摘要
本发明涉及一种基于GPU的声纳实时信号处理方法,所述处理方法通过GPU的高带宽、动态资源分配和任务优化,显著提高了实时声纳信号处理效率,包括如下步骤:数据采集与传输,CPU控制调度与内存管理,GPU运算与处理,数据存储与上传;其中的并行运算过程中,GPU内通过线程来实现任务的分配,包括波束形成线程、匹配滤波处理线程、目标检测跟踪处理线程和显控交互线程,所以系统会创建对应线程,当有相关任务时CPU会开启相应线程并调动GPU来进行处理。本发明的声纳实时信号处理方法,基于GPU的处理架构有效突破了实时性和复杂度的限制,能够实现高采样率条件下的实时数据处理,在声纳实时信号处理方面有着显著优势。
技术关键词
声纳实时信号处理
声纳信号处理
动态资源分配
GPU并行计算
波束
实时数据处理
滤波
恒虚警检测
高带宽
等待指令
数据存储模块
内存
背景噪声
任务调度
数据格式
采样率
批量
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波束优化方法
功率分配参数
交替迭代优化
服务质量需求
干扰消除技术
深度学习训练
协同系统
资源共享
LSTM模型
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回波信号处理方法
探测器
频域匹配滤波
多普勒
时域散射场