和提到的是一个关于“基于GPU与CPU协作的实时波束形成实现方法”的研究论文。这篇论文探讨了一种利用GPU（图形处理器）与CPU（中央处理器）协同工作的技术，用于实现宽带波束形成处理的实时化。
中的关键词“GPU”和“CPU”是指两种不同的处理器类型。GPU通常用于图形处理和大规模并行计算，而CPU则是计算机的主要处理器，负责执行各种指令和控制系统的运行。在这里，它们的协作是为了提高数据处理效率，特别是在实时波束形成这样的高计算需求任务中。
“数据处理”指的是将接收到的信号通过特定算法转换为有用的信息。在波束形成中，这涉及到对信号阵列的数据进行处理，以形成定向的信号束，增强特定方向上的信号，同时抑制其他方向的噪声。
“参考文献”和“专业指导”表明这篇论文可能引用了相关领域的其他研究，并提供了专业的技术指导，为读者理解GPU与CPU协作在波束形成中的应用提供了深入的见解。
【部分内容】中提到，论文提出了使用CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）的GPU与CPU协作的方法，CUDA是NVIDIA公司开发的一种编程模型，允许开发者利用GPU的并行计算能力。这种方法相较于传统的MATLAB和纯CPU平台，处理速度可以显著提高，且相比于多DSP（数字信号处理器）平台，具有开发周期短、成本低、工作量小和可靠性高的优势。
波束形成是阵列信号处理的关键技术，广泛应用于声纳、雷达、无线通信等领域，要求在保证处理精度的同时，满足实时性需求。传统的基于DSP的系统存在开发难题，而CUDA GPU的并行计算能力为解决这些问题提供了新的可能性。
这篇论文的研究重点在于利用GPU的并行计算能力与CPU的协调工作，来提升宽带波束形成处理的实时性能。这种方法不仅在处理速度上有显著提升，而且在成本、开发效率和系统可靠性方面都有明显优势，对于需要高效实时信号处理的领域，如雷达、声纳等，具有重要的实际应用价值。
