一种基于GPU的PCM/FM信号多符号检测算法

PCM/FM信号的非相干鉴频解调存在门限效应,将多符号检测技术引入PCM/FM信号的解调中,可以提高约3 dB的解调增益.多符号检测多采用FPGA实现系统功能,存在硬件设计周期较长、 硬件平台通用性低和升级难度大等问题,距离软件无线电设计理念有较大的差距.针对传统硬件实现的问题,设计了基于GPU的多符号检测实现方法,根...     

一种基于MSD的同步方法

针对PCM/FM系统中多数同步方法都需要在接收端添加额外的软件代价比较大的特点,基于多符号检测(MSD)的PCM/FM信号软件化解调系统,研究了一种基于MSD的迟早门载波同步和升降频码同步方法。利用MSD自身的优势,就地取材,简单地对本地时延和频偏进行加减即可达到同步要求。详细研究了低信噪比环境下,可变步长的时频同步方法,仿真了几种指标之间的关系。在系统代价较低的情况下保证了同步的快速实现。     

图像压缩感知的基于GPU的并行重构算法研究

压缩感知是近几年出现的一种新型信号处理方法,它能够以远低于奈奎斯特采样速率进行采样,而且在采样的同时对信号进行了压缩。但它却是以解码端的复杂度为代价,复杂的重构算法对设备提出了较高的要求,此外,重构时间也限制了压缩感知在实际中的应用。利用GPU的强大运算能力,对现有算法进行优化的同时,在不同的并行环境下进行实验对比,将重构算法中复杂的矩阵操作模块转移到GPU上并行执行。实验结果表明,该算法可以有效地提高重构效率。     

PCM/FM遥测序列软解调研究

为了提高PCM/FM信号解调系统的性能,本文研究一种多符号检测(Multi-Symbol Detection,MSD)技术.首先针对PCM/FM在硬件解调中存在的一系列问题,引入MSD软件解调方法;随后研究MSD在低信噪比下解调同步的实现;最后进行算法仿真,结果表明,在误码率10-4处时,检测性能比传统非相干鉴频算法可提高近3 dB,性能十分理想.     

基于 GPU 加速的并行字符串匹配算法

在分析了经典的串行字符串匹配算法（BF ,KMP ,BM ,BDM ,Shift -And/Shift -Or ,ZZL）基础上,对ZZL算法的预处理过程进行改进,并结合GPU的单指令多线程的并行计算特点,对ZZL算法进行并行改进,以达到处理大规模数据的速度提升。     

基于GPU的合成孔径超声成像算法并行处理

基于合成孔径超声成像的方法一般分为两个阶段:激励和采集阶段以及波束形成阶段。图形处理单元(GPU)的使用可以大大降低第二阶段的计算时间。文中主要研究在波束形成阶段的超声成像并行和利用基于CUDA架构的GPU技术的应用。实验结果表明,使用GPU并行进行加速,相对于使用单线程重建高出约200的加速比。     

基于GPU实现的调频遥测解调方法

调频信号具有优良的航天器飞行尾焰抗干扰能力,被广泛地应用于火箭和导弹遥测信号传输。传统硬件逻辑电路结构复杂、修改时间长,而软解调具有修改简单等特点,但是软解调运算时间长无法进行实时解调。随着集成电路的发展,原先仅用于加速图形计算的GPU逐步应用于数字信号处理。设计了利用GPU的软解调,可以完成实时解调的要求。     

基于GPU并行计算的石油数据管理系统研究

本文设计了基于GPU设计石油数据管理系统,GPU架构可以有效的进行多线程运算,将程序并行化,极大地提高程序运行的效率,同时能够有效支撑不同应用场景下对海量数据并行计算及管理的需求。     

基于GPU的RFT算法并行化

RFT(Radon-Fourier Transform)是一种广义的MTD算法,可沿着目标径向运动轨迹进行相参积累。然而对距离-速度二维搜索产生的巨大计算量使得其难以快速实现和工程化。针对这个问题,根据雷达信号的回波数据结构和RFT算法思路,提出一种基于GPU的RFT并行化算法。通过实验,GPU平台实现的RFT算法与标准RFT和快速RFT相比,获得了巨大的加速比。另外,通过对比在CPU平台执行的MTD算法,得到在GPU平台上的RFT计算结果在不需要传回主机内存的条件下,计算速度快于在CPU平台上MTD算法。     

基于GPU的PCA图像融合算法研究

遥感图像融合技术是有效利用多传感器、多平台、多光谱、多时相遥感数据的主要途径.针对经典的主成分分析(PCA)融合串行算法,提出一种新的基于CPU/GPU异构系统的并行PCA融合算法.实验结果表明,基于CPU/GPU异构系统CUDA架构的并行PCA融合算法充分利用GPU的并行处理能力,计算速度提高幅度明显,图像越大越复杂,提高的幅度越大,处理4096×4096图像数据时,最高能获得将近134倍的加速速率,极大的提高了PCA融合算法在实际应用中的实时性.     

基于GPU并行计算的OMP算法

重建算法在压缩感知理论中有着重要的作用,经典的正交匹配追踪(OMP)重建算法在每次迭代中对已选择的原子进行正交化处理以加速算法的收敛速度,但同时增加了算法的计算复杂度。针对这一问题,提出了一种基于图形处理单元(GPU)并行计算的OMP算法,重点对算法中复杂度高的投影和矩阵求逆部分在GPU平台上进行并行设计。实验结果表明基于GPU的并行OMP算法相对于其串行算法加速比可以达到30~44倍,有效地提高了算法的计算效率,拓宽了该算法的应用范围。     

基于GPU的高度并行Marching Cubes改进算法

提出一种完全基于GPU(graphics processing unit)的高度并行Marching Cubes改进算法.针对Marching Cubes算法流程中数据处理阶段进行优化.首先并行遍历每个体元,以序列形式得到每体元的非空状态,再利用高效流式缩减操作获得非空体元序列以便仅针对非空体元高度并行地生成等值面三角形.实验表明,与同市场价格CPU实现相比,该算法效率最高提高到了前者的9倍以上.     

利用GPU实现SAR图像的并行处理

利用GPU计算处理能力,实现并行RD成像算法。提出了一种具有高并行度机载SAR实时并行成像算法实现方案。对实测数据进行成像处理结果表明,文中所提方案能够满足实时成像处理要求,同时与传统实时成像处理系统相比较,能够大幅降低硬件、软件开发成本和周期。     

基于GPU的数字图像并行处理方法

针对像素级图像处理算法并行化程度高的特点,利用GPU的并行流处理特性和可编程性,提出了基于GPU的数字图像并行化处理方法,并对其基本执行流程和其中的关键技术问题:数据加载,结果反馈、保存等进行了详细论述.最后通过图像的卷积运算验证了GPU的并行处理能力.     

基于GPU的高性能并行计算应用

采用基于CUDA（compute unified device architecture,统一计算设备架构）的GPU（graphic pro-cessing unit,图形处理器）与CPU协作处理方法,实现了基于时差最小测量误差的任意站定位算法的实时处理。本方法的处理速度相较于单CPU平台可以提高一至两个数量级,相较于同等处理速度的多CPU平台则体现了开发周期短、费用低、工作量小和可靠性高等众多优势。     

基于GPU的体绘制算法研究

本文给出了基于GPU的体绘制算法的流程,针对医学影像多组织标定问题,提出了基于二维表的纹理传输函数方法.针对CPU与GPU的资源分配与任务协同问题,提出了基于CPU的代理几何体生成算法,并利用该算法生成纹理坐标与GPU共同完成体绘制.最后对大量的医学影像数据进行了实验,实验证明本文提出的算法可以很好解决多组织标定与重建速度优化问题,使重建速度达到了毫秒级,完全满足临床需要.     

基于GPU并行运算的红外运动目标实时增强算法

在一些复杂场景中,红外目标容易受到背景杂波及噪声的干扰,因此难以被准确地检测和识别出来。提出了一种基于光流的红外运动目标增强算法,即利用运动目标与背景之间的速度场差异对目标进行增强处理.同时,对该算法进行了基于计算机图形处理器(Graphic Processor Unit,GPU)并行运算的优化,使其可以在线实时运行.与运动目标检测中常用的帧差法和背景差分法相比,本文算法具有更好的稳健性。由于对实际的红外视频进行了运动目标增强处理,该算法表现出了较好的增强效果和实时性能.     

A Fast Parallel GPS Acquisition Algorithm Based on Hybrid GPU and Multi-core CPU

Wireless Personal Communications - Over the last decade, to improve the necessary accuracy and reliability of the existing global positioning system (GPS), incorporation with new constellations...     

基于GPU的SAR实时并行成像处理

结合RD成像算法的特点和GPU的计算处理能力,提出了一种具有高并行度的机载SAR实时并行成像处理方案。对实测数据进行成像处理的结果表明,本文提出的方案能够在不损失分辨率及成像精度的基础上,满足实时处理的要求,同时与传统实时成像处理系统相比较,能够大幅度的降低硬件成本。