷达仿真系统总体方案。然后,使用GPU实现阵列雷达回波信号模拟和阵列雷达信号处理,对其中的算法进行并行化。所使用的方法是第一步介绍算法的原理并分析其中的并行因素,第二步使用GPU并行实现算法,第三步使用nvprof测试GPU程序性能参数,找到程序性能瓶颈,并对其进行...
【文章来源】:西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:104 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
阵列雷达回波信号模拟软件VisualProfiler测试图
模块难以在流上实现并行。对阵列雷达信号处理进行的大多是算法层面的优化,将在下一章介绍。图2.20 阵列雷达信号处理软件 Visual Profiler 测试图2.6 本章小结本章首先对阵列雷达仿真系统的需求进行了分析,得出了阵列雷达仿真系统总体框架。然后,对总体框架中阵列雷达回波信号模拟软件、阵列雷达信号处理软件、场景设计软件和终端显示软件进行了细致的子系统划分。接着,介绍了 CUDA 并行编程技术。最后,结合阵列雷达仿真系统总体框架和 CUDA 并行编程技术,提出了基于双 GPU 与 CPU 的阵列雷达仿真系统初步方案,并通过主机与设备并发、流并发、
西安电子科技大学硕士学位论文48图3.28 四个波束的天线方向图四路信号分别记为 A、B、C 和 D,和通道为 A+B+C+D,俯仰向上的差通道为(A+B)-(D+C),方位向上的差通道为(A+D)-(B+C)。3.3.2 GPU 实现与优化GPU 上实现波束形成主要分为两步,首先,将多阵元产生的多路回波信号乘某个方向上的权矢量,使多阵元的回波信号产生相移。然后,将相乘后的多路信号进行同相叠加,从而使能量在该方向上积累。实现 DBF 有两种方法一种是使用 CUDARuntime API 调用多线程来完成,另一种是使用 CUDA 的 CUBLAS 库调用矩阵相乘来完成。使用 CUDA Runtime API 的优势在于可以一次完成四个通道的 DBF 而且可在内部使用寄存器和共享内存进行加速
【参考文献】:
期刊论文
[1]箔条云团雷达回波建模与仿真[J]. 于新源,许波,熊坤,杜海. 系统工程与电子技术. 2017(01)
[2]基于GPU的线性调频信号脉冲压缩算法实现[J]. 董亚清. 电子科技. 2013(12)
[3]基于GPU的机载气象雷达仿真系统设计与实现[J]. 周明,胡士强,张军. 电气自动化. 2013(04)
[4]基于GPU加速的雷达信号处理并行技术[J]. 秦华,周沫,察豪,沈括. 舰船科学技术. 2013(07)
[5]软件雷达信号处理的多GPU并行技术[J]. 秦华,周沫,察豪,左炜. 西安电子科技大学学报. 2013(03)
[6]基于GPU与CPU协作的实时波束形成实现方法[J]. 李晓敏,侯朝焕,鄢社锋,杨力. 计算机应用研究. 2011(04)
[7]基于ZMNL的雷达杂波建模仿真[J]. 林澄清,赵修斌,田孝华,王翔. 兵工自动化. 2009(12)
[8]Qt和OpenGL在雷达显示控制终端设计中的应用[J]. 陈丽娟. 电子工程师. 2006(10)
硕士论文
[1]基于GPU的阵列雷达信号处理及实现[D]. 周晓露.西安电子科技大学 2018
[2]基于GPU的多功能相控阵雷达信号处理及实现[D]. 孙林.西安电子科技大学 2018
[3]雷达数据处理算法及实现技术研究[D]. 戴麒麟.电子科技大学 2018
[4]基于GPU的警戒雷达信号处理软件设计[D]. 陈大强.电子科技大学 2018
[5]反舰导弹导引头系统建模与仿真研究[D]. 王丹.西安电子科技大学 2017
[6]基于GPU的阵列雷达信号处理技术研究[D]. 朱晓芳.电子科技大学 2017
[7]基于CUDA GPU平台的脉冲多普勒雷达信号模拟软件[D]. 王子潇.北京理工大学 2016
[8]滨海复杂背景下机载雷达非均匀杂波的建模与仿真研究[D]. 吴奇.电子科技大学 2015
[9]基于CUDA的雷达信号处理机设计与实现[D]. 徐永杰.北京理工大学 2014
[10]制导雷达系统建模与仿真[D]. 聂世康.西安电子科技大学 2014
本文编号:3024107
【文章来源】:西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:104 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
阵列雷达回波信号模拟软件VisualProfiler测试图
模块难以在流上实现并行。对阵列雷达信号处理进行的大多是算法层面的优化,将在下一章介绍。图2.20 阵列雷达信号处理软件 Visual Profiler 测试图2.6 本章小结本章首先对阵列雷达仿真系统的需求进行了分析,得出了阵列雷达仿真系统总体框架。然后,对总体框架中阵列雷达回波信号模拟软件、阵列雷达信号处理软件、场景设计软件和终端显示软件进行了细致的子系统划分。接着,介绍了 CUDA 并行编程技术。最后,结合阵列雷达仿真系统总体框架和 CUDA 并行编程技术,提出了基于双 GPU 与 CPU 的阵列雷达仿真系统初步方案,并通过主机与设备并发、流并发、
西安电子科技大学硕士学位论文48图3.28 四个波束的天线方向图四路信号分别记为 A、B、C 和 D,和通道为 A+B+C+D,俯仰向上的差通道为(A+B)-(D+C),方位向上的差通道为(A+D)-(B+C)。3.3.2 GPU 实现与优化GPU 上实现波束形成主要分为两步,首先,将多阵元产生的多路回波信号乘某个方向上的权矢量,使多阵元的回波信号产生相移。然后,将相乘后的多路信号进行同相叠加,从而使能量在该方向上积累。实现 DBF 有两种方法一种是使用 CUDARuntime API 调用多线程来完成,另一种是使用 CUDA 的 CUBLAS 库调用矩阵相乘来完成。使用 CUDA Runtime API 的优势在于可以一次完成四个通道的 DBF 而且可在内部使用寄存器和共享内存进行加速
【参考文献】:
期刊论文
[1]箔条云团雷达回波建模与仿真[J]. 于新源,许波,熊坤,杜海. 系统工程与电子技术. 2017(01)
[2]基于GPU的线性调频信号脉冲压缩算法实现[J]. 董亚清. 电子科技. 2013(12)
[3]基于GPU的机载气象雷达仿真系统设计与实现[J]. 周明,胡士强,张军. 电气自动化. 2013(04)
[4]基于GPU加速的雷达信号处理并行技术[J]. 秦华,周沫,察豪,沈括. 舰船科学技术. 2013(07)
[5]软件雷达信号处理的多GPU并行技术[J]. 秦华,周沫,察豪,左炜. 西安电子科技大学学报. 2013(03)
[6]基于GPU与CPU协作的实时波束形成实现方法[J]. 李晓敏,侯朝焕,鄢社锋,杨力. 计算机应用研究. 2011(04)
[7]基于ZMNL的雷达杂波建模仿真[J]. 林澄清,赵修斌,田孝华,王翔. 兵工自动化. 2009(12)
[8]Qt和OpenGL在雷达显示控制终端设计中的应用[J]. 陈丽娟. 电子工程师. 2006(10)
硕士论文
[1]基于GPU的阵列雷达信号处理及实现[D]. 周晓露.西安电子科技大学 2018
[2]基于GPU的多功能相控阵雷达信号处理及实现[D]. 孙林.西安电子科技大学 2018
[3]雷达数据处理算法及实现技术研究[D]. 戴麒麟.电子科技大学 2018
[4]基于GPU的警戒雷达信号处理软件设计[D]. 陈大强.电子科技大学 2018
[5]反舰导弹导引头系统建模与仿真研究[D]. 王丹.西安电子科技大学 2017
[6]基于GPU的阵列雷达信号处理技术研究[D]. 朱晓芳.电子科技大学 2017
[7]基于CUDA GPU平台的脉冲多普勒雷达信号模拟软件[D]. 王子潇.北京理工大学 2016
[8]滨海复杂背景下机载雷达非均匀杂波的建模与仿真研究[D]. 吴奇.电子科技大学 2015
[9]基于CUDA的雷达信号处理机设计与实现[D]. 徐永杰.北京理工大学 2014
[10]制导雷达系统建模与仿真[D]. 聂世康.西安电子科技大学 2014
本文编号:3024107
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