基于GPU的RFT算法并行化

发布时间：2017-09-25 11:40

  本文关键词：基于GPU的RFT算法并行化

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【摘要】：RFT(Radon-Fourier Transform)是一种广义的MTD算法,可沿着目标径向运动轨迹进行相参积累。然而对距离-速度二维搜索产生的巨大计算量使得其难以快速实现和工程化。针对这个问题,根据雷达信号的回波数据结构和RFT算法思路,提出一种基于GPU的RFT并行化算法。通过实验,GPU平台实现的RFT算法与标准RFT和快速RFT相比,获得了巨大的加速比。另外,通过对比在CPU平台执行的MTD算法,得到在GPU平台上的RFT计算结果在不需要传回主机内存的条件下,计算速度快于在CPU平台上MTD算法。
【作者单位】： 空军预警学院研究生管理大队;空军预警学院;
【关键词】： 拉东傅里叶变换 并行化 图形处理器 通用并行计算架构
【分类号】：TN957.51
【正文快照】： 0引言随着超高声速目标的涌现,给传统雷达检测带来巨大的挑战。现有的相参积累方式,如动目标检测(MTD),是根据目标在相参积累时间内运动不超出一个距离单元来进行设计的,因此相参积累提升效果被限制在一个距离单元内。所以,在相参积累时间内“跨距离单元”和“多普勒模糊”将

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本文编号：917098