典型文献
宽带STMV波束形成算法的GPU并行优化实现
文献摘要：
CBF是声呐阵列信号处理的常用方法,其特点是权向量不变、运算量小,但阵增益有限、强干扰抑制能力不足.STMV的多目标方位分辨率和干扰抑制能力优于CBF,但STMV最佳权向量求解时利用了接收数据空间协方差矩阵,权向量计算复杂度的提高,使计算量显著增加,因此基于传统数字信号处理系统工程实现时因规模庞大而无法在水下无人平台中使用.为解决此问题,文章基于CUDA编程模型,设计实现了宽带STMV在GPU上并行实现,极大地提高了运算效率.测试结果表明:对于相同数据,GPU并行处理较CPU运算效率可达160倍以上.这说明GPU在大规模计算中优势显著.该硬件实现方式有望应用于水下无人平台声呐信号处理系统中.
文献关键词：
GPU;CUDA;STMV波束形成;水下无人平台
中图分类号：
作者姓名：
魏德凯;曾赛
作者机构：
水声对抗技术重点实验室,上海,201108
文献出处：
引用格式：
[1]魏德凯;曾赛-.宽带STMV波束形成算法的GPU并行优化实现)[J].声学与电子工程,2022(03):16-19
A类：
STMV,声呐信号处理
B类：
宽带,波束形成算法,GPU,并行优化,优化实现,CBF,阵列信号处理,常用方法,运算量,阵增益,强干扰,干扰抑制,抑制能力,接收数据,数据空间,协方差矩阵,计算复杂度,计算量,数字信号处理系统,水下无人平台,CUDA,设计实现,极大地提高,运算效率,并行处理,CPU,硬件实现,实现方式
AB值：
0.280567
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