基于缓存区搬移策略的GPU高效信道化方法

摘要

信道化处理是现代电子战数字系统中的首要任务。基于CPU的信道化处理以多相滤波为基础，使用分段卷积的方式保证信道化结果的相位连续。然而，随着数据量的增大，该方法无法满足实时处理的要求，研究如何基于GPU实现高性能信道化处理是目前急需解决的问题。首先分析了传统分段卷积方法在GPU架构上的低效性，随后结合GPU架构特点提出了一种缓存空间需求更低、计算量更低、逻辑控制更方便的缓存区搬移策略来保证信道化结果的相位连续性。此外，分析了在GPU架构下基于多相滤波和直接滤波的两种多级滤波方式，说明了GPU架构下采用直接滤波方式的优越性。仿真实验表明所提方法能正确保证信道化结果的相位连续性，给出了GPU和CPU下实现直接滤波的加速比，直观说明了基于GPU的高效信道化方法带来运算效率的巨大提升，同时GPU架构下直接滤波快于多相滤波。所提的基于缓存区搬移策略的GPU高效信道化方法在处理速度和数据相位连续性上具有显著优势，尤其适用于大规模数据的实时处理应用。

关键词

信道化处理 / GPU / 相位连续性 / 多相滤波 / 直接滤波