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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于网格跨步循环的GPU+CPU架构雷达信号处理实现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115981846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211607365.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于网格跨步循环的GPU+CPU架构雷达信号处理实现方法是由王海涛;罗扬静;罗林昇;蒋俊正;廖可非;谢宁波设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网格跨步循环的GPU+CPU架构雷达信号处理实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网格跨步循环的GPU+CPU架构雷达信号处理实现方法，包括：采用CPU通过PCIE数据传输总线连接GPU进行数据交互传输和负责复杂逻辑运算；采用GPU高性能计算能力、高并发性和高访问速度的特性，将需要大量线程进行并行计算的数据放在GPU上进行，提高运算速度；采用GPU片上存储器共享内存建立缓存机制，存储线程频繁访问的回波数据，并以网格跨步循环的方式线程重用，按线程细粒度索引访问共享内存数据，最小化数据访问时间和开辟线程的花销，提高计算速度和效率，快速实现雷达信号处理。这种方法开发成本低、硬件平台搭建简单、线程重用，减少访问数据时间和线程激活和销毁的花销，提高数据计算的速度，快速实现雷达信号处理。

本发明授权一种基于网格跨步循环的GPU+CPU架构雷达信号处理实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网格跨步循环的GPU+CPU架构雷达信号处理实现方法，其特征在于，包括如下步骤： 1在CPU主机端初始化雷达参数，开辟内存和显存空间，接收雷达回波信号Sechom，n，m＝1，2，...M,n＝1，2，...N，M表示雷达回波总数，N表示每个回波采样点总数； 2CPU通过PCIE数据传输总线，将雷达回波信号Sechom，n数据从CPU主机端拷贝到GPU设备端并存储在GPU全局内存global memory中； 3对雷达回波信号Sechom，n数据采用一维网格跨步Grid‑Stride循环的方式进行脉冲压缩处理，获得脉冲压缩结果Spm，n，包括： 3‑1CPU主机端通过对原始线性调频信号进行左右翻转，对翻转后的结果进行共轭复数运算，获得脉冲压缩系数Sck，k＝1，2，...K，K表示脉冲压缩系数总数，并分配脉冲压缩结果Spm，n显存空间和开辟线程空间，启动脉冲压缩处理核函数； 3‑2将回波信号Sechom，n数据向量化，得到向量化后的回波信号Sechot，t＝1，2，...M*N，M*N表示总的雷达回波采样总数； 3‑3GPU设备端在脉冲压缩处理核函数中按照块内线程数大小开辟共享内存shared memory空间，通过控制线程索引依次将雷达回波信号Sechot数据从GPU全局内存global memory缓存到共享内存shared memory中； 3‑4采用一维网格跨步Grid‑Stride循环、以一个网格内线程数量为循环步长，一维网格线程重用组成线程细粒度索引，一一对应索引向量化后的回波信号Sechot，线程索引表达式为： Gidx＝Sechoidx+i*gridDim.x*blockDim.x，idx＝threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x，其中，Gidx表示网格线程，idx为网格内线程索引号，i＝0，1，...I，I表示网格跨步循环总次数，threadIdx.x表示线程块内第几号线程、其值大小为threadIdx.x∈[0,blockDim.x，blockIdx.x表示线程块的索引、其值大小为blockIdx.x∈[0,gridDim.x，gridDim.x表示线程空间中网格的维度，blockDim.x表示线程空间中块的维度，gridDim.x和blockDim.x的取值大小由开辟的线程空间决定； 3‑5由线程细粒度索引访问缓存在共享内存shared memory中的雷达回波信号Sechot，计算雷达回波信号Sechot对脉冲压缩系数Sck的离散卷积，获得向量化后的脉冲压缩结果Spt，运算表达式为： 3‑6将脉冲压缩结果Spt从共享内存shared memory移至全局内存global memory中； 4采用共享内存的方式对脉冲压缩结果Spt进行MTI处理，获得MTI处理结果SMTIm，n，具体为： 4‑1将脉冲压缩结果Spt按照M个雷达回波总数为一行，每个回波N个采样点数为一列缓存为方便数据对消的二维矩阵形式脉冲压缩结果Spm，n； 4‑2CPU分配动目标显示结果SMTIm，n显存空间和开辟线程空间，启动MTI处理核函数； 4‑3GPU在MTI处理核函数中按照块内线程数大小开辟共享内存shared memory空间，采用控制线程索引方式依次将二维矩阵形式的脉冲压缩结果Spm，n数据从GPU全局内存global memory中缓存到共享内存shared memory中； 4‑4采用一维网格跨步Grid‑Stride循环、以网格内线程数量为循环步长，线程重用组成线程细粒度索引，一一对应索引二维矩阵形式的脉冲压缩结果Spm，n，线程索引表达式为： Gidx＝Spidx，idy*gridDim.x*blockDim.x，idx＝threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x，idy＝threadIdx.y+blockIdx.y*blockDim.y，其中Gidx为网格线程，idx为网格内线程索引号也表示二维矩阵中的x轴方向索引，idy为二维矩阵中的y轴方向索引也表示网格跨步循环次数，threadIdx.y、blockIdx.y、blockDim.y和threadIdx.x、blockIdx.x、blockDim.x表示含义相同，分别代表y和x方向线程号、线程块索引号、块内线程维度； 4‑5由线程细粒度索引访问缓存在共享内存shared memory中的脉冲压缩结果Spm，n并按行相减对消运算，得MTI处理结果SMTIm，n，相减对消表达式为：SMTIm，n＝Spm，n+1‑Spm，n； 4‑6将MTI处理结果SMTIm，n从共享内存移至GPU全局内存； 5对缓存为二维矩阵形式的脉冲压缩结果Spm，n进行MTD处理，获得MTD处理结果SMTDm，n，具体步骤如下： 5‑1CPU分配MTD处理结果SMTDm，n显存空间； 5‑2以一个脉冲信号长度为滑窗大小，对M个脉压数据在相同的距离多普勒维度上进行M点加窗FFT，得到FFT以后的结果SMTD_FFTm，n； 5‑3对FFT以后的结果SMTD_FFTm，n进行矩阵转置，获得MTD处理结果SMTDm，n； 6利用缓存在GPU全局内存global memory中的数据SMTDm，n按照一维网格跨步Grid‑Stride循环方式进行恒虚警检测，筛选目标获得检测结果Sdetm，n，包括： 6‑1GPU初始化恒虚警检测模块的参数并对动目标检测结果SMTDm，n进行取模运算，得到取模后的动目标检测结果Sabsm，n； 6‑2CPU分配恒虚警检测显存空间和开辟线程空间，启动恒虚警检测处理核函数； 6‑3GPU在恒虚警检测处理核函数中按照块内线程数大小开辟共享内存shared memory空间，采用控制线程索引方式依次将取模后的动目标检测结果Sabsm，n从GPU全局内存global memory中缓存到共享内存shared memory中； 6‑4采用一维网格跨步Grid‑Stride循环、以网格内线程数量为循环步长，循环访问共享内存中取模后的动目标检测结果Sabsm，n的数据，按行归约求和； 6‑5采用滑窗对归约后的待检单元左右两端的参考单元数据进行求和，并计算其平均值，获得噪声背景信号Snoisem，n； 6‑6依据噪声背景数据Snoisem，n求解判决门限值STm，n，比较Sabsm，n和判决门限值STm，n的大小：若Sabsm，n的值小于STm，n，则直接判定Sdetm，n为非目标检测点，设定检测结果Sdetm，n＝0；若Sabsm，n的值大于等于STm，n，则判定Sdetm，n为目标回波检测点，设定检测结果Sdetm，n＝1； 6‑7将检测结果Sdetm，n从共享内存移至全局内存，再采用PCIE数据传输总线将检测结果拷贝到CPU，最后释放内存和显存空间，完成雷达信号处理。

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