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《哈尔滨工程大学》 2008年
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水声阵列信号处理的并行实现研究

郭元曦  
【摘要】: 大运算量的科学计算以及高速实时信号处理已经无法依靠传统的单处理机系统完成,并行处理是解决不断增长的运算速度要求和有限的处理能力之间矛盾的必然选择。伴随着水声信号处理理论的发展,人们对新一代水声信号处理系统在运算实时性、运算精度、动态范围及数据吞吐量等诸多方面提出了越来越高的要求,采用具有高运算性能及大数据吞吐能力的并行信号处理系统势在必行。与此同时,开发与之相对应的高效、快速、准确的并行算法也成为当务之急。本文在自行开发的“基于Quad C64X并行处理板的可扩展并行声纳信号处理平台”的基础上,围绕水声阵列信号处理中一些关键技术的并行实现进行了一系列的研究工作,具体研究内容可概括如下: 第1章绪论部分阐述了本文的选题意义,概括了水声阵列信号处理技术的发展概况,同时介绍了并行处理技术中最为关键的几方面内容,并概括了全文的主要研究内容和组织结构。 第2章研究了基于静态互连网络的可扩展通用并行声纳信号处理系统的结构,针对该并行处理系统中较重要的数据传输逻辑的设计与实现进行了说明,并对上述实现的性能进行了分析,给出了网络中结点间通信延迟和并行处理系统的加速比和效率的一般性结果。最后给出了整个系统的并行处理策略,分析了该系统在并行处理中的流水线处理层次。 第3章介绍了典型常规波束形成算法的并行实现。以常规非数据依赖波束形成器的并行实现为目标,概括了波束形成算法基于并行DSP系统的实现方法和基于FPGA系统的并行实现方法,并在实际系统上进行了仿真和实现,对其性能进行了分析和比较。 第4章以自适应波束形成基本理论为基础,研究了基于LCMV准则的自适应波束形成器的QR分解SMI算法。根据QR分解实现过程中Givens约化的内在并行性,在Givens约化的标准并行算法和贪婪并行算法的基础上,给出了一种通过子任务划分的并行算法。同时,研究了QR分解SMI算法及逆QR分解SMI算法的Systolic实现,并分析了在实际FPGA系统上进行上述Systolic阵列并行算法的硬件实现方法及结构。 第5章研究了恒定束宽波束形成的设计与实现。给出了宽带恒定束宽波束形成的频域解决途径,并在此基础上分析了任意传感器条件下恒定束宽波束形成权向量的设计方法。基于实际实现研究了一种基于两级滤波器结构的恒定束宽波束形成器设计方法。另外还进行了近场球面波条件下恒定束宽波束形成阵设计的分析和讨论,提出了基于近场恒定束宽阵的权向量设计方法。分析了恒定束宽波束形成算法在实际系统上的并行实现。 论文的最后总结了本文的研究成果和创新之处,并对下一步的研究工作进行了展望。
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