基于GPU的雷達數(shù)據(jù)處理技術研究.pdf

1、雷達數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是現(xiàn)代雷達中關鍵的一環(huán)。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境的復雜化，各種自然和人為干擾使得雷達數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的計算負荷越來越重，基于軟件化的思路探索高性能、靈活與可重構的數(shù)據(jù)處理架構成為未來雷達的趨勢。針對上述背景，本文提出了基于中央處理器（Central Processing Unit,CPU）和圖形處理器（Graphics Processing Unit,GPU）協(xié)同處理的開放式計算架構實現(xiàn)雷達數(shù)據(jù)處理的方法。數(shù)據(jù)處理的軟件化提升了系統(tǒng)

2、的設計和運行、維護和更新的效率。
　　本文研究了包括坐標系統(tǒng)轉換、點跡凝聚、航跡起始、單目標跟蹤和多目標關聯(lián)算法在內的典型雷達數(shù)據(jù)處理算法，并對算法的有效性進行了仿真驗證。通過分析各個算法的并行性，基于CPU和GPU協(xié)同處理架構設計并實現(xiàn)了雷達數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，完成了系統(tǒng)聯(lián)調聯(lián)試，經過對飛機目標的大量觀測試驗驗證了該數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)的功能和性能。
　　本文研究了基于滑窗檢測法的航跡起始順序算法、基于Hough變換的航跡起始批處理

3、算法以及修正的Hough變換航跡起始算法。仿真實驗驗證，修正的Hough變換航跡起始算法和滑窗檢測法能夠以更高的準確率完成雜波環(huán)境下的航跡起始工作。通過對兩種算法進行對比，證實基于Hough變換的航跡起始算法具有更高的并行性。本文研究了擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter,EKF）算法，并通過蒙特卡洛仿真驗證了本跟蹤算法對勻加速運動目標的有效性。本文研究了聯(lián)合概率多目標關聯(lián)（Joint Probability D

4、ata Association,JPDA）算法。
　　本文針對JPDA和修正Hough變換航跡起始算法結構，分析了算法的并行性，研究了其數(shù)據(jù)存儲和線程調度方法，完成了算法基于CPU和 GPU協(xié)同處理架構的并行優(yōu)化。仿真實驗證實了算法運行結果的正確性，對JPDA算法：隨著目標個數(shù)的變化，加速比達到20~300倍；對修正Hough變換航跡起始算法：加速比達到200倍。
　　在上述研究的基礎上，本文完成了包括數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)處理、P