基于GPU+CPU软件化雷达终端系统的设计与实现

摘要

随着国家经济的飞速发展与科技技术的推陈出新，普通PC机与基于PC为宿主机的雷达系统对数据处理能力也得到了很大的提高。基于PC的雷达终端受国内外雷达领域的极大关注与重视，目前传统雷达终端向软件化、通用化方向蜕变是一个崭新的方向。
　　传统采用CPU架构的雷达终端系统，向通用化、软件化转型时，在成本、性能、精度、实时性等方面遇到重大挑战。基于GPU+CPU异构体系合并了通用处理器与高速处理器的优点，在提高成本、性能等方面已成为此领域的一大主流。
　　雷达进行大规模信号处理、实时性要求强，硬件一直是限制其发展的瓶颈。GPU（Graphics Processing Unit）本身拥有众多计算单元，具有强大的并行计算能力，计算效率高，为经典雷达信号处理带来了新的契机。本文进行了基于GPU+CPU软件化雷达终端系统的设计与实现，主要取得以下成果：
　　（1）进行了基于GPU+CPU异构体系雷达终端的研制，完善异构体系下对雷达数据与信号的处理，实现通用化、软件化雷达终端。解放CPU，使得CPU占用率下降10％，得到某雷达真实数据的测试，得到需求者的认可。
　　（2）进行了基于GPU的雷达恒虚警(CFAR)处理并行实现，并进行了仿真实验与终端实现。当数据量达到一定数量时运算效率是CPU的5倍之多，因而可显著提高雷达信号处理的实时性。
　　（3）进行了基于GPU的自适应极坐标转化实现，并改进极坐标在转化过程中的丢失信息问题，使得显示更加精确完整。每帧的脉冲数不一样，而传统生成映射文件时，必须按照最小值作为每一帧的脉冲数，这将导致对部分重要信息的丢失。

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第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 引言

1.3 雷达终端概述

1.4 雷达终端的发展与现状

1.5 课题研究的背景与意义

1.6 本论文研究内容及其安排

第2章 基于GPU+CPU的异构软件化雷达终端设计

2.1 本章导言

2.2 软件化雷达终端设计

2.3 GPU与CPU运算能力比较分析

2.4 GPU与CPU结构比较分析

2.5 本章小结

第3章 软件化雷达终端关键算法基于GPU的实现

3.1 本章导言

3.2 基于GPU的目标检测算法实现

3.3 基于GPU的雷达极坐标转化

3.4 本章小结

第4章 基于GPU+CPU雷达终端系统的软件实现

4.1 本章导言

4.2 基于GPU+CPU异构软件化雷达终端软件实现

4.3 CUDA架构技术分析

4.4 基于GPU+CPU软件化雷达终端多线程设计

4.5 基于GPU终端显示系统功能模块的设计与实现

4.6 本章小结

第5章 基于GPU+CPU雷达终端系统的调试与优化

5.1 数据显示调试与优化

5.2 系统性能测试

5.3 系统实验验证与效果展示

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献