基于CUDA GPU平台的脉冲多普勒雷达信号模拟软件

发布时间：2017-09-02 21:39

  本文关键词：基于CUDA GPU平台的脉冲多普勒雷达信号模拟软件

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【摘要】：雷达模拟系统作为雷达系统的一部分,在雷达研制与测试的过程中发挥着重要作用。一个雷达系统中的目标回波信号可以看作是一个系统的输出,其输入信号是雷达发射信号,其系统传递函数取决于目标电磁散射信息与雷达系统信息。我们可以利用卷积方法处理雷达发射信号与目标散射信息,从而得到雷达目标的回波信号。GPU是当前信号处理领域的热点,其大规模并行计算的能力适用于各类高性能计算任务,基于CPU-GPU平台实现雷达仿真软件具有着可行性。本文首先介绍了雷达散射面积、雷达距离方程、天线方向性函数及天线扫描模型等雷达基本原理。说明了空间坐标系统的定义与坐标系转换,并介绍了几种发射信号波形,为雷达回波建模奠定了理论基础。本文进一步推导基于线性调频信号和频率步进信号的点目标回波模型,并对回波信号的相位调制、包络延迟调制、目标筛选、方向图幅度调制进行了详细论述与MATLAB仿真分析验证。随后基于扩展目标多散射中心理论,对扩展点目标回波模型进行了理论推导,将扩展目标回波模型分解为基带信号生成、距离门延迟调制、卷积序列调制和多普勒相位调制四部分。随后本文介绍了CPU-GPU软件平台的发展与特点,对GPU的硬件结构,CUDA编程模型和计算平台进行了详细讲解。本文结合以上算法和平台,探讨了基于CPU-GPU的回波模拟算法实现,包括CPU-GPU之间的任务分工以及CPU,GPU各自的算法流程。随后研究了基于GPU实现算法的技术要点。最后基于CPU-GPU平台设计并实现了回波模拟仿真软件并进行验证。文章介绍其软件总体设计,各个模块分工与实现和软件的多线程结构,并基于雷达系统理论推导了验证方法,进行了测试并验证结果。在此之后我们提出了一些优化方法并进行了实现与验证。
【关键词】：脉冲多普勒雷达 回波模拟 GPU CUDA 并行计算
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 绪论14-18
• 1.1 本论文研究背景和意义14-15
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势15-16
• 1.3 本文主要工作和结构安排16-18
• 第2章 雷达回波模拟基本理论18-31
• 2.1 雷达距离方程18-19
• 2.2 雷达散射面积19-21
• 2.3 雷达天线方向图21
• 2.3.1 余弦函数21
• 2.3.2 高斯函数21
• 2.3.3 辛克函数21
• 2.4 雷达天线扫描数学模型21-23
• 2.4.1 圆周扫描21-22
• 2.4.2 扇形扫描22-23
• 2.5 坐标系定义及转换23-26
• 2.5.1 北天东坐标系23
• 2.5.2 目标坐标系23-24
• 2.5.3 雷达坐标系24
• 2.5.4 俯仰角及方位角的定义24-25
• 2.5.5 北天东坐标系转换到雷达坐标系25
• 2.5.6 目标坐标系转北天东坐标系25-26
• 2.6 雷达发射波形26-30
• 2.6.1 脉冲雷达信号26-27
• 2.6.2 脉压雷达信号27-29
• 2.6.3 捷变频雷达信号29-30
• 2.7 本章小结30-31
• 第3章 目标回波模拟理论31-44
• 3.1 单点目标31-39
• 3.1.1 相位调制31-38
• 3.1.2 包络延时调制38-39
• 3.1.3 目标筛选39
• 3.1.4 方向图幅度调制39
• 3.2 扩展目标回波建模39-44
• 3.2.1 回波信号合成39-40
• 3.2.2 卷积生成回波40-44
• 第4章 CPU-GPU计算平台分析44-50
• 4.1 GPU硬件结构44-47
• 4.2 CUDA计算平台47-49
• 4.2.1 CUDA线程映射48
• 4.2.2 CUDA存储器映射48-49
• 4.2.3 CUDA开发工具49
• 4.3 本章小结49-50
• 第5章 雷达回波模拟算法的CPU-GPU实现50-55
• 5.1 方案设计50-54
• 5.1.1 CPU与GPU分工与流程50-52
• 5.1.2 基于CPU的算法流程52-53
• 5.1.3 基于GPU的算法流程53-54
• 5.2 本章小结54-55
• 第6章 雷达目标回波模拟软件的实现及优化55-85
• 6.1 软件实现方案55-64
• 6.1.1 软硬件平台55
• 6.1.2 软件功能模块设计与实现55-60
• 6.1.3 软件多线程设计60-64
• 6.2 测试与验证64-71
• 6.2.1 测试平台64
• 6.2.2 测试与验证方法64-68
• 6.2.3 测试结果68-71
• 6.3 性能优化71-84
• 6.3.1 优化平台71-72
• 6.3.2 CPU数值计算优化72
• 6.3.3 GPU算法优化72-82
• 6.3.4 软件流处理优化82-84
• 6.4 本章小结84-85
• 第7章 总结与展望85-87
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单87-88
• 参考文献88-92
• 致谢92

【参考文献】

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本文编号：781079