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随着硬件技术与刀片服务器的不断发展,为了实现雷达功能的扩展性与系统的重构性,本文以软件化的形式搭建处理框架,用模块化的形式实现可满足动态功能需求的雷达信号处理模式,即从“面向具体应用需求”转向“面向动态应用需求”的开发模式。在通用计算领域内,由于刀片服务器强大的计算能力与图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的高存储带宽及多线程特点,其组合常被用于做通用运算加速处理。后续随着拥有高性能并行特点的ArrayFire库的出现,实现了在中央处理器(Central Processing Unit,CPU)与GPU的异构模式下以软件形式开发并行程序。由于ArrayFire库丰富的接口可达到对硬件透明的效果。本文基于刀片服务器并利用GPU与ArrayFire库实现了雷达信号的软件化处理,由此带来了系统功能的软件化定义、扩展与升级等诸多便利。本文首先介绍该研究的背景及意义,论述了软件化雷达的研究现状与发展趋势。根据应用需求研究了雷达信号处理的软件化设计框架。其次介绍了刀片服务器的特点,并根据雷达信号处理流程分析刀片服务器的数据流向。然后在刀片服务器下搭建信号处理框架,并根据功能需求建立相应的功能模块,最后在此框架下串接各个模块实现实际的应用需求。主要工作有:(1)根据雷达的应用场景,分析了雷达信号处理的流程设计思路。其次对实现平台与数据交互也进行分析处理,该部分为后续研究工作顺利展开提供了平台基础。(2)了解刀片服务器的结构特点与使用方法,研究ArrayFire矩阵操作函数库的基本操作要求,以及通信中间件在刀片服务器各计算节点之间的数据传输方式。后半部分研究了GPU加速特点与异构计算下的数据交互方式,并将处理流程与刀片服务器结合,分析了雷达的计算任务在刀片服务器下的计算任务分配和参数监控等数据在平台上的流动走向,该部分研究保证了后续信号处理任务的合理划分。(3)设计了系统并行方案,在刀片服务器与ArrayFire基础上搭建了应用软件的框架,在框架下编写任务模块,嵌入模型串接实现雷达信号处理。最后对最终的运行结果进行分析与优化,验证了系统并行方案可行性。本文研究基于刀片服务器实现了雷达信号处理的软件化处理,这是本文研究的重点所在。此种处理方式突破了与硬件绑定的常规设计模式,可根据任务需求动态、低成本且高效的开发出一个可扩展可重构的雷达信号处理系统终端。