【摘 要】
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本文主要研究了基于CPU+GPU异构并行平台的外辐射源雷达自适应滤波算法的CUDA（计算统一设备架构）实现技术。首先简述了将基于CUDA的高性能计算架构应用于外辐射源雷达信号处理
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本文主要研究了基于CPU+GPU异构并行平台的外辐射源雷达自适应滤波算法的CUDA（计算统一设备架构）实现技术。首先简述了将基于CUDA的高性能计算架构应用于外辐射源雷达信号处理领域的背景和意义。然后简单介绍了基于CUDA的硬件架构及其并行编程方法。接着对基本的运算模块如矩阵相乘和矩阵求逆进行了CUDA实现，分析了其优化方法和加速效果。在此基础上，对几种典型的自适应滤波算法如时域LMS算法、RLS算法、SMI算法及频域LMS算法进行了基于CPU+GPU异构并行平台的CUDA编程实现，并将其与传统的CPU平台实现的效率进行对比和分析，结果表明基于CUDA的实现方法能得到更好的加速比，从而验证了基于CUDA的高性能计算技术应用于外辐射源雷达信号处理领域的可行性。
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