【摘 要】
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随着图形处理器GPU广泛用于高性能计算,基于GPU的GNSS软件接收机正逐渐受到关注。传统的软件接收机均是由CPU处理器实现,然而简单的将基于CPU的算法移植并不能充分发挥GPU最
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随着图形处理器GPU广泛用于高性能计算,基于GPU的GNSS软件接收机正逐渐受到关注。传统的软件接收机均是由CPU处理器实现,然而简单的将基于CPU的算法移植并不能充分发挥GPU最高性能,而且现有研究缺乏对各种捕获算法在GPU中执行的深入分析,默认在CPU中执行效率越高、运算量越小的算法在GPU中也最好。为此本文使用基于CUDA的GPU高性能计算平台,从算法适用领域、并行执行效率、加速比等多个角度上对并行码相位捕获算法和并行频率捕获算法进行策略分析。结果反而得出,默认捕获效率不高的并行频率捕获算法在GPU高性能平台上具有更高的计算占用率,更适合GPU进行计算加速。从而显著提升接收机数据更新率,使其在高动态信号领域将展现出更广泛的实际用途。
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