隨著信息技術(shù)和電子技術(shù)的迅速發(fā)展,戰(zhàn)爭(zhēng)武器不斷革新,雷達(dá)所處工作環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜,雷達(dá)內(nèi)部的處理流程也越來(lái)越復(fù)雜。這使得雷達(dá)仿真系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性問(wèn)題越來(lái)越突出,提升雷達(dá)仿真系統(tǒng)的仿真速度成為了必須解決的問(wèn)題。近年來(lái),隨著GPU并行計(jì)算的推廣和CUDA并行編程架構(gòu)的不斷更新,使得雷達(dá)領(lǐng)域的研究人員找到了解決雷達(dá)仿真系統(tǒng)實(shí)時(shí)性問(wèn)題的新方向。經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)在雷達(dá)仿真系統(tǒng)中的大量算法都可以并行化實(shí)現(xiàn)�？梢允褂肎PU加速這些算法,以提高整個(gè)雷達(dá)仿真系統(tǒng)的仿真速度。本文以陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)為研究對(duì)象。首先分析了陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)的需求,將陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)分為場(chǎng)景設(shè)置、陣列雷達(dá)回波信號(hào)模擬、陣列雷達(dá)信號(hào)處理以及終端顯示四個(gè)軟件進(jìn)行實(shí)現(xiàn),介紹了CUDA的存儲(chǔ)模型和軟件體系,結(jié)合陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)的需求和CUDA并行計(jì)算技術(shù)提出了基于雙GPU與CPU的陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)總體方案。然后,使用GPU實(shí)現(xiàn)陣列雷達(dá)回波信號(hào)模擬和陣列雷達(dá)信號(hào)處理,對(duì)其中的算法進(jìn)行并行化。所使用的方法是第一步介紹算法的原理并分析其中的并行因素,第二步使用GPU并行實(shí)現(xiàn)算法,第三步使用nvprof測(cè)試GPU程序性能參數(shù),找到程序性能瓶頸,并對(duì)其進(jìn)行... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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陣列雷達(dá)回波信號(hào)模擬軟件VisualProfiler測(cè)試圖

模塊難以在流上實(shí)現(xiàn)并行。對(duì)陣列雷達(dá)信號(hào)處理進(jìn)行的大多是算法層面的優(yōu)化，將在下一章介紹。圖2.20 陣列雷達(dá)信號(hào)處理軟件 Visual Profiler 測(cè)試圖2.6 本章小結(jié)本章首先對(duì)陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)的需求進(jìn)行了分析，得出了陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)總體框架。然后，對(duì)總體框架中陣列雷達(dá)回波信號(hào)模擬軟件、陣列雷達(dá)信號(hào)處理軟件、場(chǎng)景設(shè)計(jì)軟件和終端顯示軟件進(jìn)行了細(xì)致的子系統(tǒng)劃分。接著，介紹了 CUDA 并行編程技術(shù)。最后，結(jié)合陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)總體框架和 CUDA 并行編程技術(shù)，提出了基于雙 GPU 與 CPU 的陣列雷達(dá)仿真系統(tǒng)初步方案，并通過(guò)主機(jī)與設(shè)備并發(fā)、流并發(fā)、

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文48圖3.28 四個(gè)波束的天線方向圖四路信號(hào)分別記為 A、B、C 和 D，和通道為 A+B+C+D，俯仰向上的差通道為(A+B)-(D+C)，方位向上的差通道為(A+D)-(B+C)。3.3.2 GPU 實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化GPU 上實(shí)現(xiàn)波束形成主要分為兩步，首先，將多陣元產(chǎn)生的多路回波信號(hào)乘某個(gè)方向上的權(quán)矢量，使多陣元的回波信號(hào)產(chǎn)生相移。然后，將相乘后的多路信號(hào)進(jìn)行同相疊加，從而使能量在該方向上積累。實(shí)現(xiàn) DBF 有兩種方法一種是使用 CUDARuntime API 調(diào)用多線程來(lái)完成，另一種是使用 CUDA 的 CUBLAS 庫(kù)調(diào)用矩陣相乘來(lái)完成。使用 CUDA Runtime API 的優(yōu)勢(shì)在于可以一次完成四個(gè)通道的 DBF 而且可在內(nèi)部使用寄存器和共享內(nèi)存進(jìn)行加速

【參考文獻(xiàn)】：
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