Tăng tốc xử lý tín hiệu trong ra đa hiện đại trên nền tảng GPU
DOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.111.2026.60-70Từ khóa:
Ra đa; Xử lý tín hiệu số; CUDA; GPU.Tóm tắt
Các ra đa hiện đại hướng tới tính năng có độ phân giải cao, băng thông rộng và khả năng xử lý dữ liệu lớn thời gian thực đang đặt ra những thách thức tính toán đáng kể cho các phương pháp xử lý tín hiệu truyền thống. Các phương pháp triển khai dựa trên CPU, FPGA hoặc bộ xử lý tín hiệu số chuyên dụng (DSP) thường không đáp ứng đủ thông lượng và tài nguyên cần thiết cho các tác vụ có cường độ tính toán cao như lọc phối hợp, biến đổi Fourier nhanh (FFT), xử lý Doppler, tổ hợp búp sóng số và tạo ảnh ra đa khẩu độ tổng hợp (SAR). Nhằm khắc phục những hạn chế này, bài báo đề xuất sử dụng bộ xử lý đồ họa (GPU) như một công cụ tăng tốc cho các thuật toán xử lý tín hiệu ra đa trên cơ sở tận dụng kiến trúc song song quy mô lớn của GPU. Bài báo cũng đưa ra các đo đạc, đánh giá hiệu năng trên các tập dữ liệu ra đa tiêu biểu với các thuật toán xử lý khác nhau. Kết quả cho thấy sử dụng GPU cho phép tăng tốc độ xử lý từ hàng chục lần đến hàng trăm lần so với trên CPU. Điều này thể hiện giải pháp đề xuất xử lý tín hiệu trên GPU đảm bảo khả năng xử lý thời gian thực trong các đài ra đa hiện đại.
Tài liệu tham khảo
[1]. Kong, Fanxing, Yan Rockee Zhang, Jingxiao Cai, and Robert D. Palmer. “Real-time radar signal processing using GPGPU (general-purpose graphic processing unit)”. Radar Sensor Technology XX, Vol. 9829, pp. 311-317, (2016).
[2]. Venter, Christian Jacobus. “Software-defined pulse-doppler radar signal processing on graphics processors”. PhD diss., University of Pretoria, (2014).
[3]. Yu, Xining, Yan Zhang, Ankit Patel, Allen Zahrai, and Mark Weber. “An implementation of real-time phased array radar fundamental functions on a DSP-focused, high-performance, embedded computing platform”. Aerospace, vol. 3, no. 3, p. 28, (2016).
[4]. NVIDIA. “CUDA C Programming Guide”. (2023).
[5]. Jin, Xingxing, and Seok-Bum Ko. “GPU-based parallel implementation of SAR imaging”. 2012 International Symposium on Electronic System Design (ISED), pp. 125-129, (2012).
[6]. Rupniewski, Marek, Gustaw Mazurek, Jacek Gambrych, Marek Nałęcz, and Rafał Karolewski. “A real-time embedded heterogeneous GPU/FPGA parallel system for radar signal processing”. 2016 Intl IEEE Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress (UIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld), pp. 1189-1197, (2016).
[7]. Benson, Thomas M., Ryan K. Hersey, and Edwin Culpepper. “GPU-based space-time adaptive processing (STAP) for radar”. 2013 IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC), pp. 1-6, (2013).
[8]. Zhao, Xinyu, Peng Liu, Bingnan Wang, and Yaqiu Jin. “Gpu-accelerated signal processing for passive bistatic radar”. Remote Sensing, vol. 15, no. 22, p. 5421, (2023).
[9]. Liu, Hang. “Signal parallel processing in high frequency surface wave radar based on CUDA”. International Conference on Electronic Information Engineering and Computer Science (EIECS 2022), vol. 12602, pp. 171-176, (2023).
[10]. Hoffmann, Marcel, Theresa Noegel, Christian Schüßler, Lars Schwenger, Peter Gulden, Dietmar Fey, and Martin Vossiek. “Implementation of real-time automotive SAR imaging”. 2023 20th European Radar Conference (EuRAD), pp. 327-330, (2023).
[11]. Yang, Tao, Xinyu Zhang, Qingbo Xu, Shuangxi Zhang, and Tong Wang. “An embedded-gpu-based scheme for real-time imaging processing of unmanned aerial vehicle borne video synthetic aperture radar”. Remote Sensing, vol. 16, no. 1, p. 191, (2024).
[12]. Li, Wenda, Chong Tang, Shelly Vishwakarma, Karl Woodbridge, and Kevin Chetty. “Design of high‐speed software defined radar with GPU accelerator”. IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 16, no. 7, pp. 1083-1094, (2022).
[13]. Zhao, Min, Qianshun Zou, Bing Sun, Youbin Song, and Jing Ma. “CPU+ GPU architecture radar real-time signal processing method based on signal description technology”. IET Conference Proceedings CP874, vol. 2023, no. 47, pp. 2365-2369, (2023).
[14]. Bu, Zirong, Lijun Wang, and Huijie Zhu. “Research on GPU Parallel Acceleration of Efficient Coherent Integration Processor for Passive Radar”. International Conference on Artificial Intelligence for Communications and Networks, pp. 415-422, (2021).
