宽带STMV波束形成算法的GPU并行优化实现
CBF是声呐阵列信号处理的常用方法,其特点是权向量不变、运算量小,但阵增益有限、强干扰抑制能力不足.STMV的多目标方位分辨率和干扰抑制能力优于CBF,但STMV最佳权向量求解时利用了接收数据空间协方差矩阵,权向量计算复杂度的提高,使计算量显著增加,因此基于传统数字信号处理系统工程实现时因规模庞大而无法在水下无人平台中使用.为解决此问题,文章基于CUDA编程模型,设计实现了宽带STMV在GPU上并行实现,极大地提高了运算效率.测试结果表明:对于相同数据,GPU并行处理较CPU运算效率可达160倍以上.这说明GPU在大规模计算中优势显著.该硬件实现方式有望应用于水下无人平台声呐信号处理系统中.
GPU、CUDA、STMV波束形成、水下无人平台
TN929.3;TP391.41;TB566
2022-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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