【摘 要】
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该文提出了基于集群化的可扩展并行处理方案.针对雷达处理算法在整体上的流水线结构,对实时性要求较高,而各主要部分之间的数据依赖性相对较弱的特点,非常适合粗粒度的并行分
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该文提出了基于集群化的可扩展并行处理方案.针对雷达处理算法在整体上的流水线结构,对实时性要求较高,而各主要部分之间的数据依赖性相对较弱的特点,非常适合粗粒度的并行分配策略.从可扩展性的角度考虑,我们提出了节点-算法模块化的设计思想,即构造多个基于粗粒度的雷达信号处理并行算法库,此算法库内各算法在特定的硬件框架结构(如节点、内存和网络拓扑结构)上实现局部最优,然后对于特定的战术指标,采用算法库内的算法组合加以实现.当计算负载发生变化时,只需要采用算法库中相应的算法及其所对应的硬件配置即可实现扩展,且能获得一定的计算效率.该文主要是在Sun 工作站群,Sun HPC ClusterTools 系统和MPI 消息传递接口环境下,实现对高频超视距雷达的信号处理部分的并行化处理,主要对其两个核心部分:二维FFT和数字波束形成的并行化,以实现在数据处理的速度上得到较大提高,实时性得到很大增强.同时在现有硬件和软件环境下进行并行方案的比较选择,进行简单可扩展性的分析和设计.通过在Sun工作站下的实验数据和比较,得到比较满意的效果.
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