基于GPU加速的脉冲多普勒雷达信号处理

雷达信号处理算法的高性能实现是雷达系统中的关键技术。传统雷达信号处理算法的高性能加速主要依赖DSP和FPGA等专用设备,而它们具有开发周期长、调试难度大、成本高等缺点。GPU作为通用设备,特别适合处理雷达信号这种大规模数据。目前,GPU加速雷达信号处理的成果大多集中在SAR成像等应用领域,针对脉冲多普勒雷达相关研究还比较少。为了满足雷达回波数据对吞吐量和处理实时性的高要求,提出了基于网格跨步并行的细粒度并行化、基于多CUDA流的粗粒度并行化和基于并行扫描的数据预处理等优化技术。从性能测试和误差分析等多角度评估了算法的实时性和准确性,在所使用的硬件平台上相比于传统CPU实现达到了300倍以上的加速比,并优于其它已有的CUDA加速的脉冲多普勒雷达信号处理算法。