[1]火静斌,张晓滨,田 泽.基于 CPU-GPU 的有序统计类恒虚警检测优化[J].计算机技术与发展,2023,33(04):40-45.[doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2023. 04. 006]
　HUO Jing-bin,ZHANG Xiao-bin,TIAN Ze.Order Statistics Constant False-alarm Optimization Based on CPU-GPU[J].,2023,33(04):40-45.[doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2023. 04. 006]
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基于 CPU-GPU 的有序统计类恒虚警检测优化()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
33
期数:
2023年04期
页码:
40-45
栏目:
分布与并行计算
出版日期:
2023-04-10

文章信息/Info

Title:
Order Statistics Constant False-alarm Optimization Based on CPU-GPU
文章编号:
1673-629X(2023)04-0040-06
作者:
火静斌1 ; 张晓滨1 ; 田 泽2
1. 西安工程大学,陕西 西安 710048;
2. 集成电路与微系统设计航空科技重点实验室,陕西 西安 710068
Author(s):
HUO Jing-bin1 ; ZHANG Xiao-bin1 ; TIAN Ze2
1. Xi’an Polytechnic University,Xi’an 710048,China;
2. Integrated Circuit and Microsystem Design Key Laboratory of Aviation Science and Technology,Xi’an 710068,China
关键词:
雷达信号处理; 并行计算; 恒虚警检测; 双调排序; OpenCL
Keywords:
radar signal processing; parallel computing; constant false alarm rate; bitonic sort; OpenCL
分类号:
TP391
DOI:
10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2023. 04. 006
摘要:
雷达信号处理算法的高性能实现是雷达系统设计中的关键技术。 而恒虚警检测技术是雷达信号目标检测系统中控制虚警率的重要手段之一,也是最耗费系统资源的地方。 传统的恒虚警检测技术主要采用 DSP 和 FPGA 等定制化设备,但存在的问题主要有开发周期长、调试难度大、耗费资源。 为了满足脉冲多普勒雷达回波数据的实时处理需求以及国产化 GPU 的生态扩充,文章针对恒虚警检测技术分析了有序统计类恒虚警检测方法( OSCFAR) 的可并行性问题,并基于OpenCL 平台提出了对 OSCFAR 进行 GPU 加速的方法。 该方法中提出了 OSCFAR 在 GPU 中避免条件分支的并行化技术,优化了适用于 GPU 的并行化排序方法,减少了系统访问全局内存所花费的时间。 最后从性能测试和误差分析角度评估了OSCFAR 的实时性和准确性,实验结果表明,在所使用的硬件平台上相比于传统 CPU 实现达到了 60 倍以上的加速比,处理精度可以达到与原有方案相同的水平。
Abstract:
High-performance implementation of radar signal processing algorithms is a key technology in radar system design. ConstantFalse Alarm Rate ( CFAR) detection is one of the important means to control the false - alarm rate in the radar signal target detectionsystem. The traditional CFARs use customized equipment such as DSP and FPGA,but the long development cycle,difficult debugging,and resource consumption are the main problems. To meet the real-time processing requirements of pulsed Doppler radar echo data andthe ecological expansion of domestic GPUs, we analyze the parallelism problem of the Ordered Statistical Constant False Alarm Rate( OSCFAR ) . Based on the platform accelerated OSCFAR on GPU, we propose a parallelization technique for OSCFAR to avoidconditional branches in GPU,optimize the parallelization sorting method suitable for GPU,and reduce the time it takes for the system toaccess global memory. Finally,the real-time performance and accuracy of OSCFAR are evaluated from the perspective of performancetesting and error analysis. Compared with the traditional CPU on the hardware platform,the results show that the acceleration ratio ismore than 60 times,and the processing accuracy can reach the same level as the original one.

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更新日期/Last Update: 2023-04-10