隨著硬件技術(shù)與刀片服務器的不斷發(fā)展,為了實現(xiàn)雷達功能的擴展性與系統(tǒng)的重構(gòu)性,本文以軟件化的形式搭建處理框架,用模塊化的形式實現(xiàn)可滿足動態(tài)功能需求的雷達信號處理模式,即從“面向具體應用需求”轉(zhuǎn)向“面向動態(tài)應用需求”的開發(fā)模式。在通用計算領(lǐng)域內(nèi),由于刀片服務器強大的計算能力與圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)的高存儲帶寬及多線程特點,其組合常被用于做通用運算加速處理。后續(xù)隨著擁有高性能并行特點的ArrayFire庫的出現(xiàn),實現(xiàn)了在中央處理器(Central Processing Unit,CPU)與GPU的異構(gòu)模式下以軟件形式開發(fā)并行程序。由于ArrayFire庫豐富的接口可達到對硬件透明的效果。本文基于刀片服務器并利用GPU與ArrayFire庫實現(xiàn)了雷達信號的軟件化處理,由此帶來了系統(tǒng)功能的軟件化定義、擴展與升級等諸多便利。本文首先介紹該研究的背景及意義,論述了軟件化雷達的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。根據(jù)應用需求研究了雷達信號處理的軟件化設計框架。其次介紹了刀片服務器的特點,并根據(jù)雷達信號處理流程分析刀片服務器的數(shù)據(jù)流向。然后在刀片服務器下搭建信號處理框架,... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

美國三坐標遠程雷達(3DELRR)

粒度的線程對大批量的數(shù)據(jù)進行并行加速計算，但是 GPU 在管理方面比較弱，目前在通用計算領(lǐng)域有著廣泛的運用。圖2.4GPU 與 CPU 浮點計算能力比較圖2.5GPU 與 CPU 內(nèi)存帶寬比較

GPU與CPU內(nèi)存帶寬比較

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[6]自適應恒虛警算法研究[D]. 樊小倩.西安電子科技大學 2014
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[8]超寬帶脈沖壓縮雷達盲區(qū)問題的研究及仿真[D]. 周俊杰.太原理工大學 2014
[9]基于GPU+CPU軟件化雷達終端系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 曹成忠.武漢理工大學 2014
[10]基于GPU的自適應波束形成處理器研究[D]. 楊旭.南京理工大學 2014



本文編號：2929158