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基于GPU的自适应波束形成处理器研究的开题报告
一、选题背景及意义
自适应波束形成算法是一种用于天线阵列发射和接收的信号处理技术，可用于目标检测、目标跟踪和信号特征提取等方面。而基于GPU的自适应波束形成处理器则是一种基于GPU并行计算架构的信号处理器，能够提高波束形成的实时性和处理效率。本研究旨在通过对基于GPU的自适应波束形成处理器进行深入研究，探索并优化该处理器的性能。
二、研究内容
1.自适应波束形成算法原理及其GPU并行化实现
对自适应波束形成算法中相关概念的介绍，并结合GPU并行计算架构，进行原理及实现方式的详细讲解。
2.基于GPU的自适应波束形成处理器硬件设计及优化
基于FPGA原型实现基于GPU的自适应波束形成处理器，并分析处理器硬件设计中参数设置、模块划分、时序分析等各方面的优化方法。
3.基于Cuda的GPU编程技术及其在处理器中的应用
介绍基于Cuda的GPU编程技术及其在数据计算、并行化处理等方面的应用，探讨在处理器中应用Cuda技术的可行性及优劣性。
三、研究方法和实验方案
1.理论分析法：通过文献调研，对自适应波束形成算法及其GPU并行化实现进行理论分析及探讨。
2.硬件设计法：基于FPGA开发板设计基于GPU的自适应波束形成处理器，并分析处理器硬件设计中参数设置、模块划分、时序分析等各方面的优化方法。
3.实验验证法：通过实验验证基于GPU的自适应波束形成处理器性能，比较其与传统处理器的差异，并对处理器中应用Cuda技术进行实验验证。
四、研究进度及预期成果
进度安排:
1.第1-2个月：文献阅读及理论分析。
2.第3-5个月：基于FPGA开发板进行处理器硬件设计。
3.第6-8个月：进行基于GPU的自适应波束形成处理器性能测试。
4.第9-10个月：研究基于Cuda的GPU编程技术及实验验证。
预期成果：
1.基于GPU的自适应波束形成处理器硬件设计及优化方法。
2.实验验证基于GPU的自适应波束形成处理器性能，并与传统处理器进行对比分析。
3.探讨基于Cuda的GPU编程技术的应用可行性及优劣性。
5.研究意义
本研究将探索并优化基于GPU的自适应波束形成处理器的相关技术和方法，具有重要的理论及实际意义，可以应用于通信工程、雷达探测、声波定位等领域，提高波束形成的实时性和处理效率，并具有推广价值和应用前景。