GPU并行计算在雷达信号处理中的应用

摘要

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20～1000倍.