机载雷达长相参积累机动目标速度补偿方法

载机与空中目标间的相对高机动,会引起机载脉冲多普勒雷达长时间相参积累时目标在频率上跨越多个多普勒滤波器单元,导致目标的相参积累能量降低。利用目标航迹预测加速度或载机自身加速度,在目标回波的距离频域进行线性相位补偿的方法,实现了机动目标的速度走动补偿,有效地提高了目标相参积累信噪比。该方法显著改善了雷达对机动目标的检测性能,具有运算量小、易于工程实时处理等特点。仿真数据验证了理论分析的结果和算法的有效性。     

基于OpenCL的数字相控阵雷达干扰模拟

针对现代战争复杂电磁环境以及数字相控阵雷达干扰信号生成数据量大、多波束等难点,利用图形处理器（GPU）带宽高,运算能力强的特点,使用OpenCL异构编程框架实现数据级并行策略,设计了基于OpenCL的五种典型数字干扰并行算法。算法根据GPU的读写机制进行优化设计,充分发掘了现有GPU的并行计算能力。实验结果表明：基于GPU的数据并行计算程序与中央处理器（CPU）平台相比较,加速比最大可达3.25,提高了相关雷达回波模拟设备的速度,基本满足数字相控阵雷达信号处理的实时性要求。     

众核处理架构在水下航行器相位编码脉冲回波检测中的应用

针对宽带编码脉冲、多输入多输出等新型目标探测体制发展带来的运算量和数据存储需求剧增的问题,根据水下航行器相位编码脉冲回波检测算法的数据级并行特点,提出应用图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)众核处理架构,并从任务分配策略、数据处理流程、GPU硬件资源利用率和存储器访问等角度考虑,设计了算法在GPU上的并行实现框架。利用湖试数据测试了桌面级GPU平台、嵌入式GPU平台与基于多核数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)的传统航行器信号处理平台的性能,与多核DSP平台相比,嵌入式GPU平台在功耗、运算性能等方面更有优势。研究结果表明采用嵌入式GPU平台可大幅提升每瓦特性能指标并简化系统设计,能满足新型航行器探测系统大数据量、低功耗和实时性的应用需求。      

基于格子Boltzmann方法的多孔介质流动模拟GPU加速

利用NVIDIA CUDA平台,在GPU上结合稀疏存贮算法实现基于格子Boltzmann方法的孔隙尺度多孔介质流动模拟加速,测试该算法相对基本算法的性能.比较该算法在不同GPU上使用LBGK和MRT两种碰撞模型及单、双精度计算时的性能差异.测试结果表明在GPU环境下采用稀疏存贮算法相对基本算法能大幅提高计算速度并节省显存,相对于串行CPU程序加速比达到两个量级.使用较新构架的GPU时,MRT和LBGK碰撞模型在单、双浮点数精度下计算速度相同.而在较上一代的GPU上,计算精度对MRT碰撞模型计算速度影响较大.     

大规模声学边界元法的GPU并行计算

提出一种大规模声学边界元法的高效率、高精度GPU并行计算方法.基于Burton-Miller边界积分方程,推导适于GPU的并行计算格式并实现了传统边界元法的GPU加速算法.为提高原型算法的效率,研究GPU数据缓存优化方法.由于GPU的双精度浮点运算能力较低,为了降低数值误差,研究基于单精度浮点运算实现的doublesingle精度算法.数值算例表明,改进的算法实现了最高89.8%的GPU使用效率,且数值精度与直接使用双精度数相当,而计算时间仅为其1/28,显存消耗也仅为其一半.该方法可在普通PC机(8GB内存,NVIDIA Ge Force 660 Ti显卡)上快速完成自由度超过300万的大规模声学边界元分析,计算速度和内存消耗均优于快速边界元法.     

逆合成孔径成像激光雷达实包络成像算法

逆合成孔径激光成像雷达受激光调制技术以及回波相位信息易受大气湍流破坏的限制,采用常规的相位相干积累类方法得到目标二维高分辨图像很困难.针对这一情况,提出了一种基于逆Radon变换的实包络成像算法.利用回波距离脉冲压缩后的实包络信息,实现方位向的非相干积累,最终得到二维高分辨图像.通过该算法,成像系统可以使用非相干激光信号,在脉冲重复频率较低且存在大气湍流的情况下,也可以获得高质量的成像结果.仿真实验验证了此算法的有效性和优越性.     

逆合成孔径成像激光雷达实包络成像算法

逆合成孔径激光成像雷达受激光调制技术以及回波相位信息易受大气湍流破坏的限制,采用常规的相位相干积累类方法得到目标二维高分辨图像很困难.针对这一情况,提出了一种基于逆Radon变换的实包络成像算法.利用回波距离脉冲压缩后的实包络信息,实现方位向的非相干积累,最终得到二维高分辨图像.通过该算法,成像系统可以使用非相干激光信号,在脉冲重复频率较低且存在大气湍流的情况下,也可以获得高质量的成像结果.仿真实验验证了此算法的有效性和优越性.     

基于GPU求解椭圆型偏微分方程的并行算法

针对求解椭圆型偏微分方程的雅克比迭代算法和DRM算法进行基于GPU的CUDA加速算法研究.通过两个算例在GTX570显卡上对GPU加速算法进行验证.结果表明,在保证运算精度的前提下,雅克比迭代的GPU加速效率最高,在DOUBLE类型下的加速比可达到14倍左右,效率可达到53%左右;DRM算法在DOUBLE类型下的加速比最高可达到3.8倍,效率达到15%左右.     

一种地质雷达精细处理系统的实现及其应用

为了实现地质雷达数据精细处理,提高地质雷达数据处理解释的准确度,以授权发明专利《一种地质雷达精细处理方法及系统》为基础,重点研究地质雷达精细处理系统的实现过程。结合软件工程理念,在深入研究地质雷达精细处理系统各模块功能及方法的基础上,设计精细处理算法。应用GPU-CUDA并行处理、快速成像、双线性插值、多种处理方法集成等技术,基于Linux-QT-CUDA的创新编译平台完成地质雷达精细处理软件系统开发。与此同时,该软件系统还实现了地质雷达精细处理成果的即见即所得以及任意圈定异常的显微镜功能。两个不同地区地质雷达野外实测资料试验结果表明,该软件系统不仅稳定、可靠、可交互性好、运行效率高、实现了地质雷达资料的一体化精细处理,而且在突出有效异常、提高地下目标体的识别能力方面取得实效。     

基于GPU和分块技术的巨幅影像快速傅里叶变换算法研究(英文)

快速傅里叶变换(FFT)是遥感影像处理的基础方法,随着高光谱、高空间和高时间分辨率遥感影像获取能力的提升,如何利用快速傅里叶变换技术快速有效地处理巨幅遥感影像是当前遥感影像处理技术中的重要环节和研究热点。傅里叶变换算法FFT是基本的图像处理算法之一,该算法可进行遥感影像的条带噪声去除、影像压缩和影像配准处理等多种用途。CUFFT函数库是NVIDIA公司提供的基于GPU的FFT算法库,FFTW是由MIT科学实验室计算机组在PC平台上开发的基于CPU的FFT算法,是目前在基于CPU的运行速度最快的FFT算法函数库,这两种实现共有的问题是当可用内存或显存的容量小于图像容量时,就会出现内存或显存溢出。针对这种问题,提出了一种基于GPU和分块技术的巨幅遥感影像快速傅里叶变换(huge remote fast Fourier transform,HRFFT)算法。通过对CUDA的CUFFT函数库中的FFT算法进行改进,解决了巨幅图像内存或显存溢出的问题,并结合HJ-1A卫星的CCD影像,通过实验与其他算法进行了对比,证明了该方法的合理性。在实际应用中,利用本文提出的HRFFT算法,改善了影像处理的效果,提高了遥感影像的质量,同时加快了影像处理的速度,节省了计算时间,取得了较好的效果。     

Simulation analysis of an active cancellation stealth system

Active cancellation stealth is a smart signal blanking method, that it has become an important developing direction on modern stealth technology. In order to further explore the active cancellation stealth technology, we are considering the detection and cancellation of receiving/transmitting antenna pattern is different. Put forward active cancellation system simulation structure diagram based on MATLAB/SIMULINK, where the phased array radar system as the modelling object, and established the active cancellation stealth system mathematical model based on digital radio frequency memory (DRFM) and the radar signal processing system of the coherent video simulation model, based on linear frequency modulation and radar coherent pulse signal simulation, verified the rationality and validity of the design, as the active cancellation stealth engineering technology laid the foundation.     

System feasibility study of a microwave/millimeter-wave radar for space debris tracking

A 35 GHz millimeter-wave radar system has been studied for space debris tracking. The objective is to track the particles ranging in size from 4 mm to 80 mm up to a range of 25 km. The system requires various state-of-the-art technologies including phased arrays, monopulse tracking, pulse compression, high power transmitters, low noise receivers, and pulse integration signal processing techniques.     

基于互逆光纤色散的微波光子雷达系统设计和实现

提出一种基于互逆光纤色散的微波光子雷达系统设计方案,既可以产生宽带线性调频信号,又可以实现线性调频信号的光域脉冲压缩.在发射端利用互逆色散光纤产生线性调频信号.在接收端,雷达回波信号通过马赫-曾德调制器调制到预啁啾的光信号上,然后经过色散光纤的进一步色散.最终在探测器端可以得到目标回波信号脉冲压缩后的结果.该方案无需脉冲压缩过程中数字化和离线处理,且具有脉冲压缩比的调谐作用.理论、数值仿真和实验证明了该设计方案能有效进行线性调频信号的光域脉冲压缩.实验产生了C波段下时宽1.2ns,带宽3.2GHz的线性调频信号,并通过互逆色散光纤将该信号压缩到了0.09ns,脉冲压缩比达13.3.     

基于结构光的植保无人机障碍物在线检测系统

为了确保植保无人机在飞行作业过程中的安全,要求植保无人机具有自动避障能力,为此提出了基于结构光视觉的障碍物检测方法。为提高障碍物检测的实时性,重点研究了基于嵌入式平台的植保无人机障碍物检测系统,通过将障碍物图像处理算法的并行计算映射到GPU硬件资源上完成,大大提高了算法的运行效率。实验表明,在保证障碍物轮廓线完整的前提下,通过对比CPU和CPU-GPU实现处理算法,障碍物检测系统获得了约46.15的加速比,采集及处理时间约为48.985 ms。该系统具有处理效果明显与实时性好等优点,为植保无人机的实时障碍物检测和进一步实现自动避障奠定了基础。     

GPU accelerated Monte Carlo simulation of the 2D and 3D Ising model

The compute unified device architecture (CUDA) is a programming approach for performing scientific calculations on a graphics processing unit (GPU) as a data-parallel computing device. The programming interface allows to implement algorithms using extensions to standard C language. With continuously increased number of cores in combination with a high memory bandwidth, a recent GPU offers incredible resources for general purpose computing. First, we apply this new technology to Monte Carlo simulations of the two dimensional ferromagnetic square lattice Ising model. By implementing a variant of the checkerboard algorithm, results are obtained up to 60 times faster on the GPU than on a current CPU core. An implementation of the three dimensional ferromagnetic cubic lattice Ising model on a GPU is able to generate results up to 35 times faster than on a current CPU core. As proof of concept we calculate the critical temperature of the 2D and 3D Ising model using finite size scaling techniques. Theoretical results for the 2D Ising model and previous simulation results for the 3D Ising model can be reproduced.     

铁基非晶磁环磁开关设计

分析了磁开关的工作原理及其工作过程进行了分析,推导了磁开关磁芯体积公式,给出了多级磁脉冲压缩电路所需的条件,使用Pspice对磁开关的工作过程进行了模拟。根据理论分析和数值模拟的结果,设计了一台10 kV级,压缩比为8.3的磁开关,并在实验中将10 kV,9.2μs的脉冲压缩为10 kV,1.3μs的脉冲。针对该实验平台设计了一种便捷的磁芯动态磁滞回线测试方法,运用该方法不需搭建测试平台,直接在单级磁脉冲压缩电路平台上即可完成磁芯参数的测量和磁滞回线的绘制。     

The technique of coherent echo processing in the approximation of a small number of point scatterers

In this paper, we aim at studying the structure of individual samples of coherent echo signals and determining signal features that permit one to detect coherent backscatter and also improve the methods of signal processing. We offer a model of the received signal in the form of a square pulse with duration of the order of the sounding pulse length and filled with a sinusoidal signal of arbitrary frequency. It is shown that this model is quite effective to interpret coherent echo signals in some cases. There are two ways of practical use of the model. One is a technique which singles out the sounding sessions in which strong coherent echo signals are distinguished against the background of other signals received by the Irkutsk incoherent scatter radar. Another is a technique of the spatial resolution improvement.     

Accelerated GPU simulation of compressible flow by the discontinuous evolution Galerkin method

The aim of the present paper is to report on our recent results for GPU accelerated simulations of compressible flows. For numerical simulation the adaptive discontinuous Galerkin method with the multidimensional bicharacteristic based evolution Galerkin operator has been used. For time discretization we have applied the explicit third order Runge-Kutta method. Evaluation of the genuinely multidimensional evolution operator has been accelerated using the GPU implementation. We have obtained a speedup up to 30 (in comparison to a single CPU core) for the calculation of the evolution Galerkin operator on a typical discretization mesh consisting of 16384 mesh cells.