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一种利用GPU并行计算提升杂波生成实时性的方法
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2021-03-17
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现代雷达杂波模拟需使用杂波数据实时分析与处理回波信号，然而传统球不变随机过程（SIRP）方法生成杂波数据耗时较长。通过对SIRP方法进行改进，提出一种利用图形处理器（GPU）并行计算提升杂波生成实时性的方法。在计算统一设备架构（CUDA）下，对相关相干K分布杂波算法进行多任务串-并行分析，采用 CUBLAS库对细粒度卷积计算进行优化，利用 Openmp+CUDA多任务调度机制改进粗粒度任务并行计算，以提高CPU-GPU利用率并减少数据等待时间。实验结果表明，该方法生成杂波数据的实时性显著提升，且随着杂波数据量增大其加速效果更好，相较传统GPU方法计算速率提高。
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