基于GPU加速的自適應(yīng)波束形成SMI算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在雷達(dá)、聲納等領(lǐng)域中，電子干擾強(qiáng)烈，信號(hào)質(zhì)量較差，而自適應(yīng)陣列天線可通過調(diào)整各個(gè)陣元的權(quán)值，在目標(biāo)信號(hào)方向上形成主波束，而在干擾信號(hào)方向上形成零陷，從而對(duì)干擾進(jìn)行有效地抑制。自適應(yīng)波束形成技術(shù)，也稱為自適應(yīng)波束形成算法，是自適應(yīng)天線技術(shù)的核心，在時(shí)域中經(jīng)典的自適應(yīng)波束形成算法有 LMS、RL和SMI。其中，SMI（采樣矩陣求逆）算法因其收斂速度快，并且穩(wěn)定性高，在雷達(dá)、聲納領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，但是由于通過直接對(duì)采樣自相關(guān)矩陣求逆，運(yùn)算復(fù)雜，一

2、般使用高端的CPU或 ADSP進(jìn)行計(jì)算。
　　本文選用GPU作為并行計(jì)算平臺(tái)，針對(duì)我們抽象出的自適應(yīng)波束形成在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域的問題模型，設(shè)計(jì)了基于GPU的并行SMI算法流程，實(shí)現(xiàn)了滑動(dòng)矩陣構(gòu)造和自相關(guān)矩陣求逆等關(guān)鍵步驟，并從算法的執(zhí)行順序，存儲(chǔ)器訪問，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式等方面進(jìn)行了優(yōu)化，有效地提升了基于GPU的SMI算法的執(zhí)行速度。最終的實(shí)驗(yàn)表明：我們的GPU+CPU異構(gòu)并行計(jì)算 SMI算法，相比于單純的CPU計(jì)算，對(duì)于一個(gè)參考信號(hào)的加速