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公开(公告)号：CN114548170A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210156787.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于GPU端模糊C均值聚类的雷达信号分选方法，其实现步骤是：1、对每部雷达接收的回波信号进行脉冲检测，得到该部雷达发射的脉冲描述字PDW；2、在CPU端初始化聚类划分；3、在GPU端并行化更新当前每个分类聚类中心的PDW值；4、在GPU端并行化更新当前每个PDW的隶属度；5、迭代更新所有聚类中心PDW值、隶属度矩阵U；6、在CPU端对更新后的雷达脉冲数据集D进行聚类划分。本发明相比传统的串行聚类算法更加高效，更好地满足了雷达信号分选的实时性需求，而且雷达信号分选的准确率更高。
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公开(公告)号：CN113126033B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110224749.4
申请日：2021-03-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种雷达信号数字正交下变频方法、装置及其电子设备，方法包括：CPU从存储器中读取接收到的雷达实信号作为原始采样序列；在GPU中生成两路正交的本振信号序列，并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列；在CPU中根据滤波器阶数得到hamming窗系数，并根据所述hamming窗系数得到低通滤波器系数；在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到雷达信号数字正交下频复信号。本发明基于CPU‑GPU异构平台执行，比CPU平台运行速度上有明显提升，采用软件化的处理流程，不存在对硬件的依赖，具备更好的可移植性，且采用低通滤波法不会影响滤波过程中雷达信号的正交性和幅度一致性，整个系统具有很好的性能。
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公开(公告)号：CN113126033A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110224749.4
申请日：2021-03-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种雷达信号数字正交下变频方法、装置及其电子设备，方法包括：CPU从存储器中读取接收到的雷达实信号作为原始采样序列；在GPU中生成两路正交的本振信号序列，并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列；在CPU中根据滤波器阶数得到hamming窗系数，并根据所述hamming窗系数得到低通滤波器系数；在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到雷达信号数字正交下频复信号。本发明基于CPU‑GPU异构平台执行，比CPU平台运行速度上有明显提升，采用软件化的处理流程，不存在对硬件的依赖，具备更好的可移植性，且采用低通滤波法不会影响滤波过程中雷达信号的正交性和幅度一致性，整个系统具有很好的性能。
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公开(公告)号：CN114548170B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210156787.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/213 , G01S7/02
Abstract: 本发明公开一种基于GPU端模糊C均值聚类的雷达信号分选方法，其实现步骤是：1、对每部雷达接收的回波信号进行脉冲检测，得到该部雷达发射的脉冲描述字PDW；2、在CPU端初始化聚类划分；3、在GPU端并行化更新当前每个分类聚类中心的PDW值；4、在GPU端并行化更新当前每个PDW的隶属度；5、迭代更新所有聚类中心PDW值、隶属度矩阵U；6、在CPU端对更新后的雷达脉冲数据集D进行聚类划分。本发明相比传统的串行聚类算法更加高效，更好地满足了雷达信号分选的实时性需求，而且雷达信号分选的准确率更高。
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