本文分析了并行Costas信号脉压方法,设计了基于"通用图形处理单元(GPGPU)"的处理模型,并基于"铺路爪"雷达参数实现了Costas信号的方案。该方案在8片Nvidia tesla C1060的异构系统上对5418个通道脉压处理耗时514.3ms...本文分析了并行Costas信号脉压方法,设计了基于"通用图形处理单元(GPGPU)"的处理模型,并基于"铺路爪"雷达参数实现了Costas信号的方案。该方案在8片Nvidia tesla C1060的异构系统上对5418个通道脉压处理耗时514.3ms,比通用CPU处理系统速度提升574倍。研究结果对新一代异构高性能雷达信号处理系统的设计具有很好的参考意义。展开更多
文摘本文分析了并行Costas信号脉压方法,设计了基于"通用图形处理单元(GPGPU)"的处理模型,并基于"铺路爪"雷达参数实现了Costas信号的方案。该方案在8片Nvidia tesla C1060的异构系统上对5418个通道脉压处理耗时514.3ms,比通用CPU处理系统速度提升574倍。研究结果对新一代异构高性能雷达信号处理系统的设计具有很好的参考意义。
