【摘 要】
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针对突发通信中多路信号的精确定位和实时检测问题,对现有的双滑动窗口法和差分相关检测算法进行了整合,并利用GPU的并行计算能力,设计了一套基于CUDA(Compute Unified Devic
【机 构】
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上海大学特种光纤与光接入网重点实验室,西南电子电信技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（61501288）
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针对突发通信中多路信号的精确定位和实时检测问题,对现有的双滑动窗口法和差分相关检测算法进行了整合,并利用GPU的并行计算能力,设计了一套基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构的双重检测方案。对于多路信号,采用基于数据的CUDA并行处理模式;具体到每路信号的检测,采用基于任务的CUDA并行处理模式。实验结果表明,通过CPU+GPU的异构模型大大提高了检测系统的处理速度,相比于用CPU进行处理,在GTX 1050Ti平台上其加速比接近于24,解决了多路突发信号检测速度慢的问题。
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