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公开(公告)号：CN116930883A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310711986.2
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明提供了一种基于GPU加速的噪声调频干扰信号生成方法，涉及雷达天线合成领域，解决了在噪声调频过程中积分条件下无法并行计算的问题。现在发表如下实现方案，其步骤如下：先在GPU设备上进行基带高斯白噪声信号生成，再将基带高斯白噪声信号通过频域低通滤波并归一化处理形成低通噪声基带信号，然后将低通噪声基带信号进行傅里叶变换，通过频域累加器并行实现累加功能，最后将累加后的低通噪声基带信号进行傅里叶逆变换，将数据从GPU内存通过PCIE传输到CPU内存。本发明的加速计算方法在数据量大的情况下可以显著提高噪声调频干扰信号生成速度，对雷达天线合成领域具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN112463718B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011285026.7
申请日：2020-11-17
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供了一种信号识别处理装置，包括一个异构片上系统(SoC)芯片、一个由嵌入式GPU芯片堆叠组成的嵌入式图形处理器(GPU)芯片阵列、一颗以太网交换芯片和一颗PCIe交换芯片，本发明解决了现有信号识别技术在集成度不高、体积偏大、功耗偏高的问题，具有可扩展、易于实现、灵活性好的特点，支持不同等级的实时数据交换、不同等级的实时性运算、并且能够同时支持传统信号识别算法和未来智能化信号识别算法的计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116930879A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310711988.1
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GPU加速的旁瓣对消计算方法，其步骤如下：将CPU端的数据传输到GPU端，干扰样点的获取，权值计算，干扰投影与消除，将GPU端数据传输到CPU端。本发明的加速计算方法可以显著的提高旁瓣对消计算速度，解决了现有雷达回波样本点数过多，求对消权值计算量大，CPU不堪负重的问题，对雷达信号处理技术领域具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114527431A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210030004.9
申请日：2022-01-12
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种CWD时频分析实现方法。该方法包括步骤：对输入信号进行缓存；把缓存的信号进行串并转换；对串并转换后的数据进行预处理；对预处理后的数据进行离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform‑DFT)得到时频分析结果。本发明实现了基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array‑FPGA)的CWD时频分析的快速计算，可以对雷达信号和其他非平稳信号进行快速的时频分析，计算精度高，并且运算时间短。
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公开(公告)号：CN110992277A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911141664.9
申请日：2019-11-20
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了基于岩相阀值的混阶各向异性扩散地震图像去噪方法，该方法将低阶与高阶各向异性扩散方程结合，基于地层岩相的梯度统计信息估算扩散阀值，并通过岩相阀值控制两种各向异性扩散项的权重。本发明方法克服了传统各向异性扩散法在地震图像去噪时会造成边界过度平滑或产生局部块状模型的缺陷，使用本发明方法可以有效去除地震图像的噪声干扰，在保护图像边界的同时，亦可恢复构造细节信息。
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公开(公告)号：CN110992277B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911141664.9
申请日：2019-11-20
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了基于岩相阀值的混阶各向异性扩散地震图像去噪方法，该方法将低阶与高阶各向异性扩散方程结合，基于地层岩相的梯度统计信息估算扩散阀值，并通过岩相阀值控制两种各向异性扩散项的权重。本发明方法克服了传统各向异性扩散法在地震图像去噪时会造成边界过度平滑或产生局部块状模型的缺陷，使用本发明方法可以有效去除地震图像的噪声干扰，在保护图像边界的同时，亦可恢复构造细节信息。
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公开(公告)号：CN112463718A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011285026.7
申请日：2020-11-17
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供了一种信号识别处理装置，包括一个异构片上系统(SoC)芯片、一个由嵌入式GPU芯片堆叠组成的嵌入式图形处理器(GPU)芯片阵列、一颗以太网交换芯片和一颗PCIe交换芯片，本发明解决了现有信号识别技术在集成度不高、体积偏大、功耗偏高的问题，具有可扩展、易于实现、灵活性好的特点，支持不同等级的实时数据交换、不同等级的实时性运算、并且能够同时支持传统信号识别算法和未来智能化信号识别算法的计算。
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