基于GPU的宽带波束形成算法研究

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cool_king_wq
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宽带波束处理技术具有高增益、强抗干扰及高空间分辨能力等优点,是水声信号处理的重要手段。但是宽带处理尤其是时域处理计算复杂度较高,在传统计算平台上实现实时波束处理系统有较大的困难。因此有必要开展适合于宽带波束处理的高性能处理技术研究,以便为未来宽带波束处理系统设计提供指导性意见。本论文在宽带无失真波束处理的基础上,围绕阵列宽带波束处理的实时实现问题,研究基于GPU高性能并行处理架构,改进现有宽带波束形成算法,从而解决宽带波束形成面对的实时处理问题。论文主要工作如下:首先,为了获取无失真接收信号,分析研究了DFT波束形成器、分数时延波束形成器和恒束宽波束形成器。针对频域实现缝合不流畅的问题,给出重叠分段的解决方法,并对其改善情况进行分析。时域实现的核心是分数时延滤波器的设计问题,给出两种设计实现方法,对于更一般的FIR滤波器设计,给出二阶锥规划设计方法,并对几种方法的设计误差和性能进行仿真分析和比对。针对方位偏差数据波束输出波形失真问题,给出基于分布设计思想的恒束宽波束形成器设计方法,仿真分析各步骤的设计误差和性能。其次,根据CUDA异构编程模型,研究了基于GPU的宽带波束形成器优化设计方法。首先对算法计算任务进行分析,频域的计算任务分为FFT计算和频域加权两个部分,通过CUFFT高效加速FFT,对于计算密度较低的频域加权步骤,通过让单一线程同时计算多个波束输出来提高该步骤的计算密度。时域实现的计算任务集中在FIR滤波过程,采用重叠保留法来分解任务以提高并行性,通过让单一线程无依赖的计算多个数据来有效的提高计算密度以获得较高的性能。最后,在intel(R)Xeon CPU和Quadro K5200 GPU上对不同规模的FFT计算和FIR滤波进行了性能测试,给出实现性能和加速比。最后对实现的宽带波束形成处理系统进行性能测试,完成海试数据处理,验证算法正确性,满足实时处理的需求。
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