【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达电子对抗信号处理领域，尤其涉及一种基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法。
技术介绍
1、在雷达电子对抗系统中，中频数据的脉冲检测与识别是关键步骤。中频数据是雷达电子对抗系统接收到的雷达目标信号在中频下进行采样得到的数字信号，包含了目标雷达辐射源的个体特征和辐射参数特性。通过对中频数据进行脉冲检测和识别，可以确定目标雷达的存在并分析其属性。传统的cpu处理方式存在处理速度慢、实时性差的问题，难以满足高性能雷达电子对抗系统的作战需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，以提高雷达电子对抗信号处理的效率和实时性。
2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，包括如下步骤：
3、步骤1，生成脉冲分割索引列表：使用gpu快速查找批量中频数据中的脉冲分割标志位，并按序生成脉冲分割索引列表；
4、步骤2，建立中频数据至脉冲分割索引列表的哈希映射表：对输入的中频数据建立等长的脉冲分割点哈希映射表，表中每一个位置表示该点脉冲数据在脉冲分割索引列表中的位置；
5、步骤3，脉冲包络提取：根据脉冲的分隔信息及脉冲宽度，将脉冲动态划分为多个子区间，每个子区间启动一个gpu线程，计算其最大值作为包络值；
6、步骤4，脉冲上下沿检测：在脉冲包络提取完成后，采用一维边沿检测的方式进行脉
7、进一步的，步骤1，生成脉冲分割索引列表：使用gpu快速查找批量中频数据中的脉冲分割标志位，并按序生成脉冲分割索引列表，具体方法为：
8、步骤1-1：将实时接收的批量中频数据从cpu内存拷贝至gpu内存中，数据长度为if_lens；
9、步骤1-2：按照最小脉冲宽度限制pw_min，生成初始脉冲分割索引列表if_seg_idx，公式为：
10、if_seg_idx＝zeros(if_lens//pw_min)
11、式中，if_seg_idx为长度为if_lens//pw_min的全0数组；
12、步骤1-3：在gpu中为每个中频数据点启动一个gpu线程；
13、步骤1-4：在每个线程中，检查该点是否为脉冲分割标志位；
14、步骤1-5：如果是，则将其索引记录在脉冲分割索引列表中；
15、if_seg_idx[thread_idx//pw_min]＝thread_idx
16、步骤1-6：仅保留if_seg_idx中的非0值。
17、进一步的，步骤2，建立中频数据至脉冲分割索引列表的哈希映射表：对输入的中频数据建立等长的脉冲分割点哈希映射表，表中每一个位置表示该点脉冲数据在脉冲分割索引列表中的位置，具体方法为：
18、步骤2-1：创建一个与输入中频数据等长的数组，称为中频数据至脉冲分割索引列表的哈希映射表if_seg_idx_hash_map；
19、步骤2-2：将if_seg_idx_hash_map初始化为0；
20、步骤2-3：遍历脉冲分割索引列表if_seg_idx，将中频数据至脉冲分割索引列表的哈希映射表if_seg_idx_hash_map对应的位置数据置1；
21、步骤2-4：通过gpu并行计算，对中频数据至脉冲分割索引列表的哈希映射表if_seg_idx_hash_map进行累加求和，进而计算每个脉冲切割点的实际索引。
22、进一步的，步骤3，脉冲包络提取：根据脉冲的分隔信息及脉冲宽度，将脉冲动态划分为多个子区间，每个子区间启动一个gpu线程，计算其最大值作为包络值；具体方法为：
23、步骤3-1：根据脉冲分割索引列表确定每个脉冲的起始和结束位置；
24、步骤3-2：对于每个脉冲，将其划分为512个子区间；
25、步骤3-3：每个子区间启动一个gpu线程，并行化计算区间内中频数据的最大值，并将其作为该区间的包络值。
26、进一步的，步骤4，脉冲上下沿检测：在脉冲包络提取完成后，采用一维边沿检测的方式进行脉冲的上下沿检测，以确定脉冲的起始和结束位置，具体方法为：
27、步骤4-1：对每个分割的脉冲包络一维信号，建立gpu子线程；
28、步骤4-2：在每个子线程中，对脉冲包络一维信号进行边沿检测；
29、步骤4-3：使用差分算法，在检测到信号从低到高或从高到低的转变时，记录该位置作为脉冲的上下沿，从而确定脉冲起始和结束位置；
30、步骤4-4：对上下沿位置进行后处理。
31、进一步的，在数据拷贝到gpu内存之前，对实时接收的批量中频数据进行预处理，包括去除噪声、进行滤波或者进行信号增强。
32、进一步的，脉冲包络提取，使用傅立叶变换或小波变换来提取信号的包络，并使用滑动窗口函数来平滑信号。
33、进一步的，一维边沿检测的使用一阶或二阶差分法来检测信号的变化，或者使用卷积算法来寻找信号的上下沿。
34、进一步的，对上下沿位置进行后处理，包括，去除重复的边沿、使用滤波器来去除噪声或平滑边沿位置，和使用模式识别或机器学习算法来进一步优化脉冲的检测结果。
35、一种基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测系统，实施所述的基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，实现基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测。
36、本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：通过充分利用gpu的并行计算能力，提高了雷达电子对抗中频数据处理的效率和实时性，实现了对脉冲的高效识别和边沿检测。该方法在处理大规模数据时表现出显著的性能优势，能够满足高性能雷达电子对抗系统的需求。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤1，生成脉冲分割索引列表：使用GPU快速查找批量中频数据中的脉冲分割标志位，并按序生成脉冲分割索引列表，具体方法为：
3.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤2，建立中频数据至脉冲分割索引列表的哈希映射表：对输入的中频数据建立等长的脉冲分割点哈希映射表，表中每一个位置表示该点脉冲数据在脉冲分割索引列表中的位置，具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤3，脉冲包络提取：根据脉冲的分隔信息及脉冲宽度，将脉冲动态划分为多个子区间，每个子区间启动一个GPU线程，计算其最大值作为包络值；具体方法为：
5.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤4，脉冲上下沿检测：
6.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，在数据拷贝到GPU内存之前，对实时接收的批量中频数据进行预处理，包括去除噪声、进行滤波或者进行信号增强。
7.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，脉冲包络提取，使用傅立叶变换或小波变换来提取信号的包络，并使用滑动窗口函数来平滑信号。
8.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，一维边沿检测的使用一阶或二阶差分法来检测信号的变化，或者使用卷积算法来寻找信号的上下沿。
9.根据权利要求1所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，对上下沿位置进行后处理，包括，去除重复的边沿、使用滤波器来去除噪声或平滑边沿位置，和使用模式识别或机器学习算法来进一步优化脉冲的检测结果。
10.一种基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测系统，其特征在于，实施权利要求1-9任一项所述的基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，实现基于GPU的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测。
...【技术特征摘要】
1.一种基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤1，生成脉冲分割索引列表：使用gpu快速查找批量中频数据中的脉冲分割标志位，并按序生成脉冲分割索引列表，具体方法为：
3.根据权利要求1所述的基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤2，建立中频数据至脉冲分割索引列表的哈希映射表：对输入的中频数据建立等长的脉冲分割点哈希映射表，表中每一个位置表示该点脉冲数据在脉冲分割索引列表中的位置，具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤3，脉冲包络提取：根据脉冲的分隔信息及脉冲宽度，将脉冲动态划分为多个子区间，每个子区间启动一个gpu线程，计算其最大值作为包络值；具体方法为：
5.根据权利要求1所述的基于gpu的雷达电子对抗中频数据脉冲批量识别及边沿检测方法，其特征在于，步骤4，脉冲上下沿检测：在脉冲包络提取完成后，采用一维边沿检测的方式进行脉冲的上下沿检测，以确定脉冲的起始和结束位置，具体方法为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏涛，刘建，秦长海，宋新超，梁兵，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七二三研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。