基于异构加速的动目标检测算法的实现方法

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hafuu
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大数据的不断深化应用和信号处理算法的不断迭代升级,推进了雷达目标检测的不断革新,实现对动目标的检测的同时,实时性的保证成了一个问题.目前研究对动目标的检测多在理论和仿真阶段,针对提高实时性的加速处理方法研究较少.本文针对当前普遍的动目标检测算法流程,设计CPU (Central Processing Unit,中央处理器)+ GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)的异构加速,利用GPU的并行处理能力,通过对算法进行并行加速和流水加速处理来替代传统的串行处理方式,实现了高速实时目标检测信号处理,并通过仿真数据验证分析进而证明准确性和实时性.
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分布式雷达通过多部小口径雷达按照一定规则稀疏部署,形成等效大口径阵列,使其具有较高的角度分辨率和测量精度,能够在空域有效抑制主瓣干扰,然而在实际应用中,各单元雷达的阵元位置不准、时频不同步等非理想因素会引入幅相误差,严重影响分布式雷达系统的性能;且分布式雷达的超长基线给阵列标校提出了更高的要求.本文提出一种基于干扰样本的幅相误差补偿方法,通过广义内积法(GIP)选取干扰的样本,采用牛顿迭代法进行幅度补偿和相位聚焦,采用最小方差无失真(MVDR)波束形成器对主瓣干扰进行抑制.提升了分布式雷达在存在幅相误差时