基于GPU的MIMO雷达接收处理和并行实现
发布时间：2022-02-17 17:46
相对于相控阵雷达,集中式MIMO雷达具有发射端自由度高,工作模式灵活多变的特点,适用于多目标、复杂环境情况下的目标探测任务,是雷达技术发展的重要方向。与此同时,MIMO雷达接收处理中采用的算法复杂度和计算量较大,对于信号处理系统的计算能力提出了更高的挑战。近年来,图形处理器（GPU）芯片在计算性能方面突飞猛进,在能耗比、核心数、核心频率、显存带宽和显存容量等重要指标方面不断取得突破,其CUDA开发平台效率高,软件的维护也更加便捷,因此,研究基于GPU的MIMO雷达接收处理实现方案具有重要的意义。本文对基于GPU的MIMO雷达接收处理和并行实现进行了深入研究,并结合实测数据进行了验证,归纳为如下内容:1、研究了MIMO雷达回波信号的处理流程,简述了两种MIMO雷达的信号处理结构,并对两种信号处理的计算量进行了分析,对两种信号处理结构中所涉及算法的并行计算进行了分析,包括匹配滤波、数字波束形成、杂波抑制和恒虚警检测等算法的并行计算,同时使用实测数据,使用两种处理结构分别进行了实验。2、简要介绍了基于GPU的并行计算,分析了基于GPU的并行计算的发展对雷达信号处理的意义。首先从GPU底层的硬...
【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】：116 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状和发展趋势
1.2.1 MIMO雷达接收处理研究现状和发展趋势
1.2.2 基于GPU的雷达信号处理研究现状
1.3 论文结构及其章节安排
第二章 MIMO雷达信号处理流程
2.1 MIMO雷达的信号模型
2.2 MIMO雷达的两种信号处理结构
2.2.1 信号处理结构I
2.2.2 信号处理结构II
2.3 MIMO雷达两种处理结构的计算量分析
2.4 MIMO雷达回波信号处理的并行性分析
2.4.1 匹配滤波的并行性分析
2.4.2 数字波束形成的并行性分析
2.4.3 杂波抑制的并行性分析
2.4.4 恒虚警检测的并行性分析
2.5 MIMO雷达实测数据处理
2.6 本章小结
第三章 基于GPU的MIMO雷达信号处理方法实现
3.1 GPU编程模型
3.1.1 GPU硬件结构
3.1.2 CUDA编程模型
3.2 CUDA编程简介
3.2.1 CUDA开发语言
3.2.2 CUDA驱动应用程序接口
3.2.3 CDUA运行时应用程序接口
3.2.4 CUDA库函数
3.3 MIMO雷达信号处理流程图及硬件介绍
3.4 基于GPU的脉冲压缩算法的并行实现
3.4.1 脉冲压缩算法的并行实现流程图
3.4.2 脉冲压缩算法并行实现的子模块
3.4.3 脉冲压缩并行实现结果及分析
3.5 基于GPU的全波位数字波束形成的并行实现
3.5.1 全波位数字波束形成的并行实现流程图
3.5.2 全波位数字波束形成的并行实现中的主要子模块
3.5.3 全波位数字波束形成的并行实现结果及分析
3.6 基于GPU的杂波抑制的并行实现
3.6.1 杂波抑制的并行实现流程图
3.6.2 杂波抑制的并行实现的主要子模块
3.6.3 杂波抑制并行实现的结果及分析
3.7 基于GPU的恒虚警检测的并行实现
3.7.1 使用多线程方式实现CA-CFAR的并行方法
3.7.2 使用FFT方式实现CA-CFAR的并行方法
3.7.3 恒虚警检测结果及分析
3.8 本章小结
第四章 目标跟踪方法及其GPU并行实现的研究
4.1 概率数据互联滤波算法
4.1.1 概率数据互联滤波算法描述
4.1.2 基于GPU的算法并行实现
4.2 基于动态规划的检测前跟踪算法
4.2.1 基于动态规划的TBD算法描述
4.2.2 基于GPU的算法并行实现
4.3 基于霍夫变换的检测前跟踪算法
4.3.1 基于二维霍夫变换的TBD算法描述
4.3.2 基于GPU的算法并行实现
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 未来展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]MIMO雷达技术综述[J]. 赵永波,刘宏伟. 数据采集与处理. 2018(03)
[2]机载预警雷达三维空时自适应处理及其降维研究[J]. 王万林,廖桂生. 系统工程与电子技术. 2005(03)
本文编号：3629846
【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】：116 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状和发展趋势
1.2.1 MIMO雷达接收处理研究现状和发展趋势
1.2.2 基于GPU的雷达信号处理研究现状
1.3 论文结构及其章节安排
第二章 MIMO雷达信号处理流程
2.1 MIMO雷达的信号模型
2.2 MIMO雷达的两种信号处理结构
2.2.1 信号处理结构I
2.2.2 信号处理结构II
2.3 MIMO雷达两种处理结构的计算量分析
2.4 MIMO雷达回波信号处理的并行性分析
2.4.1 匹配滤波的并行性分析
2.4.2 数字波束形成的并行性分析
2.4.3 杂波抑制的并行性分析
2.4.4 恒虚警检测的并行性分析
2.5 MIMO雷达实测数据处理
2.6 本章小结
第三章 基于GPU的MIMO雷达信号处理方法实现
3.1 GPU编程模型
3.1.1 GPU硬件结构
3.1.2 CUDA编程模型
3.2 CUDA编程简介
3.2.1 CUDA开发语言
3.2.2 CUDA驱动应用程序接口
3.2.3 CDUA运行时应用程序接口
3.2.4 CUDA库函数
3.3 MIMO雷达信号处理流程图及硬件介绍
3.4 基于GPU的脉冲压缩算法的并行实现
3.4.1 脉冲压缩算法的并行实现流程图
3.4.2 脉冲压缩算法并行实现的子模块
3.4.3 脉冲压缩并行实现结果及分析
3.5 基于GPU的全波位数字波束形成的并行实现
3.5.1 全波位数字波束形成的并行实现流程图
3.5.2 全波位数字波束形成的并行实现中的主要子模块
3.5.3 全波位数字波束形成的并行实现结果及分析
3.6 基于GPU的杂波抑制的并行实现
3.6.1 杂波抑制的并行实现流程图
3.6.2 杂波抑制的并行实现的主要子模块
3.6.3 杂波抑制并行实现的结果及分析
3.7 基于GPU的恒虚警检测的并行实现
3.7.1 使用多线程方式实现CA-CFAR的并行方法
3.7.2 使用FFT方式实现CA-CFAR的并行方法
3.7.3 恒虚警检测结果及分析
3.8 本章小结
第四章 目标跟踪方法及其GPU并行实现的研究
4.1 概率数据互联滤波算法
4.1.1 概率数据互联滤波算法描述
4.1.2 基于GPU的算法并行实现
4.2 基于动态规划的检测前跟踪算法
4.2.1 基于动态规划的TBD算法描述
4.2.2 基于GPU的算法并行实现
4.3 基于霍夫变换的检测前跟踪算法
4.3.1 基于二维霍夫变换的TBD算法描述
4.3.2 基于GPU的算法并行实现
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 未来展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]MIMO雷达技术综述[J]. 赵永波,刘宏伟. 数据采集与处理. 2018(03)
[2]机载预警雷达三维空时自适应处理及其降维研究[J]. 王万林,廖桂生. 系统工程与电子技术. 2005(03)
本文编号：3629846
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3629846.html
