基于GPU的自適應(yīng)波束形成處理器研究.pdf

1、本文圍繞大規(guī)模天線陣列自適應(yīng)波束形成處理器的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)問題，探索如何采用基于圖形處理器(GPU)的并行處理架構(gòu)，改造現(xiàn)有的自適應(yīng)波束形成算法，以提高自適應(yīng)波束形成處理器實(shí)時(shí)處理能力。本文的主要工作包括:
　　(1)分析了圖形處理器(GPU)的硬件架構(gòu)和并行處理的硬件、軟件框架，介紹了CUDA（Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)）這一通用并行計(jì)算架構(gòu)的特點(diǎn)和軟件開發(fā)流程，并且嘗試了

2、在CUDA的軟硬件環(huán)境下算法的并行處理方法。
　　(2)根據(jù)GPU和CUDA的特點(diǎn)，對基于正交投影處理的自適應(yīng)波束形成算法進(jìn)行了改造，使其能在該硬件平臺并行計(jì)算，完成了算法的優(yōu)化編程，并在硬件平臺上對算法進(jìn)行了性能評估和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對相同的計(jì)算任務(wù)，采用基于GPU的改進(jìn)的正交投影算法，同DSP相比，計(jì)算速度提高了10倍以上。
　　(3)對快速降秩穩(wěn)健最小方差自適應(yīng)波束形成算法（FRRMVB）進(jìn)行了改造，使其能在GP

3、U加CUDA的硬件平臺并行計(jì)算，完成了算法的優(yōu)化編程，并在硬件平臺上對算法進(jìn)行了性能評估和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對相同的計(jì)算任務(wù)，采用基于GPU的改進(jìn)的FRRMVB算法，同DSP相比，計(jì)算速度提高了一倍。
　　(4)結(jié)合系統(tǒng)對自適應(yīng)波束形成處理器的需要，提出了一種基于多GPU和FPGA的自適應(yīng)波束形成處理器的實(shí)現(xiàn)方案，給出了具體的實(shí)現(xiàn)框圖，并詳細(xì)介紹了框圖的組成部分，以及各部分的主要功能和主要接口，并給出了該自適應(yīng)波束形成處理器中