【摘 要】
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为解决传统雷达信号处理机在研发阶段调试困难、计算能力受硬件限制及程序复用性差等问题,提出使用GPU作为雷达计算核心方案。由于GPU不是一个独立的平台,因此必须与CPU组成
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为解决传统雷达信号处理机在研发阶段调试困难、计算能力受硬件限制及程序复用性差等问题,提出使用GPU作为雷达计算核心方案。由于GPU不是一个独立的平台,因此必须与CPU组成异构处理平台。为了充分发挥GPU强大的计算能力,必须将程序编写为并行代码,调用合适的GPU快速计算库。雷达信号处理过程实现并行化后,还需要按照一定的准则优化并行代码,提高数据的读取效率。使用GPU完成某雷达信号处理过程中的脉冲压缩、动目标检测和恒虚警检测,并使用相应的优化方法对程序进一步加速,该方案相比CPU,优化后的计算性能提升了20~
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