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《基于gpu的自適應(yīng)波束形成處理器研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)位論文中，除了加以標(biāo)注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名：疊魚絲刎牛年吾新學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容。對于保密論文，按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名：生自熊2
2、d∥年3月垢碩士論文基于GPU的自適應(yīng)波束形成處理器研究摘要本文圍繞大規(guī)模天線陣列自適應(yīng)波束形成處理器的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)問題，探索如何采用基于圖形處理器(GPU)的并行處理架構(gòu)，改造現(xiàn)有的自適應(yīng)波束形成算法，以提高自適應(yīng)波束形成處理器實(shí)時(shí)處理能力。本文的主要工作包括：(1)分析了圖形處理器(GPU)的硬件架構(gòu)和并行處理的硬件、軟件框架，介紹了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture，統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu))這一通用并行計(jì)算架構(gòu)的特點(diǎn)和軟件開發(fā)流程，并且嘗試了在CUDA的軟硬件環(huán)境下算法的并行處理方法。(2)根據(jù)GPU和CUD
3、A的特點(diǎn)，對基于正交投影處理的自適應(yīng)波束形成算法進(jìn)行了改造，使其能在該硬件平臺(tái)并行計(jì)算，完成了算法的優(yōu)化編程，并在硬件平臺(tái)上對算法進(jìn)行了性能評估和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對相同的計(jì)算任務(wù)，采用基于GPU的改進(jìn)的正交投影算法，同DSP相比，計(jì)算速度提高了10倍以上。(3)對快速降秩穩(wěn)健最小方差自適應(yīng)波束形成算法(FRRMVB)進(jìn)行了改造，使其能在GPU加CUDA的硬件平臺(tái)并行計(jì)算，完成了算法的優(yōu)化編程，并在硬件平臺(tái)上對算法進(jìn)行了性能評估和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對相同的計(jì)算任務(wù)，采用基于GPU的改進(jìn)的FRRMVB算法，同DSP相比，計(jì)算速度提高了一倍
4、。(4)結(jié)合系統(tǒng)對自適應(yīng)波束形成處理器的需要，提出了一種基于多GPU和FPGA的自適應(yīng)波束形成處理器的實(shí)現(xiàn)方案，給出了具體的實(shí)現(xiàn)框圖，并詳細(xì)介紹了框圖的組成部分，以及各部分的主要功能和主要接口，并給出了該自適應(yīng)波束形成處理器中數(shù)據(jù)流的詳細(xì)分析。關(guān)鍵詞：GPU，并行計(jì)算，自適應(yīng)波束形成處理器Abstract碩士論文Foradaptivebeamformingprocessorinradarsystem，howtoimplementhigh。speedparalleladaptivecalculationisallimportantproblem．
5、Inordertosolvethisproblem，weexplorehowtousetheparallelprocessingarchitectureofgraphicsprocessor(GPU)，andretrofitexistingadaptivebeamformingalgorithmtOimproveadaptivebeamformingprocessorreal—timeprocessingcapabilities．Themainworkofthispaperinclude：(1)Analyzedthehardwarearchit
6、ectureofgraphicsprocessor(GPU)andthehardware，softwareframeworkforparallelprocessing．Introducedthecharacteristicsofgeneralpurposeparallelcomputingarchitecture：CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)．Describesthesoftwaredevelopmentprocessandtriedtheparallelprocessingofalgorithm
7、inthehardwareandsoftwareenvironmentofCUDA．(2)AccordingtothefeaturesofGPUandCUDA，wetransformedtheadaptivebeamformingalgorithmbasedonorthogonalprojectionprocess，toenablethemtoparallelcomputinginthehardwareplatform，completedoptimizedprogrammingalgorithms，andcompletedtheevaluati
8、onoftheperformanceofthealgorithmandtestedonthehardwareplatform．Compared、析tl
