雷達數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是現(xiàn)代雷達中至關重要的一環(huán)。隨著科技的發(fā)展,電子干擾的種類越來越多,戰(zhàn)場環(huán)境越來越復雜化,目標的運動速度越來越快,目標運動形式也愈發(fā)多樣,這些都導致了數(shù)據(jù)處理模塊中虛假目標的爆發(fā)式增長,這對雷達數(shù)據(jù)處理的能力帶來了很大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的目標跟蹤處理方式在對大批量目標的處理時往往硬件是限制處理效率的瓶頸,因此在處理批量數(shù)據(jù)時耗時較長,難以滿足雷達進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時對實時性的要求。而隨著GPU的發(fā)展,將CPU+GPU的并行架構應用于雷達信號處理領域里,不但能夠提高信號處理效率,而且可以降低計算成本,提高計算性能,這將成為未來雷達領域的發(fā)展方向。首先,本文闡述了幾種經(jīng)典的目標運動模型,以及目標跟蹤過程中常用的線性濾波技術和非線性濾波技術,并對常用算法EKF、UKF以及IMM算法,進行了實驗對比和仿真分析。其次,傳統(tǒng)的標準卡爾曼濾波算法在使用過程中,當目標發(fā)生運動狀態(tài)改變或量測誤差大時,會導致目標的跟蹤精度下降,跟蹤結果不收斂的問題。本文針對這些問題在該算法的基礎上進行了改進,提出了一種基于新息回溯的修正卡爾曼濾波算法,并對其進行了仿真實驗。該方法的關鍵在于聯(lián)合目標過去時刻的新息... 

【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】：

k40c 硬件架構

西安電子科技大學碩士學位論文雙精度浮點加法、乘法等操作。圖中標有 SFU 的框表示特殊運算單元有 32 個，負責進行整數(shù)乘法、除法、單精度浮點數(shù)除法以及基本的數(shù)，余弦和指數(shù)等操作。圖中標有 LD/ST 的框框表示 load/store 單元，一片個，負責進行存儲器訪問操作。一片 SM 還包括 4 個 warp 調(diào)度器，每個個 threads。

圖 4.5 GPU 編程在軟硬件層面上的對比 CPU+GPU 協(xié)同處理架構PU 在控制流方面的能力極其突出，但是其計算能力相對較弱，而的浮點運算能力和存儲帶寬方面卻有很大優(yōu)勢，這主要在于二者的PU 主要針對大量數(shù)據(jù)執(zhí)行相同的程序，對每個數(shù)據(jù)元素執(zhí)行的操 GPU 對于流程的復雜度要求不高。正是由于大量數(shù)據(jù)在同一程序行，因此 GPU 可以通過這種方式來隱藏存儲器的訪問延遲。當然流程中的任務劃分，合理規(guī)劃 CPU 和 GPU 各自的處理任務，對 任務時需要兼顧效率與計算量的關系。對于含有大量的邏輯判斷，可充分利用 CPU 在控制流方面出色的能力，采用 CPU 執(zhí)行效率會于計算量較多，數(shù)據(jù)量較大的計算任務可充分利用 GPU 豐富的并，大量的數(shù)據(jù)的并行計算任務交給 GPU 進行，可以提高計算效率和分支預測的任務交給 CPU，可以保證邏輯處理的高效和準確性

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于GPU的警戒雷達信號處理軟件設計[D]. 陳大強.電子科技大學 2018
[2]認知雷達資源管理方法研究和基于GPU的雷達信號處理[D]. 王鳳蓮.西安電子科技大學 2017
[3]基于GPU的前視雷達成像方法研究[D]. 劉永飛.西安電子科技大學 2017
[4]基于GPU的陣列雷達信號處理技術研究[D]. 朱曉芳.電子科技大學 2017
[5]基于GPU的雷達數(shù)據(jù)處理技術研究[D]. 周夢璐.電子科技大學 2016
[6]基于GPU的目標跟蹤算法研發(fā)與優(yōu)化[D]. 馬翌堃.浙江大學 2016
[7]基于多傳感器信息融合的目標跟蹤技術研究[D]. 尚志龍.西安電子科技大學 2014
[8]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
[9]機動目標跟蹤算法與應用研究[D]. 沈瑩.西北工業(yè)大學 2007



本文編號：3440538