一、使用压缩算法实现雷达原始资料共享的技术方法（论文文献综述）
洪冰清[1]（2021）在《雷达通信一体化互干扰处理方法研究》文中认为为了保证高质量、高速率无线服务和可靠的传感能力,需要增加带宽的数量。雷达系统占有丰富的频谱资源,并且雷达与无线通信相似的射频前端结构越来越多,因此雷达和通信系统之间的资源共享成为解决频谱稀缺问题的有效手段。同时随着信号处理技术的迅速发展,干扰抑制、预编码、空间分离以及波形设计均为雷达通信一体化提供了良好的基础。从雷达通信一体化互干扰信号的基本特征出发,本文系统地研究了雷达通信一体化互干扰处理涉及的关键技术,包括遍历干扰对齐（Interference Alignment,IA）算法,遍历干扰导向（Interference Steering,IS）算法,相互干扰对齐算法,干扰利用（Interference Ultilization,IU）算法等。主要研究工作和创新点总结如下:（1）分析雷达通信一体化互干扰对通信系统误码性能和雷达检测性能的影响:针对多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）雷达和多用户（Multi-user,MU）通信系统,以及相控阵（Phased Array,PA）雷达和MU-MIMO通信系统,为了抑制雷达和通信系统之间的互干扰,提出了遍历干扰对齐算法,比较了遍历干扰对齐算法对通信迫零（Zero Forcing,ZF）接收信号和迫零波束形成（Zero Forcing Beamforming,ZFBF）信号的影响。此外,本文推导了MIMO雷达和相控阵雷达原始回波信号以及基于遍历干扰对齐的MIMO雷达和相控阵雷达回波信号在广义极大似然比检测（Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT）准则下的检测概率,并研究了遍历干扰对齐算法对雷达接收信干噪比（Signal to Interference Plus Noise Ratio,SINR）的影响。（2）提出一种雷达通信一体化遍历干扰导向算法:针对遍历干扰对齐算法发射机功率消耗大的问题,本文根据互补信道的本质为MIMO雷达和MU-MIMO通信系统以及相控阵雷达和MU-MIMO通信系统设计了一种遍历干扰导向算法。一对互补信道的特征是:选择两个不同的时隙,这两个时隙发射机与其对应目标接收机之间的期望信道不相等,发射机与其他接收机之间的干扰信道相等。基于雷达通信一体化模型,本文推导了基于遍历干扰导向算法的MIMO雷达以及相控阵雷达检测概率。本文还推导了遍历干扰导向算法和遍历干扰对齐算法的发射机功率消耗公式,理论分析和仿真结果均表明遍历干扰导向算法在节省功率开销方面的应用优势。（3）提出一种雷达通信一体化相互干扰对齐算法:针对遍历干扰对齐算法和遍历干扰导向算法通信自由度（Degrees of Freedom,Do Fs）低的问题,提出一种无需重复发送信号的相互干扰对齐算法。遍历干扰对齐算法和遍历干扰导向算法需要占用大量额外的时隙重复发送相同的信号,这会降低通信系统的信道容量。本文根据传统干扰对齐算法最优自由度理论,将干扰对齐算法应用到MIMO雷达和MU-MIMO通信系统中,推导出基于干扰对齐的MIMO雷达检测概率。由于干扰对齐利用“分蛋糕”的模式,将信号空间一分为二:一半用于期望信号,一半用于干扰信号。这种做法会导致雷达系统的Do Fs降低,进而影响雷达系统的检测性能。本文基于此提出相互干扰对齐算法,该算法首先对齐每个接收机的所有干扰至同一个信号空间,然后设计接收滤波器消除干扰。由于相互干扰对齐算法不会降低发射信号空间维度,因此,相比于传统干扰对齐算法,该算法不仅可以保证通信系统的性能,又可以提高雷达系统的Do Fs。（4）提出一种雷达通信一体化干扰利用算法:为了充分利用雷达通信系统之间的互干扰,针对相移键控（Phase-Shift-Keying,PSK）-MIMO雷达和MU-MIMO通信系统,提出数据辅助干扰利用算法。干扰利用算法能够根据信道状态信息（Channel State Information,CSI）和发射端的已知信息,观察互相关矩阵的符号特性,设计一种新的预编码方案,使得系统中有益的互干扰保留,正交化每一个具有破坏性质的干扰符号。基于这一特征,设计了3种ZFBF准则,分析并对比了这3种准则的复杂度特性。本文还分析了干扰利用算法的通信误码性能和雷达系统检测性能。相比于常规干扰抑制算法,基于干扰利用算法的有用信号利用系统存在的有益干扰作为信号功率源,这无需额外的功率消耗即可提高有效的接收INR。
钟银都[2]（2020）在《基于CPU和GPU的雷达目标识别算法并行实现》文中认为现代战争对雷达的自动化和智能化水平提出了较高的要求,以雷达目标识别为代表的智能信息处理技术受到了广泛的关注。随着雷达信号带宽的持续提高以及识别数据库中目标种类的不断增加,给实时地完成目标识别任务带来了极大的挑战。由于雷达目标识别任务具有良好的并行结构,高效的并行处理算法成为了目标识别技术领域的研究热点。与此同时,以中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）为代表的硬件处理器的并行处理能力也越来越强大,这为雷达目标识别算法的并行加速提供了可能。基于上述背景,本文开展了雷达高分辨距离像（HRRP）识别相关算法的并行设计研究,并在多核心CPU处理器硬件平台和CPU+GPU的异构平台下进行了算法实现。主要工作内容概括如下:1.结合线性调频脉冲体制雷达HRRP识别流程,对每个环节常用算法的原理进行阐述。首先介绍了针对大时宽带宽信号脉冲压缩处理的分段脉冲压缩算法;然后介绍了针对相参积累期间目标越距离单元走动问题的Keystone变换及其两种常用实现方式,即DFT+IFFT算法和Chirp-Z算法;接着介绍了针对HRRP数据敏感性问题的常用预处理方法;最后介绍了四种经典的统计识别模型和卷积神经网络识别模型。2.阐述了CPU和GPU处理器硬件结构的区别,然后给出了针对多核心CPU处理器并行编程的C++11多线程编程方法,以及针对NVIDIA GPU处理器并行编程的统一计算架构（CUDA）的编程、执行模型。最后给出了CUDA并行编程的调试分析方法及内核优化技巧。3.详细分析了HRRP识别流程中各算法的并行结构,针对性地设计了相应的并行实现方案,完成了各个算法在CPU平台下的单线程实现和多线程并行实现以及在CPU+GPU平台下的多线程并行实现。通过仿真实验检验了各算法在两种并行实现方式下的运行结果,并以CPU单线程运行时间为基准,对比分析了两种并行实现方式下的加速效果。其中,分段脉冲压缩算法、DFT+IFFT算法、Chirp-Z算法、迭代对齐算法、最大相关系数（MCC）分类器和自适应高斯分类器（AGC）的建模、MCC识别、AGC识别、因子分析（FA）建模和复因子分析（CFA）建模过程的CPU多线程实现可以达到3～5倍的加速效果,相应的GPU并行实现也都可以达到5倍以上的加速效果;此外,基于卷积神经网络的识别方法也取得了一定的加速效果。这说明基于CPU的多线程并行实现方式和基于CPU+GPU异构平台的并行实现方式能够显着提升雷达目标识别任务的实时性。
董杨[3]（2020）在《基于CPU+GPU的雷达模拟训练系统软件设计》文中研究指明针对雷达操作员使用实装雷达训练存在设备数量有限、部署不灵活、训练环境场景单一和训练耗费资源过多等问题,目前国内外普遍采用计算机仿真技术设计雷达模拟训练软件来解决,但使用中央处理器（CPU）实现雷达训练系统难以解决诸多复杂雷达算法带来的实时性问题。近年来图形处理器（GPU）不断发展以及CUDA（Compute Unified Device Architecture）的问世,为实现具有实时性的雷达模拟训练系统提供了新方向。基于上述背景,本文采用CPU+GPU的异构框架实现了雷达模拟训练系统软件,并解决了系统的实时性问题。本文从实际工程出发,主要工作如下:（1）以GPU的软硬件模型为基础,结合CPU与GPU各自的特点设计了雷达模拟训练软件的整体方案,并将系统分为场景构建、回波模拟、信号处理和显控终端四个子模块。针对系统的实时性问题,提出CUDA—Arrayfire联合编程方法,即采用CUDA完成四个子模块的大量循环计算,并结合Arrayfire完成相关大数据量的矩阵运算。采用该方法,雷达模拟训练系统无需频繁和内存进行大数据传递。（2）针对基于数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据多类杂波同时仿真的实时性问题,提出了基于合并CUDA核函数的快速杂波仿真方法。该方法采用GPU优化DEM数据过程,并将地、海、气象杂波产生的核函数合并为一个,从而减少了杂波仿真程序执行时内存访问的开销以及核函数启动的开销,提高了杂波模块的执行速度。该方法和CUDA流并行方法进行对比分析,结果显示当前框架下使用合并核函数方法效率更高。（3）使用GPU优化了箔条走廊仿真、窄脉冲剔除、脉冲压缩（PC）、旁瓣对消（SLC）和旁瓣匿影（SLB）算法,并针对上述算法的CUDA核函数存在大量不同步线程问题,提出了一种将逻辑判断过程转为计算标志位的方法,该方法优化了CUDA线程执行效率,提高了雷达算法的执行速度。（4）在CPU+GPU的架构下,采用可跨平台的Qt开发框架设计并实现了鼠标绘制航迹、绘制杂波区域和实时数据显示等需求。并对GPU优化后的雷达模拟训练软件进行测试,验证了系统的正确性和实时性。本文使用CPU+GPU的架构实现了操作简单、界面美观和实时性的雷达模拟训练系统软件,解决了实装雷达和CPU软件的局限性,具有一定的工程意义。
柳毅[4]（2020）在《认知航海雷达关键技术研究》文中提出认知雷达的突出特点是不仅对工作环境具有感知能力,而且具有工作特性与环境的匹配能力,从而达到高效、节能、低污染、高性能的工作效果。然而,现行航海雷达的工作特性与雷达工作环境不能匹配,从而导致航海雷达的工作效率低、功耗大、对电磁环境的污染大、工作效果不理想。针对现有航海雷达存在的问题,本文将认知雷达的理念应用于航海雷达,根据航海雷达的应用要求和市场竞争特点,对航海雷达认知功能的核心技术进行了深入研究,提出了认知航海雷达的结构模型、信号模型和认知控制方式,并保留了传统航海雷达的边扫描边跟踪的工作模式和结构简单便于工程实现的高性价比等特点。（1）将航海雷达的收发机的收发控制与雷达的显示控制完全分离,形成两个独立部分的总体设计思想,构建了认知航海雷达的结构模型。该模型在保留了常规航海雷达边扫描边跟踪的工作模式和天线、收发机基本结构关系的同时,增加了实现感知-行动循环和记忆功能的雷达环境感知器、感知存储器、雷达环境认知器、工作存储器和控制执行器等,建立了雷达发射信号产生、接收与目标检测等环节间的信息反馈链路。在此基础上提出了一种发射信号模型和信号产生方法。该方法便于实现根据目标的空间分布和水域地理环境的感知信息,自适应控制发射信号的波形参数,匹配雷达的工作环境。该方法可用算法实现数十种甚至上千种不同参数的发射信号波形。（2）研究了基于目标空间分布的波形控制方法和基于目标检测性能的波形控制方法;推导出了满足检测性能要求（一定虚警概率下的发现概率）的目标最小可检测信杂比的计算公式;提出了一种信杂比的感知估计算法和基于信杂比的波形认知控制算法,并设计了感知信息的表示记忆（记录）方法。根据认知航海雷达的感知-控制循环的基本工作特征和航海雷达的工作环境随时间变化较大的特点,提出了认知雷达的工作环境感知和工作性能认知控制的两个工作阶段,并设计了这两个阶段的工作流程。在此基础上,设计构建了实验平台。实验表明,基于该结构模型、信号模型和控制流程,在该实验环境条件下,雷达发射能量可降低15.9dB,仅为正常情况下总能量的2.57%,实现了雷达与工作环境的匹配。该方法便于实现信息的高效感知和波形控制策略。（3）提出了一种简单快速的岸线提取算法和一种改进的不依赖于新生目标强度的分段计分航迹管理GM-PHD多目标跟踪算法,以适应高虚警、高密集分布环境下的目标感知要求。在岸线感知方法中,采用了简单迅速的变尺寸模板平滑和Harr子波变换的岸线提取算法。变尺寸平滑模板的窗口尺寸随距离自动调整,以适应雷达的方位分辨能力随距离而改变的关系,尽可能平滑目标和杂波尖峰以去除其影响。对平滑处理后的雷达视频阵列,采用阈值化处理和Harr小波变换,获取雷达图像的岸线。在高虚警、高密集分布环境下目标感知的方法中,利用高斯混合概率假设密度（Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density,GM-PHD）多目标跟踪算法可同时实现目标状态估计和目标数量估计的特点,将GM-PHD多目标跟踪算法用于实现目标的空间分布特性的感知。本文构建的一种不依赖新生目标强度的分段计分航迹管理GM-PHD多目标跟踪算法,改进了已有的GM-PHD多目标跟踪算法,使其能够适应认知航海雷达对目标感知的要求。该算法采用分段航迹管理和改进的修剪合并,以使滤波器能够适应速度较快的多目标场景,更有效地实现新生目标的检测和有效保护新生航迹,增强对高虚警下的虚假航迹的滤除能力。仿真实验表明,在多目标环境下,该算法对于强度未知的高速运动的新生目标,能够实现有效的检测和新生航迹的有效保护,能够实现良好的目标状态估计效果和较高的目标数量估计精度和估计速度,使目标的数量和状态的稳定估计时间缩短到5个数据更新周期,比航迹管理算法缩短了近10到20多个数据更新周期。（4）本文提出了一种基于感知的综合恒虚警（Constant False Alarm Rate,CFAR）目标检测算法。为了有效抑制杂波尖峰干扰对目标检测性能的影响,本文首先定义了能够体现目标回波和杂波尖峰干扰的相关性差异的峰比系数,构建了受峰比系数控制的自适应双参数对数处理器,抑制杂波分布的拖尾效应;随即提出了以雷达信号波形选择控制参数为控制量的雷达合成视频的矩阵组合算法,该算法可同时实现合成视频信号的生成和非相参积累平均处理,实现杂波的正态逼近;然后利用基于杂波均匀性和目标距离扩展感知能力的窗口结构,构建了基于正态杂波特性的自适应双参数CFAR处理器,实现了综合恒虚警检测处理算法。该综合CFAR算法可实现参考窗和保护窗宽度的自适应调整,使雷达检测性能与杂波环境和目标尺寸相匹配,在均匀和非均匀的杂波下均能获得稳健的检测性能。实验结果表明,相比于NCI-CFAR算法,在80%的检测概率下,该检测算法可得到约0.3dB的信杂比改善。
张尊杰[5]（2020）在《机动平台SAR斜视成像算法及GPU并行计算研究》文中研究指明机动平台合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）系统具有高机动性、提前观测等优势。对机动平台SAR斜视成像及GPU并行算法的研究,可推进机动平台SAR系统实现快速实时性成像和目标检测识别功能。该研究可应用于新型对敌打击武器末段制导,提高对核心目标实施精确有效打击的能力,实现武器系统总体性能的优化,在国防军事上具有重要的应用价值和研究意义。本文主要工作如下:针对弹载平台的曲线运动轨迹,进行雷达导引头工作模式规划,根据成像需求设计信号带宽和脉冲重复频率等系统参数。在机动平台的斜视条带成像模式下,提出基于方位非线性变标的曲线轨迹SAR成像算法。首先,根据机动平台的曲线轨迹运动参数,建立SAR斜视成像的四阶近似斜距模型。然后,对回波信号在距离频域方位时域进行距离走动校正和距离脉冲压缩,降低回波信号在距离向和方位向的交叉耦合。在二维频域校正距离徙动中非线性项导致的距离弯曲,提升散射点目标的距离聚焦性能。在时域进行多普勒中心补偿和补零处理,采用非线性变标因子校正回波中的残余相位误差,削弱多普勒参数的空变性。利用SPECAN操作实现方位维的聚焦。最后进行几何形变校正,获取聚焦后无形变的SAR图像。为了满足弹载平台下SAR的实时成像需求,需要研究本文算法的快速实现方法。本文在基于GPU的CUDA架构下,编程实现了SAR斜视成像的并行加速算法。针对硬件模型和内存模式,从线程间的同步和异步通信、存储器访问优化和指令优化等多方面,分析了CUDA并行算法设计和优化方法。在CUDA并行计算编程模型中,提出内存管理和线程分配的方法,如共享内存的访问冲突避免、全局内存的对齐访问和延迟隐藏等方法。为机动平台SAR成像仿真系统的CUDA并行程序设计和优化奠定基础。在Matlab环境的GUI平台上,实现了弹载SAR成像仿真系统的交互式应用软件设计,使雷达导引头的工作模式和成像仿真过程模块化和可视化。结合实际弹道轨迹参数,在曲线轨迹下对点阵目标和舰船目标进行了SAR斜视成像仿真实验,并对成像结果进行定量和定性的分析,验证了算法的有效性。
刘奕[6]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究指明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
唐云鹏[7]（2019）在《船载VDR中雷达图像压缩传输系统的设计与实现》文中研究说明船舶航行数据记录仪（Voyage Data Recorder,VDR）是一种专门用来记录船舶航行中各种数据的设备。在船舶发生事故后,可以根据VDR中客观记录的数据来进行事故原因分析。其中导航雷达图像是最为重要的数据之一,因为它最为详实地记录了船舶航行中的周边海上环境全貌。由于雷达图像数据量非常大并且要求实时的传输备份,因此对雷达图像进行压缩处理十分必要。本文针对雷达图像记录压缩系统进行了研究和实现。根据IEC61996文件和中国船级社的规定要求,本文首先对系统进行了总体设计。确定了基于HDMI数字接口对雷达图像进行采集,并选用高性能JPEG2000无损压缩标准对雷达图像进行压缩的设计要求。从功能划分上本文将系统整体分为了采集、压缩和传输三部分,在功能实现方面,本文采用了软硬件协同设计并实现的手段,充分地利用软硬件资源和特点,从而使得系统能够高效地运行。针对JPEG2000压缩算法具有极高的计算复杂度的问题,本文提出了基于异构多核的JPEG2000无损压缩实现方案。本文通过对JPEG2000压缩算法研究后,对软硬件任务分配进行了合理的划分。在可编程逻辑（Programmable Logic,PL）中完成图像预处理和小波变换功能,在处理器系统（Processing System,PS）中构建了嵌入式Linux系统并移植了 OpenMP。基于OpenMP为JPEG2000中的EBCOT编码器建立了并行算法模型,并在PL处理和PS编码之间加入了流水线的设计,实现了两倍压缩速度的提升并降低了系统功耗。由于本系统通过软硬件协同设计实现,PL与PS之间存在大量的数据交互,本文基于AXI总线设计了高速和低速两种数据交互方式用于传输数据和控制信息,并在嵌入式Linux系统中基于Platform总线设计了驱动程序,确保了各模块间的数据交互。在雷达图像采集方面,利用PL实现了对HDMI协议的雷达视频源的解码传输,可以实现最高1280x1024分辨率的雷达图像采集。数据备份则通过以太网将压缩图像发送到数据存储端进行备份。整体系统在Vivado开发平台上进行开发,并在基于Zynq7000系列的Miz-701N开发板上实现。最后搭建了测试平台,对系统各个模块和整体的功能、性能进行测试。测试结果表明,本系统可以正常稳定的运行,技术指标达到设计要求。
祁舒丹[8]（2019）在《基于GPGPU的雷达信号处理算法实现》文中指出近年来,随着各种类型、各种功能的无人机的相继出现,在诸如机场、大型露天会场等地,无人机的使用问题成为安防的首要解决问题。以无人机为代表的低空慢速小目标探测也成为雷达探测的重要难题之一。虽然机载预警雷达和球载雷达具有探测低空目标的优势,但它们系统复杂、实现困难、成本过高;传统的数字信号处理平台如FPGA+DSP,其硬件和软件的开发难度都很大,开发周期长,不易于维护且不易于移植。因此本文设计了一种以通用并行计算平台GPGPU为硬件基础,以线性调频连续锯齿波为发射波形的针对低空慢速小目标的雷达系统。本文所采用的研究方法为首先通过MATLAB仿真说明各个信号处理算法的原理及目标信息提取过程;然后以GPGPU为硬件基础,研究了线性调频连续波雷达信号处理在GPGPU上实现的可行性,并与MATLAB结果做对比,证明GPGPU实现的正确性;最后借助MKL库函数在CPU上实现相同的雷达信号处理算法并分别测量两种平台的实现时间,通过时间对比说明GPGPU平台并行实现的加速效果。论文首先介绍了线性调频连续波雷达系统的基本组成和原理以及数字信号处理算法的原理及效果对比。通过公式推导说明线性调频连续波雷达如何利用本振信号和回波信号的差拍信号来获取目标的速度和距离信息,如何采用波束扫描法测量目标角度。其次,简要阐述了统一并行计算架构CUDA。CUDA是NVIDIA提供的专门为实现CPU+GPU异构平台混合编程的框架,内部集成一些接口函数和通用函数库,为快速程序开发提供便利。最后,完成了线性调频连续波雷达信号处理算法（脉冲压缩、数字波束形成、杂波抑制及动目标检测、恒虚警检测、点迹凝聚等）在CPU+GPU异构平台上的并行实现过程。通过显控终端的目标航迹检测结果可以看到,本雷达系统具有实时检测低空慢速小目标的能力。通过相同算法,不同硬件平台的运算时间对比,证明了CPU+GPU异构平台加速效果明显,这对于雷达信号处理系统的实时性具有很大的意义。
邢旺[9]（2019）在《雷达回波转换与显示的设计与实现》文中研究指明随着我国水运行业的迅速发展以及船舶大型化的趋势增加,为了保障近海岸船舶的航行安全,船舶交通管理系统（VTS）得到广泛应用。国内大多VTS系统都是从国外采购,设备更新或维修费用昂贵。核心技术来自国外,严重的威胁了我国沿海国防的安全。所以研发国产化VTS系统意义重大。雷达是VTS系统中主要的信息来源设备,通过形成探测回波来识别物体。从国外引入不同厂商的VTS系统时,也会引入不同种类的雷达。VTS系统都是和配套的雷达使用,当更换异构雷达时会导致VTS系统不兼容。如果国产化的VTS系统能接入异构雷达,就能大大提高VTS系统的可复用性,节约成本。本文首先研究多种雷达协议格式,找出雷达协议之间的异同点,提出一种能够接收多种雷达协议的方案。采用提取、填充以及压缩等步骤对雷达原始回波进行归一化处理,形成能够在VTS系统中使用的统一格式,为后续其它子系统的使用提供便利。并且将归一化回波发送到记录重放子系统进行存储。其次对归一化回波采取填充、合并以及标绘等步骤形成目标结构,为目标跟踪子系统提供跟踪数据来源。然后采用墨卡托投影、GDI+以及双缓冲等技术将雷达归一化回波绘制到电子海图上。本文设计与实现的系统经过实际VTS项目验证,达到了方便多种雷达接入VTS系统和统一的回波在海图中精准显示的效果。
滕琨[10]（2019）在《基于GPU+CPU的雷达仿真系统设计与实现》文中研究表明随着信息技术和电子技术的迅速发展,战争武器不断革新,雷达所处工作环境越来越复杂,雷达内部的处理流程也越来越复杂。这使得雷达仿真系统的实时性问题越来越突出,提升雷达仿真系统的仿真速度成为了必须解决的问题。近年来,随着GPU并行计算的推广和CUDA并行编程架构的不断更新,使得雷达领域的研究人员找到了解决雷达仿真系统实时性问题的新方向。经过研究发现在雷达仿真系统中的大量算法都可以并行化实现。可以使用GPU加速这些算法,以提高整个雷达仿真系统的仿真速度。本文以阵列雷达仿真系统为研究对象。首先分析了阵列雷达仿真系统的需求,将阵列雷达仿真系统分为场景设置、阵列雷达回波信号模拟、阵列雷达信号处理以及终端显示四个软件进行实现,介绍了CUDA的存储模型和软件体系,结合阵列雷达仿真系统的需求和CUDA并行计算技术提出了基于双GPU与CPU的阵列雷达仿真系统总体方案。然后,使用GPU实现阵列雷达回波信号模拟和阵列雷达信号处理,对其中的算法进行并行化。所使用的方法是第一步介绍算法的原理并分析其中的并行因素,第二步使用GPU并行实现算法,第三步使用nvprof测试GPU程序性能参数,找到程序性能瓶颈,并对其进行相应的优化。最后,将这些模块组成阵列雷达回波信号模拟软件和阵列雷达信号处理软件,使用Qt5和JavaScript实现了场景构建软件,使用Qt5实现了终端显示软件,将场景设置软件、阵列雷达回波信号模拟软件、阵列雷达信号处理软件和终端显示软件连接组成阵列雷达仿真系统。设置仿真场景对整个系统进行测试,并验证了雷达仿真系统的实时性。本文使用双GPU分别运行阵列雷达回波信号模拟软件和阵列雷达信号处理软件,实现了任务级并行,使用流并发、异步流传输和主机设备并发的方法,实现了模块级并行,使用CUDA多线程实现模块内部算法级并行。通过任务级并行、模块级并行和算法级并行加速整个雷达仿真系统运行速度,达到了实时仿真的效果。其中,阵列雷达回波信号模拟软件能够仿真复杂电磁环境而且具有良好的实时性。阵列雷达信号处理软件能够对雷达回波信号进行准确且快速的处理。场景设置软件不仅能够实现作战场景的设置,而且用户操作方便、界面美观。终端显示软件不仅能够实现对雷达信号处理的结果显示,而且具有一定的数据处理能力。本文所实现的阵列雷达仿真系统具有实时性强、处理结果准确、操作简单和人机交互友好等优点,对实际阵列雷达系统的测试及完善具有一定的工程参考意义。
二、使用压缩算法实现雷达原始资料共享的技术方法（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、使用压缩算法实现雷达原始资料共享的技术方法（论文提纲范文）
（1）雷达通信一体化互干扰处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 雷达通信一体化研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 总结与发展趋势 |
| 1.3 论文的主要贡献与创新 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 雷达通信一体化关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达通信频谱重叠共存 |
| 2.2.1 信号模型 |
| 2.2.2 非协同模式:雷达为中心 |
| 2.2.3 非协同模式:通信为中心 |
| 2.2.4 协同模式 |
| 2.3 雷达通信频谱感知共存 |
| 2.4 雷达通信功能共存 |
| 2.4.1 在雷达波形中嵌入通信数据 |
| 2.4.2 雷达采用通信波形 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 雷达通信一体化遍历干扰对齐算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号模型 |
| 3.3 遍历干扰对齐算法 |
| 3.3.1 信道量化 |
| 3.3.2 预编码矩阵构造方法 |
| 3.4 MIMO雷达通信系统性能分析 |
| 3.4.1 MIMO雷达检测概率理论分析 |
| 3.4.2 MIMO雷达检测性能结果分析 |
| 3.4.3 通信性能结果分析 |
| 3.5 相控阵雷达-MIMO通信系统性能分析 |
| 3.5.1 相控阵雷达检测概率理论分析 |
| 3.5.2 相控阵雷达检测性能结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 雷达通信一体化遍历干扰导向算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 遍历干扰导向算法 |
| 4.3.1 预编码矩阵构造方法 |
| 4.3.2 发射功率分析 |
| 4.3.3 MIMO雷达检测概率分析 |
| 4.3.4 相控阵雷达检测概率分析 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.4.1 通信性能结果分析 |
| 4.4.2 雷达性能仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 雷达通信一体化相互干扰对齐算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 干扰对齐算法 |
| 5.3 相互干扰对齐算法 |
| 5.3.1 预编码矩阵构造方法 |
| 5.3.2 雷达系统检测概率理论分析 |
| 5.3.3 雷达通信系统Do Fs理论分析 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.4.1 通信系统BER结果分析 |
| 5.4.2 雷达系统检测性能结果分析 |
| 5.4.3 通信系统Do Fs结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 雷达通信一体化干扰利用算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 信号模型 |
| 6.3 干扰利用算法 |
| 6.3.1 雷达和通信互干扰利用 |
| 6.3.2 选择信道反转预编码构造方法 |
| 6.3.3 选择ZFBF准则 |
| 6.3.4 选择旋转ZFBF准则 |
| 6.4 算法复杂度分析 |
| 6.5 仿真分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）基于CPU和GPU的雷达目标识别算法并行实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 雷达目标识别简介 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 并行计算在雷达领域的研究现状 |
| 1.4 CPU处理器的发展 |
| 1.5 GPU处理器的发展 |
| 1.6 论文的工作安排 |
| 第二章 雷达HRRP目标识别基本方法 |
| 2.1 HRRP相关概念 |
| 2.2 HRRP识别的基本流程 |
| 2.3 脉冲压缩 |
| 2.3.1 匹配滤波原理 |
| 2.3.2 分段脉冲压缩技术 |
| 2.3.3 仿真实验结果 |
| 2.4 基于Keystone变换的相参积累算法 |
| 2.4.1 Keystone变换原理 |
| 2.4.2 DFT+IFFT算法原理 |
| 2.4.3 Chirp-Z算法原理 |
| 2.4.4 仿真实验结果 |
| 2.5 HRRP数据预处理 |
| 2.5.1 归一化和迭代对齐 |
| 2.5.2 仿真实验结果 |
| 2.6 经典雷达HRRP目标识别模型 |
| 2.6.1 最大相关系数分类器模型 |
| 2.6.2 自适应高斯分类器模型 |
| 2.6.3 因子分析模型 |
| 2.6.4 复因子分析模型 |
| 2.6.5 仿真实验结果 |
| 2.7 卷积神经网络识别模型 |
| 2.7.1 神经元模型 |
| 2.7.2 前馈神经网络模型 |
| 2.7.3 卷积神经网络模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 CPU和 GPU处理器的并行编程 |
| 3.1 CPU和 GPU硬件结构的异同 |
| 3.2 CPU多线程编程方法 |
| 3.3 GPU多线程编程框架 |
| 3.3.1 CUDA架构介绍 |
| 3.3.2 CUDA编程执行模型 |
| 3.4 CUDA编程调试及内核优化技巧 |
| 3.4.1 CUDA编程调试 |
| 3.4.2 CUDA内核优化技巧 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于CPU和 GPU的 HRRP识别相关算法并行实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 硬件平台与软件框架介绍 |
| 4.3 分段脉冲压缩算法并行实现 |
| 4.3.1 频域分段脉冲压缩并行结构分析 |
| 4.3.2 分段脉冲压缩CPU多线程并行实现 |
| 4.3.3 分段脉冲压缩GPU多线程并行实现 |
| 4.3.4 分段脉冲压缩并行实现结果 |
| 4.4 Keystone变换并行实现 |
| 4.4.1 Keystone变换并行结构分析 |
| 4.4.2 DFT+IFFT、Chirp-Z算法的CPU多线程并行实现 |
| 4.4.3 DFT+IFFT、Chirp-Z算法的GPU多线程并行实现 |
| 4.4.4 DFT+IFFT、Chirp-Z算法并行实现结果 |
| 4.4.5 运行时间与线程数的选择问题 |
| 4.5 迭代对齐并行实现 |
| 4.5.1 迭代对齐并行结构分析 |
| 4.5.2 迭代对齐CPU多线程并行实现 |
| 4.5.3 迭代对齐GPU多线程并行实现 |
| 4.5.4 迭代对齐并行实现结果 |
| 4.6 经典HRRP目标识别模型并行实现 |
| 4.6.1 MCC、AGC模型并行结构分析 |
| 4.6.2 MCC、AGC模型的CPU多线程并行实现 |
| 4.6.3 MCC、AGC模型的GPU多线程并行实现 |
| 4.6.4 MCC、AGC模型并行实现结果 |
| 4.6.5 FA、CFA模型并行结构分析 |
| 4.6.6 FA、CFA模型的CPU多线程并行实现 |
| 4.6.7 FA、CFA模型的GPU多线程并行实现 |
| 4.6.8 FA、CFA模型并行实现结果 |
| 4.7 均值方差解耦合的快速求法 |
| 4.7.1 CPU均值方差解耦合实现的性能分析 |
| 4.7.2 GPU均值方差解耦合实现的性能分析 |
| 4.8 卷积神经网络识别模型的并行实现 |
| 4.8.1 卷积神经网络模型并行结构分析 |
| 4.8.2 一维卷积神经网络并行实现 |
| 4.8.3 二维卷积神经网络并行实现 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于CPU+GPU的雷达模拟训练系统软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷达模拟训练器系统研究现状 |
| 1.2.2 GPU高性能计算发展现状 |
| 1.2.3 基于GPU的雷达系统仿真发展现状 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 基于GPU的雷达模拟训练系统方案设计 |
| 2.1 GPU并行技术 |
| 2.1.1 GPU硬件结构 |
| 2.1.2 GPU的线程模型 |
| 2.1.3 GPU的存储模型 |
| 2.1.4 CUDA的软件模型 |
| 2.1.5 CUDA线程分支问题及优化策略 |
| 2.2 雷达模拟训练系统需求分析 |
| 2.3 雷达模拟训练系统设计方案 |
| 2.3.1 雷达模拟训练系统整体方案 |
| 2.3.2 场景构建模块 |
| 2.3.3 基于GPU的雷达回波模拟模块 |
| 2.3.4 基于GPU的信号处理模块 |
| 2.3.5 显控模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 雷达回波模拟GPU实现与优化 |
| 3.1 杂波仿真基础和DEM处理 |
| 3.1.1 杂波仿真模型 |
| 3.1.2 DEM数据处理过程 |
| 3.1.3 DEM处理GPU实现和优化 |
| 3.2 杂波仿真GPU实现 |
| 3.2.2 回波幅度序列并行计算 |
| 3.2.3 杂波调制 |
| 3.3 箔条走廊模块 |
| 3.3.1 箔条走廊回波建模 |
| 3.3.2 有效单元判断GPU实现 |
| 3.3.3 箔条走廊回波GPU实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 雷达信号处理GPU实现与优化 |
| 4.1 窄脉冲剔除模块 |
| 4.1.1 窄脉冲干扰 |
| 4.1.2 窄脉冲干扰剔除 |
| 4.1.3 窄脉冲剔除GPU实现 |
| 4.2 脉冲压缩模块 |
| 4.2.1 匹配滤波实现 |
| 4.2.2 匹配滤波GPU实现 |
| 4.3 SLC和SLB模块 |
| 4.3.1 基于SLC抗混合干扰原理 |
| 4.3.2 抗混合干扰GPU实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 雷达模拟训练软件实现和测试 |
| 5.1 场景构建模块实现 |
| 5.1.1 编辑显示模块 |
| 5.1.2 传输控制模块 |
| 5.2 回波模拟与信号处理实现 |
| 5.3 显控模块实现 |
| 5.3.1 显示功能实现 |
| 5.3.2 控制功能实现 |
| 5.4 雷达模拟训练系统实验 |
| 5.4.1 实验场景编辑 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）认知航海雷达关键技术研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略语 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 认知雷达技术领域国内外的研究现状 |
| 1.2.1 认知雷达的提出和主要热点研究领域 |
| 1.2.2 雷达海杂波特性认知的研究 |
| 1.2.3 认知雷达的环境认知研究 |
| 1.2.4 认知雷达目标检测 |
| 1.2.5 雷达波形设计 |
| 1.2.6 认知雷达的技术实现方法研究 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 认知航海雷达结构模型研究 |
| 2.1 传统航海雷达工作特性分析 |
| 2.1.1 雷达信号参数与雷达目标的探测性能 |
| 2.1.2 航海雷达目标探测性能的局限性 |
| 2.2 认知航海雷达的结构模型 |
| 2.2.1 认知航海雷达基本功能需求分析 |
| 2.2.2 认知航海雷达的结构模型 |
| 2.3 认知航海雷达发射信号结构模型 |
| 2.3.1 雷达波形设计的理论依据 |
| 2.3.2 脉内线性调频信号和脉冲压缩处理 |
| 2.3.3 脉内线性调频信号的模糊函数 |
| 2.3.4 认知航海雷达发射信号模型 |
| 2.4 基于波形控制参数的匹配滤波器的实现方法研究 |
| 2.4.1 基带信号恢复 |
| 2.4.2 匹配滤波器时域波形的产生方法研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 认知航海雷达控制执行方法的研究 |
| 3.1 基于目标空间分布的波形参数控制方法 |
| 3.2 基于目标检测性能的波形控制方法 |
| 3.2.1 基于积累平均的雷达杂波的正态逼近 |
| 3.2.2 基于信杂比的信号波形选择控制方法 |
| 3.3 认知航海雷达的感知信息的表示 |
| 3.3.1 工作存储器感知信息内容和表示方法 |
| 3.3.2 感知存储器 |
| 3.4 雷达波形控制流程 |
| 3.4.1 感知探测阶段的工作流程 |
| 3.4.2 认知控制阶段的工作流程 |
| 3.5 模型和认知执行控制流程的有效性实验分析 |
| 3.5.1 认知航海雷达实验条件 |
| 3.5.2 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 雷达环境的感知方法研究 |
| 4.1 认知航海雷达目标感知探测与目标监视区域的关系分析 |
| 4.1.1 基于探测水域特性和安全航行目的感知探测策略的研究 |
| 4.1.2 受陆地和岛屿影响的水域 |
| 4.2 基于雷达图像的岸线感知方法 |
| 4.2.1 雷达图像的平滑处理 |
| 4.2.2 岸线提取 |
| 4.2.3 岸线提取实验 |
| 4.3 基于GM-PHD的目标空间分布感知算法 |
| 4.3.1 GM-PHD多目标跟踪算法 |
| 4.3.2 改进的不依赖于新生目标强度的GM-PHD滤波算法 |
| 4.3.3 仿真实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于感知的雷达目标检测方法的研究 |
| 5.1 避免扩展目标对杂波参数估计产生干扰的方法 |
| 5.1.1 距离扩展目标对杂波参数估计的影响分析 |
| 5.1.2 基于AIS信息的保护窗宽度计算方法 |
| 5.2 杂波尖峰干扰的自适应双参量对数压缩处理算法 |
| 5.2.1 单常参数对数处理算法 |
| 5.2.2 常数双参量对数处理算法 |
| 5.2.3 自适应双参量对数处理算法 |
| 5.3 基于发射波形参数的雷达回波信号合并处理 |
| 5.4 综合CFAR处理器 |
| 5.4.1 综合CFAR处理器的检测统计量 |
| 5.4.2 综合CFAR处理器的基本结构设计 |
| 5.4.3 参考窗和保护窗的控制算法 |
| 5.4.4 杂波均匀性的检验与窗口控制 |
| 5.4.5 根据虚警概率确定恒虚警处理门限 |
| 5.4.6 Comp-CFAR处理器的实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文研究的主要成果总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 发射周期与波形参数的关系 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（5）机动平台SAR斜视成像算法及GPU并行计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 机动平台SAR成像综述 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.2.1 合成孔径雷达概述 |
| 1.2.2 机动平台SAR概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 SAR成像的GPU应用现状 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 |
| 第二章 SAR成像的原理和方法 |
| 2.1 SAR成像原理 |
| 2.2 SAR成像模式 |
| 2.3 SAR成像算法 |
| 2.3.1 距离多普勒算法 |
| 2.3.2 线性调频变标算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于方位非线性变标的弹载SAR斜视成像 |
| 3.1 导引头工作模式规划 |
| 3.2 雷达导引头参数设计 |
| 3.2.1 雷达导引头工作频段 |
| 3.2.2 雷达体制和信号波形 |
| 3.2.3 信号带宽和脉冲宽度 |
| 3.2.4 距离向和方位向分辨率 |
| 3.2.5 脉冲重复频率 |
| 3.3 基于非线性变标的弹载SAR斜视成像算法 |
| 3.3.1 SAR斜视成像算法分析 |
| 3.3.2 弹载SAR成像的斜距模型 |
| 3.3.3 曲线轨迹下弹载SAR斜视成像算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 斜视SAR成像的GPU并行计算 |
| 4.1 GPU在SAR成像中的应用 |
| 4.1.1 GPU概述 |
| 4.2 CUDA并行计算架构 |
| 4.2.1 CUDA简介 |
| 4.2.2 CUDA编程架构 |
| 4.2.3 CUDA内存模式及优化分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 弹载SAR斜视成像的实验仿真和分析 |
| 5.1 仿真平台与环境 |
| 5.2 弹载SAR系统仿真软件 |
| 5.3 弹载SAR斜视成像的仿真与分析 |
| 5.3.1 其他成像算法的仿真分析 |
| 5.3.2 点阵目标的仿真和分析 |
| 5.3.3 舰船目标的仿真和分析 |
| 5.4 弹载SAR斜视成像的并行算法分析 |
| 5.4.1 并行计算的初始化 |
| 5.4.2 核函数的设计和优化 |
| 5.4.3 并行算法的性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（7）船载VDR中雷达图像压缩传输系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 船舶航行记录仪发展与研究现状 |
| 1.2.2 静态图像压缩发展与研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 2 系统总体方案设计 |
| 2.1 需求分析与总体结构 |
| 2.2 硬件开发平台 |
| 2.3 软硬件协同设计工具 |
| 2.4 JPEG2000算法 |
| 2.4.1 图像预处理 |
| 2.4.2 离散小波变换 |
| 2.4.3 Tier1编码 |
| 2.4.4 Tier2编码 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 雷达图像采集与压缩算法的实现 |
| 3.1 雷达图像采集模块设计 |
| 3.1.1 HDMI编码协议 |
| 3.1.2 雷达图像采集的FPGA实现 |
| 3.2 JPEG2000算法的软硬件协同设计 |
| 3.2.1 预处理模块的FPGA实现 |
| 3.2.2 离散小波变换的FPGA实现 |
| 3.2.3 基于OpenMP的EBCOT算法实现 |
| 3.3 异构核间通信方法的设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 软件系统设计 |
| 4.1 构建嵌入式运行环境 |
| 4.1.1 搭建嵌入式Linux系统 |
| 4.1.2 移植OpenMP依赖库 |
| 4.2 驱动程序的设计 |
| 4.2.1 Linux设备树设计 |
| 4.2.2 基于Platform总线的驱动设计 |
| 4.3 数据网络传输模块的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试与分析 |
| 5.1 系统测试平台 |
| 5.2 系统模块测试 |
| 5.2.1 雷达图像采集测试 |
| 5.2.2 JPEG2000压缩测试 |
| 5.3 系统整合测试 |
| 5.4 资源使用与功耗分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（8）基于GPGPU的雷达信号处理算法实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 线性调频连续波雷达 |
| 1.2.1 线性调频连续波雷达的发展 |
| 1.2.2 线性调频连续波雷达的优缺点 |
| 1.3 各种信号处理器处理性能比较 |
| 1.4 GPU通用计算平台的演进 |
| 1.4.1 通用计算平台架构发展 |
| 1.4.2 GPU在高性能计算领域的应用 |
| 1.5 论文的内容与结构安排 |
| 第二章 线性调频连续波体制雷达信号处理算法 |
| 2.1 线性调频连续波体制雷达系统基本处理流程 |
| 2.2 雷达回波信号预处理 |
| 2.2.1 下变频 |
| 2.2.2 去斜 |
| 2.3 数字信号处理算法 |
| 2.3.1 脉冲压缩 |
| 2.3.2 数字波束形成 |
| 2.3.3 杂波抑制及动目标检测 |
| 2.3.4 单元平均恒虚警检测 |
| 2.3.5 点迹凝聚 |
| 2.3.6 角度测量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于CPU+GPU的雷达信号处理平台 |
| 3.1 CPU+GPU的异构平台 |
| 3.2 数据流驱动的信号处理模式 |
| 3.3 统一计算设备架构CUDA |
| 3.3.1 Kernel核函数 |
| 3.3.2 线程结构 |
| 3.3.3 存储结构 |
| 3.3.4 程序结构 |
| 3.3.5 软件体系结构 |
| 3.4 多流模式下的异步加速 |
| 3.5 多GPU间的数据同步和交互 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于GPU的雷达信号处理算法并行实现 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.1.1 前端回波数据接收 |
| 4.1.2 上位机信号处理平台 |
| 4.1.3 后端目标点迹报送 |
| 4.2 CPU控制端的信号处理 |
| 4.3 GPU端信号处理算法的并行实现 |
| 4.3.1 脉冲压缩的并行实现 |
| 4.3.2 数字波束形成的并行实现 |
| 4.3.3 杂波抑制及动目标检测的并行实现 |
| 4.3.4 恒虚警检测的并行实现 |
| 4.3.5 点迹凝聚的并行实现 |
| 4.4 系统目标检测结果 |
| 4.5 GPU编程的优化方法 |
| 4.5.1 核函数的线程结构配置优化 |
| 4.5.2 显存中特殊结构内存块的使用 |
| 4.5.3 共享内存 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）雷达回波转换与显示的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.4 课题研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 课题相关技术介绍 |
| 2.1 雷达相关知识 |
| 2.1.1 雷达组成 |
| 2.1.2 雷达回波信号 |
| 2.1.3 雷达扫描方式 |
| 2.1.4 雷达信号数字化处理 |
| 2.1.5 雷达杂波 |
| 2.2 MFC框架技术 |
| 2.3 GDI+双缓冲绘图技术 |
| 2.4 多线程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 雷达回波数据预处理 |
| 3.1 多种雷达协议 |
| 3.1.1 雷达协议对比 |
| 3.1.2 多种雷达协议的归一化 |
| 3.2 雷达信号坐标变换 |
| 3.2.1 投影方式介绍 |
| 3.2.2 墨卡托坐标转换 |
| 3.2.3 平面直角坐标转为屏幕坐标 |
| 3.3 雷达图像滤波处理 |
| 3.3.1 栅格图像介绍 |
| 3.3.2 图像滤波处理算法对比 |
| 3.3.3 中值滤波原理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统分析与设计 |
| 4.1 系统分析 |
| 4.1.1 系统划分 |
| 4.1.2 系统功能分析 |
| 4.1.3 非功能性需求 |
| 4.1.4 数据存储 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.2.1 系统结构设计 |
| 4.2.2 数据流程设计 |
| 4.2.3 数据结构设计 |
| 4.2.4 用户接口设计 |
| 4.3 回波转换的设计 |
| 4.3.1 通信设置 |
| 4.3.2 归一化回波 |
| 4.3.3 目标形成 |
| 4.4 回波显示的设计 |
| 4.4.1 雷达回波显示 |
| 4.4.2 雷达余辉显示 |
| 4.4.3 回波显示的改进 |
| 4.5 回波存储的设计 |
| 4.5.1 记录重放原理 |
| 4.5.2 雷达视频记录 |
| 4.5.3 雷达视频重放 |
| 4.6 多线程模块的设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统的实现 |
| 5.1 系统开发及运行平台要求 |
| 5.2 回波转换的实现 |
| 5.2.1 通信实现 |
| 5.2.2 归一化回波 |
| 5.2.3 目标形成 |
| 5.3 回波显示的实现 |
| 5.3.1 雷达回波显示实现 |
| 5.3.2 雷达余辉显示实现 |
| 5.4 回波存储的实现 |
| 5.4.1 雷达视频记录实现 |
| 5.4.2 雷达视频重放实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（10）基于GPU+CPU的雷达仿真系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作和结构安排 |
| 第二章 基于GPU与CPU的阵列雷达仿真系统总体方案设计 |
| 2.1 阵列雷达仿真系统需求分析 |
| 2.2 阵列雷达仿真系统总体框架 |
| 2.3 阵列雷达仿真系统子系统划分 |
| 2.3.1 阵列雷达回波信号模拟软件 |
| 2.3.2 阵列雷达信号处理软件 |
| 2.3.3 场景设置软件 |
| 2.3.4 终端显示软件 |
| 2.4 CUDA并行编程 |
| 2.4.1 存储模型 |
| 2.4.2 CUDA软件体系 |
| 2.5 基于双GPU与CPU的阵列雷达仿真系统总体方案 |
| 2.5.1 总体方案 |
| 2.5.2 主机设备并发优化 |
| 2.5.3 流并发优化 |
| 2.5.4 异步流传输优化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 阵列雷达仿真系统GPU实现与优化 |
| 3.1 杂波模块GPU实现与优化 |
| 3.1.1 杂波数学模型 |
| 3.1.2 杂波散射单元划分 |
| 3.1.3 杂波散射单元功率谱计算 |
| 3.1.4 GPU实现与优化 |
| 3.2 箔条干扰模块GPU实现与优化 |
| 3.2.1 箔条云雷达散射截面积的建模 |
| 3.2.2 箔条云回波建模与仿真 |
| 3.2.3 GPU实现与优化 |
| 3.3 数字波束形成模块GPU实现与优化 |
| 3.3.1 数字波束形成原理 |
| 3.3.2 GPU实现与优化 |
| 3.4 MTD模块的GPU实现与优化 |
| 3.4.1 MTD原理 |
| 3.4.2 GPU实现及优化 |
| 3.5 恒虚警检测模块的GPU实现与优化 |
| 3.5.1 单元平均恒虚警检测原理 |
| 3.5.2 GPU实现与优化 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 阵列雷达仿真系统的软件实现 |
| 4.1 场景设置软件的设计与实现 |
| 4.1.1 编辑场景 |
| 4.1.2 参数计算与传输 |
| 4.1.3 仿真控制 |
| 4.2 终端显示软件的设计与实现 |
| 4.2.1 指令控制 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.2.3 处理结果显示 |
| 4.3 阵列雷达回波信号模拟软件 |
| 4.4 阵列雷达信号处理软件 |
| 4.5 阵列雷达仿真实验 |
| 4.5.1 场景设置 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.5.3 实时性验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、使用压缩算法实现雷达原始资料共享的技术方法（论文参考文献）
- [1]雷达通信一体化互干扰处理方法研究[D]. 洪冰清. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于CPU和GPU的雷达目标识别算法并行实现[D]. 钟银都. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [3]基于CPU+GPU的雷达模拟训练系统软件设计[D]. 董杨. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]认知航海雷达关键技术研究[D]. 柳毅. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]机动平台SAR斜视成像算法及GPU并行计算研究[D]. 张尊杰. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [7]船载VDR中雷达图像压缩传输系统的设计与实现[D]. 唐云鹏. 大连海事大学, 2019(06)
- [8]基于GPGPU的雷达信号处理算法实现[D]. 祁舒丹. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [9]雷达回波转换与显示的设计与实现[D]. 邢旺. 大连海事大学, 2019(06)
- [10]基于GPU+CPU的雷达仿真系统设计与实现[D]. 滕琨. 西安电子科技大学, 2019(02)