一、雷达信号的并行处理和实现（论文文献综述）
尹良,林睿,王晓雷,姚宇亮,周林,何元[1]（2022）在《基于频谱形状的低复杂度雷达信号分类》文中进行了进一步梳理为解决雷达信号调制识别中存在的计算复杂度高、低信噪比环境识别准确率低和仿真数据真实度低等问题,提出了基于频谱形状的低复杂度雷达信号分类算法。对信号频谱进行归一化,按频谱采样的方法提取特征参数,训练机器学习分类模型。雷达信号源生成数据的测试结果表明,本算法对Barker码、Frank码、LFM、BPSK、QPSK调制和常规雷达信号的分类准确率大于90%（SNR≥3dB）,计算复杂度低,能适应信号参数变化,具有很好的泛化性。
高彦钊,王建明,雷志勇,张宇,陶常勇[2]（2021）在《分布式机会阵雷达拟态信号处理方法》文中研究表明针对分布式机会阵雷达多功能一体化条件下信号处理高性能、高效能与高灵活兼顾的需求,基于拟态计算技术,提出了拟态信号处理方法,对算粒抽象、构件实现、互连结构、存储结构以及处理流程等进行了设计,并在由现场可编程门阵列、数字信号处理以及PowerPC等组成的异构计算平台上构建了拟态信号处理验证系统,最后针对空时自适应处理、脉冲多普勒以及大斜视合成孔径雷达成像等典型分布式机会阵雷达工作模式对拟态信号处理方法的性能、灵活性、计算正确性以及重构效率等进行了全面验证。验证结果表明:拟态信号处理方法在有效提升信号处理性能的同时,能够获得分布式机会阵雷达多种工作模式下信号处理的高灵活性。
廖晓群,王佳仪,苏涛,李敏,张美春[3]（2021）在《HXDSP上双精度矩阵向量乘运算的实现与优化》文中研究表明目前HXDSP1042编译器的编程模型已经可以支持以字节为单位的寻址模式以及64位数据的存取与运算,这对于提高浮点数据运算的精度具有重要的意义。矩阵类算法是雷达信号处理的常用运算,在自适应波束形成、方向估计中矩阵运算占有相当大的比重,现在很多DSP处理器并不能自动地充分利用自身所拥有的硬件架构,如何让编译器高效地处理矩阵类的运算变得尤为重要。HXDSP1042是一款针对数字信号处理及嵌入式应用的处理器,如何在HXDSP1042指令框架下,针对该芯片的硬件特点展开矩阵类运算的设计,是芯片走向高性能应用的重要一步。文中结合多簇VLIW指令架构的特点,基于循环展开、指令调度以及软件流水等并行优化技术,充分利用芯片内部硬件资源,对HXDSP1042芯片中的双精度浮点矩阵乘以向量运算函数实施并行优化。实验结果表明,相对于优化前的串行算法结构来说,并行优化后的函数加速比达到了11以上。
杨思军[4]（2021）在《基于多核CPU的雷达信号并发处理架构设计》文中提出分析了多核中央处理器（CPU）的特点,利用多核CPU的线程池加速处理技术,基于雷达信号处理数据流模式驱动,研究了并发处理的实时雷达信号处理架构。
张劲松,万显荣,张勋,饶云华[5]（2021）在《DTMB外辐射源雷达纠错算法性能评估》文中进行了进一步梳理低密度奇偶检验（LDPC）码纠错算法是地面数字多媒体广播（DTMB）外辐射源雷达参考信号重构的关键技术之一。LDPC码纠错算法可以改善噪声带来的数据误码,但是计算复杂度高。结合图形处理器（GPU）运算能力强的优点,本文提出了基于硬判决、混合判决、软判决的3类适用于GPU处理的LDPC码纠错并行算法,并对比了3类算法的复杂度、纠错性能以及对雷达信号处理的影响;最后,给出了GPU并行实现方案,对比了算法的实时化效果。仿真与实测结果论证了相较于其他算法,软判决并行算法具有优越的纠错性能和实效性。
杨思军[6]（2021）在《DSP技术在雷达信号处理中的应用》文中提出本文第一部分对DSP技术以及雷达信号处理的主要内容进行了简单阐述;第二部分说明了DSP技术在雷达信号处理方面的典型应用,包括基于DSP技术的硬件平台、依托DSP技术的参数化设计、应用DSP技术的雷达系统功能模块设计、雷达数字信号处理算法的实现等等;第三部分提出了基于DSP技术的雷达信号处理系统的构建设计方案,简述系统总体设计的同时,从数据通信接口的设计、多波束雷达信号处理等方面入手完成系统设计方案的说明。
赵志欣,翁涛,张凯凯,李存[7]（2021）在《基于GPU的OFDM波形外辐射源雷达信号处理研究》文中认为为了解决正交频分复用（OFDM）波形外辐射源雷达系统的实时化处理需求,基于波形特征提出一种GPU架构下的信号处理并行方案。同时,为了保证该方案在GPU上的高效运行、充分利用共享内存等GPU高速缓存资源,根据算法结构特性对各处理模块算法的实现方式进行了优化与改进。最后,结合典型OFDM波形外辐射源雷达数据对所提方案和各处理模块算法性能进行了测试和分析。测试结果表明,与在Matlab上实现的信号处理效果相比,该方案能够有效减少处理整个流程所需的时间,为OFDM波形外辐射源雷达处理的实时化提供了可能。
李伟[8]（2021）在《一种基于Fast ICA和K-Means++融合算法的雷达脉冲聚类方法》文中提出为在辐射源非协作的情况下对脉冲流密度很大的雷达信号进行有效分选,要克服Fast ICA算法在分选雷达脉冲时分离速度慢且实现复杂、K-Means++算法在分选雷达脉冲描述字PDW时对噪声和孤立噪点敏感且需要先验条件K值的缺点。提出了一种在CPU+GPU异构系统上实现的这2种算法的融合方案,融合后的算法能有效克服单独利用一种算法的缺点、综合两者的优点。仿真实验表明提出的融合方案能有效提升雷达信号分选的准确性。
纪风有,陈志勇[9]（2021）在《基于多线程处理的高低重频雷达信号分选方法》文中认为信号分选是电子侦察系统的组成部分之一,在愈发复杂的电磁环境中变得非常重要。文中提出一种基于多线程并行处理的高低重频信号分选方法。该方法在处理过程中将高低重频雷达信号分别处理,并利用线程间的通信结果对输入的脉冲描述字（pulse description word）进行筛选过滤。利用流式处理的思想,剔除高重频雷达信号的同时,做到了对可能存在的低重频雷达脉冲描述字的累积,低重频处理线程对筛选后的PDW进行低重频分选,针对高低重频信号同时存在的电磁环境,文中方法可以达到良好的效果。
耿昭谦,朱虎明,李旭明,陈梅青,杨贵鹏[10]（2021）在《基于高性能计算的雷达信号处理研究综述》文中研究说明随着软件定义雷达技术的发展和信号处理算法日趋复杂,以多核处理器和图形处理器等为代表的高性能计算技术在雷达系统中得到了更多的应用。文中重点介绍了高性能计算硬件系统最新的技术进展,对比分析了并行计算软件框架CUDA、OpenCL、OpenMP、MPI和Pthread的技术特点,并利用多线程流水线技术设计了基于CPU的并行雷达信号处理算法,探讨了高性能计算在雷达信号处理中的应用技术发展趋势。
二、雷达信号的并行处理和实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、雷达信号的并行处理和实现（论文提纲范文）
（2）分布式机会阵雷达拟态信号处理方法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1)空域层面，应用的差异性与固定不变的硬件逻辑之间的矛盾 |
| 2)时域层面，计算器件的静态配置与应用需求动态变化之间的矛盾 |
| 3)设计层面，多层虚拟化极大地损失了效率 |
| 4)执行层面，大数据量存取与传输速度无法满足计算需求 |
| 1 拟态计算 |
| 2 拟态信号处理方法 |
| 2.1 算法分析 |
| 1) PD信号处理 |
| 2) STAP信号处理 |
| 3) 大斜视SAR成像 |
| 4) SAR图像目标识别 |
| 2.2 算粒抽象 |
| 2.3 构件实现 |
| 2.4 互连结构 |
| 2.5 存储结构 |
| 2.6 处理流程 |
| 3 拟态信号处理验证 |
| (1) 拟态信号处理验证系统适应性指标测试。 |
| (2) 拟态信号处理验证系统硬件重构效率测试。 |
| 4 结束语 |
（3）HXDSP上双精度矩阵向量乘运算的实现与优化（论文提纲范文）
| 1 概 述 |
| 2 研究背景 |
| 2.1 HXDSP1042介绍 |
| 2.1.1 提升运算性能 |
| 2.1.2 扩展指令集 |
| 2.1.3 优化存储空间 |
| 2.1.4 流水线扩展 |
| 2.1.5 丰富的外设 |
| 2.2 HXDSP1042 SIMD指令的特性分析 |
| 2.3 HXDSP1042 SIMD指令的特性分析 |
| 3 基于HXDSP1042的优化分析 |
| 3.1 特殊指令 |
| 3.2 数据读取操作并行技术 |
| 3.3 零开销循环机制 |
| 3.4 循环展开与软件流水技术 |
| 3.5 指令调度 |
| 4 双精度浮点矩阵与向量运算函数的优化实现 |
| 4.1 双精度浮点矩阵与向量运算函数 |
| 4.2 矩阵向量乘运算的优化实现 |
| 4.2.1 算法实施层的优化 |
| 4.2.2 流水排布的优化 |
| 4.3 64位矩阵与向量运算优化前后性能对比 |
| 5 结束语 |
（4）基于多核CPU的雷达信号并发处理架构设计（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 多核超算CPU |
| 2 数据流驱动模式 |
| 3 线程池加速处理技术 |
| 4 仿真验证 |
| 5 雷达信号处理实时性问题 |
| 6 结束语 |
| (1) 信号量的切换 |
| (2) 线程数设置 |
（6）DSP技术在雷达信号处理中的应用（论文提纲范文）
| 1 相关概念简述 |
| 1.1 DSP技术 |
| 1.1.1 DSP技术的主要内涵 |
| 1.1.2 DSP技术的主要特点 |
| 1.2 雷达信号处理 |
| 1.2.1 雷达信号处理系统的基本功能 |
| 1.2.2 雷达信号处理系统的发展需求 |
| 2 DSP技术在雷达信号处理方面的典型应用分析 |
| 2.1 基于DSP技术的硬件平台 |
| 2.2 依托DSP技术的参数化设计 |
| 2.3 应用DSP技术的雷达系统功能模块设计 |
| 2.4 雷达数字信号处理算法的实现 |
| 2.5 其他 |
| 3 基于DSP技术的雷达信号处理系统的构建方案设计 |
| 3.1 系统的总体设计 |
| 3.2 数据通信接口的设计 |
| 3.3 基于DSP技术的多波束雷达信号处理 |
| 3.4 复合信号的数字下变频设计 |
| 3.5 单波束的脉冲压缩设计 |
| 3.6 动目标检测设计 |
| 4 总结 |
（7）基于GPU的OFDM波形外辐射源雷达信号处理研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 OFDM波形外辐射源雷达信号处理 |
| 1.1 参考信号的获取 |
| 1.2 直达波和多径杂波抑制 |
| 1.3 匹配滤波 |
| 1.4 恒虚警检测 |
| 2 信号处理算法CUDA实现与优化 |
| 2.1 波束形成CUDA实现 |
| 2.2 ECA-C的CUDA实现 |
| 2.3 匹配滤波算法的CUDA实现 |
| 2.4 恒虚警检测的CUDA实现 |
| 3 仿真结果分析与加速比测试 |
| 3.1 实验环境 |
| 3.2 结果分析 |
| 4 结语 |
（8）一种基于Fast ICA和K-Means++融合算法的雷达脉冲聚类方法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 Fast ICA算法 |
| 2 K-Means++算法 |
| 3 基于Fast ICA和K-means++的融合算法 |
| 4 仿真实验及分析 |
| 5 结束语 |
（9）基于多线程处理的高低重频雷达信号分选方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于多线程处理的高低重频信号分选技术 |
| 1.1 多线程处理技术 |
| 1.2 高、中重频信号分选 |
| 1.3 低重频信号分选 |
| 1.4 算法处理流程 |
| 2 仿真分析 |
| 3 结束语 |
（10）基于高性能计算的雷达信号处理研究综述（论文提纲范文）
| 1 雷达信号处理技术 |
| 1.1 脉冲压缩 |
| 1.2 动目标检测 |
| 1.3 恒虚警检测 |
| 2 高性能计算软硬件发展 |
| 2.1 硬件架构 |
| 2.1.1 DSP |
| 2.1.2 多核CPU |
| 2.1.3 GPU |
| 2.1.4 MIC |
| 2.1.5 FPGA |
| 2.2 并行编程框架 |
| 2.2.1 CUDA |
| 2.2.2 OpenCL |
| 2.2.3 OpenMP |
| 2.2.4 MPI |
| 2.2.5 Pthread |
| 2.3 基于软硬件协同的并行信号处理算法设计 |
| 2.4 雷达信号并行化处理研究现状 |
| 3 基于高性能计算的雷达信号处理 |
| 3.1 雷达信号处理并行性分析 |
| 3.2 基于多线程流水的雷达信号处理算法设计 |
| 4 基于高性能计算技术的雷达信号处理发展展望 |
| 5 结束语 |
四、雷达信号的并行处理和实现（论文参考文献）
- [1]基于频谱形状的低复杂度雷达信号分类[J]. 尹良,林睿,王晓雷,姚宇亮,周林,何元. 电信科学, 2022
- [2]分布式机会阵雷达拟态信号处理方法[J]. 高彦钊,王建明,雷志勇,张宇,陶常勇. 现代雷达, 2021(11)
- [3]HXDSP上双精度矩阵向量乘运算的实现与优化[J]. 廖晓群,王佳仪,苏涛,李敏,张美春. 计算机技术与发展, 2021(11)
- [4]基于多核CPU的雷达信号并发处理架构设计[J]. 杨思军. 舰船电子对抗, 2021(05)
- [5]DTMB外辐射源雷达纠错算法性能评估[J]. 张劲松,万显荣,张勋,饶云华. 太赫兹科学与电子信息学报, 2021(05)
- [6]DSP技术在雷达信号处理中的应用[J]. 杨思军. 电子技术与软件工程, 2021(20)
- [7]基于GPU的OFDM波形外辐射源雷达信号处理研究[J]. 赵志欣,翁涛,张凯凯,李存. 现代电子技术, 2021(17)
- [8]一种基于Fast ICA和K-Means++融合算法的雷达脉冲聚类方法[J]. 李伟. 舰船电子对抗, 2021(04)
- [9]基于多线程处理的高低重频雷达信号分选方法[J]. 纪风有,陈志勇. 信息技术与信息化, 2021(08)
- [10]基于高性能计算的雷达信号处理研究综述[J]. 耿昭谦,朱虎明,李旭明,陈梅青,杨贵鹏. 电子科技, 2021(09)