宽带高分辨DOA估计的CPU-CUDA协同实现.pdf

在现代声纳技术中，宽带高分辨DOA（Direction of Arrival）估计是关键的信号处理技术，用于确定信号源的方向。然而，由于高分辨率算法如最小方差无失真响应（MVDR）需要进行大量的矩阵求逆运算，计算复杂度高，这在处理大规模阵列数据时对计算平台的性能提出了严峻挑战。传统的CPU（中央处理器）在面对这种高负载运算时往往力不从心，难以满足实时性的需求。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于CPU和CUDA（Compute Unified Device Architecture）协同的并行化实现方案。CUDA是NVIDIA公司为GPU设计的一种编程模型，它允许开发者利用GPU的并行计算能力来加速计算密集型任务。在声纳信号处理中，CPU可以处理复杂的控制逻辑和数据预处理，而CUDA启用的GPU则专注于执行矩阵运算等大规模并行任务，如协方差矩阵的计算和求逆。 通过CPU-CUDA协同，文章实现两种实时的宽带信号处理系统。这种架构显著提升了处理速度，使得阵列信号处理能够满足实时性需求，同时克服了传统DSP（数字信号处理器）系统的不足，如开发效率低、成本高昂以及较差的可移植性。在仿真实验中，这种协同处理系统展现出优越的性能，能够快速处理大量数据，提高声纳信号的探测精度和处理效率。 具体实现过程中，论文可能详细讨论了如何将MVDR算法分解为适合GPU并行化的任务，如何在CPU和GPU之间有效地传输和同步数据，以及如何优化CUDA内核以最大化并行计算效率。此外，可能还涉及到了如何利用CUDA库（如cuBLAS和cuSPARSE）来加速线性代数操作，并对系统的性能进行了评估和比较，证明了CPU-CUDA协同架构的有效性和优越性。 这项工作为宽带DOA估计提供了新的解决方案，不仅提升了计算效率，还为其他需要高效并行计算的领域提供了参考。通过这种协同处理方法，未来可以进一步应用于更复杂、更大规模的声纳系统，以满足日益增长的高性能计算需求。