一种基于GPU的雷达MTI/MTD实现方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110208752A(43)申请公布日2019.09.06(21)申请号201910566395.4(22)申请日2019.06.27(71)申请人电子科技大学地址611731四川省成都市高新西区西源大道2006号(72)发明人赵乃璇况凌沈晓峰张舸钟霞(74)专利代理机构成都点睛专利代理事务所(普通合伙)51232代理人孙一峰(51)Int.Cl.G01S7/295(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图3页(54)发明名称一种基于GPU的雷达MTI/MTD实现方法(57)摘要本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种基于GPU的雷达MTI/MTD实现方法。本发明通过MTI处理抑制零多普勒频率处的静止杂波；经过MTI滤波器抑制杂波的凹口宽度与杂波谱宽度不能完全匹配，使输出端仍有较多的剩余杂波，MTD可以进一步抑制杂波；使用GPU实现了算法的加速，在MTI进行三脉冲对消，矩阵转置，FFT运算中都采用了并行算法，性能优良。CN110208752ACN110208752A权利要求书1/1页1.一种基于GPU的雷达MTI/MTD实现方法，其特征在于，包括：S1、将雷达快时间维回波数据以各脉冲各通道顺序存放在显存中；S2、设置GPU线程结构为三维网格，令三维网格每个x方向维度所有线程块完成对应一个通道的计算、网格y方向维度为通道数、网格z维度为需处理脉冲数；S3、基于GPU进行MTI，即对每帧内所有脉冲依次进行三脉冲对消，由于三脉冲对消处理中各脉冲数据处理过程独立，所以由GPU并行实现此步骤；GPU线程网格每个x方向维度的线程完成一组三脉冲数据的对消处理，对N个脉冲数据处理后得到N-2组结果；S4、进行矩阵转置，数据经过MTI之后是一个快时间-慢时间的二维数据矩阵，数据矩阵是以快时间维为行，即存储快时间维的数据是连续的，而慢时间维的数据是非连续的；进行矩阵转置，把慢时间维数据转成行，快时间维转成列，最终按照连续数据的慢时间数据进行分配内存，得到连续内存的慢时间数据；S5、通过FFT运算将已得到快时间-慢时间数据矩阵中的慢时间维进行FFT转换得到距离-多普勒数据矩阵；S6、还原数据，对FFT结果再次进行转置，即为MTD结果。2CN110208752A说明书1/3页一种基于GPU的雷达MTI/MTD实现方法技术领域[0001]本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种基于GPU的雷达MTI/MTD实现方法。背景技术[0002]近年来随着GPU技术的高速发展和GPU并行计算的兴起，GPU已从最初只能运用到图像处理中加速运算发展到研究运用于各个领域的并行算法，并且随着GPU具备合适的开发接口和开发环境，也能够在通用计算领域充分利用其强大的并行处理技术与浮点运算能力，达到很好的加速效果。CUDA编程的特点是采用CPU+GPU的异构系统，让CPU成为模型中的主机(Host)，GPU则作为协处理器或设备(Device)与CPU共同协作完成计算任务。GPU与CPU协同工作时，利用CPU与GPU各自的结构优势，让CPU执行程序中的串行代码，完成逻辑性较强的任务，例如控制数据传输与调度设备完成有关运算等，而GPU则完成其中高并行度的数据并行处理任务，充分发挥GPU在运算高度密集时的加速作用。[0003]MTI处理是为了抑制雷达照射区域内的静止杂波，提高信杂比，减少虚警率，而且在实现时会根据该阵列雷达的实际工作环境和指标要求设计合适的算法进行处理。杂波抑制后的输出还会进行MTD滤波处理，即相参积累，进一步地抑制剩余杂波并改善信噪比，提高目标检测概率。发明内容[0004]为了满足雷达信号处理的实时性要求，MTI/MTD必须具有很高的实时性能，本发明利用了GPU的高速计算能力，设计了一种基于GPU加速的MTI/MTD实现方法，能够以较快的速度完成，满足系统信号处理实时性要求。[0005]本发明提出了一种基于GPU的雷达MTI/MTD实现方法，包括：[0006]S1、将雷达快时间维回波数据以各脉冲各通道顺序存放在显存中。[0007]S2、基于GPU进行MTI，即对每帧内所有脉冲依次进行三脉冲对消，设置GPU线程结构为三维网格，令三维网格每个x方向维度所有线程块完成对应一个通道的计算、网格y方向维度为通道数、网格z维度为需处理脉冲数；[0008]S3、由于三脉冲对消处理中各脉冲数据处理过程独立，所以由GPU并行实现此步骤。GPU线程网格每个x方向维度的线程完成一组三脉冲数据的对消处理。对N个脉冲数据处理后得到N-2组结果。[0009]S4、进行矩阵转置，数据经过MTI之后是一个快时间-慢时间的二维数据矩阵，数据矩阵是以快时间维为行，即存储快时间维的数据是连续的，而慢时间维的数据是非连续的