基于GPU的外辐射源雷达DOA估计实现技术

摘要

在外辐射源雷达系统中,对目标的进行精确地测向与定位是信号处理中重要的环节之一,但是由于在外辐射源雷达中目标的回波容易被强直达波、多径干扰以及噪声所掩盖,对目标进行波达方向(DOA)估计变得十分困难。压缩感知理论是一套关于稀疏信号采集和重构的新理论,它使得采样过程不再受Nyquist定理所限制。基于压缩感知的基本原理,本文提出了一种利用GPU高性能计算平台来实现外辐射源雷达雷达DOA估计技术的方案。论文首先研究了基于GPU的高性能计算以及CUDA编程技术,然后阐述了DOA估计理论的基本原理以及压缩感知理论的基本思想理论框架,并给出了基于压缩感知理论的外辐射源雷达DO A估计信号模型,仿真分析了该算法的性能与可行性。最后针对DOA估计中对方位向稀疏重构算法的流程及GPU实现过程进行了详细讨论,通过在Matlab平台和GPU平台上对算法进行仿真分析,并对处理时间进行了对比,验证了该方案的高效性。

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第一章 绪论

1. 1 外辐射源雷达研究背景

1. 2 外辐射源雷达系统国内外研究现状

1.3 GPU高性能计算基本概述

1. 4 本文主要内容及章节安排

第二章 GPU高性能计算与CUDA编程技术

2.1 高性能计算中的CPU与GPU

2.2 CUDA编程模型与开发技术

2.3 CUDA的库函数调用与性能优化

2. 4 本章小结

第三章 基于压缩感知的外辐射源雷达DO A估计

3. 1 引言

3.2 DOA估计理论概述

3. 3 压缩感知理论框架

3. 4 基于压缩感知的DO A估计信号模型

3. 5 性能分析

3. 5 本章小结

第四章 基于压缩感知的方位向稀疏重构及其GP U实现

4. 1 引言

4. 2 基于压缩感知的方位向稀疏重构

4.3 稀疏重构算法的GPU实现

4. 4 本章小结

结束语

致谢

参考文献

作者在读期间的研究成果