GPU上的kD-tree雷达模拟加速

摘要：

为了加速对雷达系统的计算机仿真模拟,提出一种基于kD-tree的GPU并行加速算法.采用CUDA实现了多种kD-tree的并行遍历算法,并对这些遍历算法性能进行比较分析,从中筛选出了最适合在GPU上进行雷达模拟加速的Shortstack-kD算法.实验结果表明,Shortstack-kD算法不仅对不同种类的场景都能带来明显的效率提升,还可以根据场景的不同情况控制Shortstack-kD的栈长度,以达到算法的最高性能和最大灵活性;在CPU上进行建树的过程中还针对雷达模拟的应用需求进行了优化.

关键词：kD-tree、GPU并行、CUDA、雷达模拟

所属期刊栏目：22

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金90818011,90715043;国家"八六三"高技术研究发展计划2007AA040401;国家"九七三"重点基础研究发展计划项目2010CB328000

在线出版日期：2010-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：440-448