分布式雷达系统实时处理与GPU实现

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分布式雷达系统,是当前一个十分重要的雷达研究方向,这种模式的雷达系统的工作方式是在地面大范围内布置多个雷达节点,并以软件为主体,在多个平台或系统上实现控制和数据处理。这种工作方式下的雷达系统具有高探测能力、高抗干扰能力、高抗截获能力和高实时性等多方面的优点。本文主要以分布式MIMO(Multiple Input Multiple Output)雷达为研究对象,对目标探测技术和相应的实时软件系统做了以下几点研究:1、简单介绍了分布式雷达系统的基本结构、信号模型和信号处理算法流程,包括数字波束形成算法、匹配滤波算法、动目标检测算法、恒虚警检测算法、搜索合成算法和目标跟踪算法。2、分析了分布式雷达系统的时间延迟和幅相误差对目标检测的影响,介绍了传统的分布式雷达系统节点幅相误差校正方法,对于发射阵列和接收阵列分别详细介绍了误差校正的步骤。提出了一种基于SVS-LMS(Sigmoid-Variable-Step Least Mean Square)算法并结合STAP(Space-Time Adaptive Process)结构对节点之间的接收幅相误差和时间延迟同时进行自适应校正的方法,针对节点内和节点间两种情况分别做了算法分析。并通过仿真实验验证了算法的有效性。3、简单介绍了GPU的硬件架构和统一计算设备架构编程(Compute Unified Device Architecture,CUDA)原理,分析了GPU并行计算技术的优点和GPU加速计算的硬件原理。研究了基于GPU和C++的分布式MIMO雷达信号处理流程的实时处理程序,介绍了每一个信号处理模块的实际功能和实现原理,并利用实测数据对程序的准确性和实时性进行了验证,得到的检测结果结果与实际基本一致,加速比达到了2*10^4。4、设计了基于QT的人机交互界面,简单介绍了QT软件的基本功能,并阐述了人机交互界面程序的设计思路和原理,展示了雷达系统终端人机交互界面的功能和显示内容。
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