基于GPU的天线组阵信号时延补偿方法

针对天线组阵合成系统对于宽带、高速、并行信号的实时合成需求，设计了基于图形处理器(graphic processing unit, GPU)的天线组阵信号时延补偿方法。首先，分析了典型的整数时延补偿方法在GPU平台上实现的可行性，设计了基于数据块重叠保留的整数时延补偿方法。然后，对比了典型的小数时延补偿方法的优劣，设计了适合于GPU并行加速的频域小数时延补偿方法。最后，对基于GPU的天线组阵信号时延补偿方法进行了实验验证。多次实验测试结果表明，在确保时延补偿正确性的基础上，基于GPU的时延补偿方法相比传统串行CPU时延补偿方法加速比提升了约18倍，采用基于GPU的时延补偿方法可实现对多天线信号的实时合成。     

天线组阵频域合成方法最佳子带划分数分析

为定量分析天线组阵宽带信号频域合成方法中最佳的子带划分数,首先,介绍了频域合成方法并构建了宽带信号合成系统模型;然后,分析了点频信号条件下的合成性能;最后,通过在频域进行积分扩展,得到不同子带划分数条件下的合成损失理论公式。仿真结果表明,子带划分数越多,频域合成方法合成性能越高,但硬件开销越大。以合成损失与硬件开销为评估指标,最佳子带划分数为128。     

基于GPU的相位干涉仪FX鉴相算法

针对相位干涉仪测向系统对于大量高速实时信号的处理需求, 设计了基于图形处理单元(graphic processing unit, GPU)的频域互相关(简称为FX)鉴相算法, 完成了相应的并行程序设计, 进行了实时数据的测试验证。为充分发挥GPU强大的浮点运算能力和并行数据处理能力, 将涉及大量并行高速数据计算的核心鉴相算法加载在GPU中, 实现了高速并行数据的相关处理和相位提取; 利用中央处理器(central processing unit, CPU)完成了数据调度、分发和简单的数据处理功能。实验测试结果表明, 在较好地保证鉴相精度的条件下, 本文设计的基于GPU的鉴相算法, 其数据处理速度是基于CPU平台的140倍左右, 鉴相速度明显提升, 较为圆满地实现了实时性、可靠性和准确性的设计初衷。     

基于相位校正信号的变频系统时延测量方法

针对现有群时延测量方法在宽带变频系统测量中,测量效率低、没有有效的群时延解模糊方法的问题,提出了一种基于相位校正（phase calibration,PCAL）信号的高精度时延测量方法和基于扩展中国余数定理（Chinese remainder theorem,CRT）的时延解模糊方法。利用PCAL信号梳状谱的频率特性,通过一次测量即可得到整个测试带宽内不同孔径下的群时延特性。推导了扩展CRT算法稳健的条件,给出了详细的群时延解模糊策略。计算机仿真结果表明,新方法的相对时延测量精度和相对解模糊精度最高可达到ps量级。实际设备测试结果表明,相对时延测量精度达到了0.01 ns量级,CRT相对解模糊精度约为0.1 ns量级。     

天线组阵频域合成方法最佳子带划分数分析

为定量分析天线组阵宽带信号频域合成方法中最佳的子带划分数,首先,介绍了频域合成方法并构建了宽带信号合成系统模型;然后,分析了点频信号条件下的合成性能;最后,通过在频域进行积分扩展,得到不同子带划分数条件下的合成损失理论公式。仿真结果表明,子带划分数越多,频域合成方法合成性能越高,但硬件开销越大。以合成损失与硬件开销为评估指标,最佳子带划分数为128。     

宽带干涉测量通道群时延非线性误差标校

以Ka频段宽带干涉测量为背景,分析了通道群时延的主要表现形式。针对通道宽带群时延非线性失真问题,提出了基于相位校正信号互相关的标校方法。利用相位标校信号梳状谱和线性相位特性,通过提取相位标校信号的互相关相位谱获取通道的相频特性曲线,并以此计算通道的群时延。针对抛物线型群时延,采用三阶非线性拟合代替传统的一阶线性拟合。仿真结果表明,在信噪比为-10dB的条件下,三阶拟合比一阶拟合与原始相频特性曲线有更高的吻合度,且标准差为一阶拟合的1/4,得到的群时延结果逼近真实群时延,证实了算法的有效性。