基于扩维并行性实现的并行正交变换算法

为提高正交算法的运算速度,提出了一种将N点的一维正交变换分解成N0×N1点的二维正交变换(N=N0N1)和运算量较少的附加运算的并行扩维正交变换算法.在定义正交变换算法扩维并行性的基础上,讨论了离散傅里叶变换(DFT)、Hadamard变换和Hartley变换等算法的实现及性能.在TMS320C80多处理机平台上不同算法实现的试验结果表明:算法可有效减少数据的相关性、降低编程的复杂性,消除了处理单元片内内存容量的限制,适于以数字信号处理器(DSP)为处理单元的多处理机平台的并行实现.     

基于单DSP实现扩维并行离散Walsh变换算法的研究

离散W alsh变换(简称DWT)在实时信号处理中具有广泛应用,但它在单DSP上实现时,其高效求解问题规模受DSP片内内存容量的限制。在问题规模小于片内内存容量时,运算时间与问题规模近似呈线性关系;而当问题规模大于片内内存容量时,随着问题规模增加,运算时间近似呈现指数关系增加。文中在证明离散W alsh变换具有扩维并行性基础上,将N点的一维离散W alsh变换分解成N0×N1点的二维DWT(其中N=N0×N1)算法。算法通过减少数据的相关性的方法解决在单DSP平台上高效求解快速离散W alsh变换的问题规模受片内内存容量限制的问题,降低编程的复杂性。并在TMS320C80的单处理单元上进行该算法实现方法研究。结果表明,理论分析和试验结果吻合,算法适合在单DSP上实现。     

基于多处理机平台并行扩维DFT算法的实现研究

提出某些正交变换具有扩维并行性 ,并由此归纳出扩维并行 DFT算法。在对该算法的性能进行理论分析的基础上 ,提出一种基于多处理机平台 TMS32 0 C80进行并行扩维 DFT算法的方法并给出了实验结果。理论分析和实验结果表明 ,文中所提出的并行扩维 DFT算法具有实际意义 ,适合在以 DSP为处理单元的多处理机平台上实现。     

平稳时间序列的Hartley变换谱估计及其在遥测系统中的应用

讨论用快速Hartley变换(FHT)取代快速博里叶交换(FFT)来估算实数据的相关函数和功率谱的算法.对FHT和FFT两种算法的运算量作了比较,前者比后者更有效.根据FHT算法用FORTRAN语言编制了遥测数据处理微机软件系统.测试表明,该软件的处理精度达到设计要求.     

平稳时间序列的Hartley变换谱估计及其在遥测系统中的应用

本文给出遥测信号数据相关函数和功率谱的计算方法——快速Hartley变换(FHT),用之取代快速Fourier(FFT)算法。首先研讨了FHT法,继而讨论相关和功率谱估计、自/互功率谱估计并对两种算法的计算量作了对比。结果表明,随机数据处理软件系统对一系列伪噪声功率谱的测试结果在统计意义下与理论值一致。从而得出结论:用相关函数法对实型数据进行功率谱估计,采用FHT比采用FFT更有效。     

一种聚束SAR回波数据压缩成像方法

针对聚束合成孔径雷达(SAR)成像中的海量数据问题,提出了一种基于压缩感知的聚束SAR回波数据压缩成像方法。首先对回波信号进行分析,利用波前匹配字典构造方法得到回波观测矩阵,其次通过构造二维离散余弦变换(2D\|DCT)等效矩阵得到回波信号的稀疏变换矩阵,然后利用平滑L0算法重构得到观测场景的二维像。本文方法可以在采集远小于传统聚束SAR成像方法所需回波数据量的基础上实现准确成像,最后的仿真结果表明了方法的可行性和有效性。     

DFT算法并行性分析与实现研究

针对离散Fourier变换(DFT)在实时信号处理中具有广泛应用、而其运算速度又受到DSP器件性能限制的情况,进行了DFT的并行性研究及并行性能分析;并在基于并行多处理机平台-TMS320C80的编程结构基础上,实现了两种并行DFT算法。基于TMS320C80进行的试验表明:所开发的并行DFT算法的运行结果与理论分析吻合,该并行算法的速度和精度都得到了保证。     

基于改进的快速Fermat数变换的卷积算法及其FPGA实现

与离散傅里叶变换(DFT)相比,费尔马数论变换(FNT)用移位代替乘法,因此其运算速度更快,但是快速费尔马数变换算法(FFNT)的变换长度有限且与位宽成比例,而基于Good-Thomas映射的多维分解技术在增加变换长度的同时会使模运算中出现坏因子,伪费尔马变换虽能剔除坏因子却不便用FPGA实现FNT模运算。将艾森斯坦余数系统(ERNS)与多维映射结合,提出改进的FFNT算法(MFFNT),并在Virtex6 FPGA平台上实现了长复数序列的卷积。仿真结果表明,与基于FFT的卷积算法相比,基于MFFNT的卷积算法运算时间较短,乘法器资源消耗较少。     

一种新的基于DSP应用的改进SPECK算法

在基于小波变换的图像压缩编码算法中，Pearlman的利用子带内小波系数的聚类特性的Set Partition Embedded block(SPECK)算法与SPIHT算法相比，具有更低复杂度、更快的编解码速度和相近的性能。文中提出了一种基于DSP平台的SPECK编码器在实时环境下的应用方案。通过使用提升结构的整数小波变换并基于DSP平台上对变换流程进行优化，以提高小波变换的速度。引进误差比特数(Number of Error Bits)概念，并定义绝对零系数(Absolute Zero-Coefficient)对原有的SPECK算法进行改进，在不影响压缩性能的情况下，显著地减少了原算法对内存的需求，并提高了执行速度。实验结果证明，改进后的算法适应了大多数的实时系统的要求，是一个具有实用价值的DSP解决方案。     

采用正弦压扩变换降低OFDM峰均比的方法研究

针对OFDM的高峰均比特性,在现有压扩变换算法的基础上,提出一种时域正弦压扩算法。通过仿真分析,将正弦压扩算法与现有的三种压扩算法在峰均比和误码率两个方面进行了对比。结果表明,在保持原OFDM信号功率不变的条件下,正弦压扩算法的降峰性能较三者之中性能最好的μ律压扩算法(μ=3)改善了0.5dB(CCDF=10-4),而误码率性能较三者之中性能最好的指数压扩算法改善了2dB(误码率为10-6)。     

串行程序的并行划分算法及其正确性证明

针对多机系统结构，本文提出了在大粒度级并行划分串行程序的算示。该算法通过识别并行循环任务以及通过确定调用上下文关系识别过程任务，来划分串行程序中的并行成份。该算法是对串行程序实施并行分解的基础。本文还给出了该算法的正确性证明。     

基于TMS320C80的FWT并行实现研究

揭示了快速小波变换（FWT）算法内在固有的并行性，并基于多处理机平台TMS320C80进行了两种不同问题规模的FWT算法并行实现的研究，结果表明：理论的分析和实验结果是一致的，并且算法的速度和精度都得到了保证。     

基于MPI的弹道仿真的并行计算研究

介绍了MPI的基本概念,列举了提高并行计算效率的一些措施,并实现了基于MPI消息传递机制的弹道仿真计算模型的并行编程,最后对并行计算和串行计算的结果进行了比较。研究结果表明,将并行计算技术应用于弹道仿真中是可行的,并获得了较高的加速比和计算效率;与单机运行相比,计算机机群可以大大缩短计算时间,提高计算效率,而且可以扩大计算规模,系统适应性和延展性较好。     

基于精确制导武器需求的多处理器并行处理技术发展分析

针对精确制导武器多源信息高速、实时处理需求,从国内外发展现状、需要重点开展研究的并行流水线处理机系统结构、实时多任务并行处理硬件实现、先进总线运用、小型集成化功能模块等方面进行了详细论述,为后续研究提供借鉴。     

SIMD计算机并行程序性能评价模拟环境的研究与实现

航空、航天领域中有许多问题非常适合并且需要使用并行处理，尤其可以利用ＳＩＭＤ计算机，以提高处理速度，如流场计算，ＦＦＴ，矩阵运算等。但并行程序设计与串行程序设计相比较在实现上要更复杂。有许多影响并行程序效率的复杂因素需要通过实验进行研究，以不断优化算法。本文实现了一个在串行机上运行的适用于ＳＩＭＤ并行程序设计及性能评价的模拟环境—ＳＩＭＤＰ２（ＳＩＭＤＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｎｄＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）。该系统为研究者提供了一个廉价而灵活的ＳＩＭＤ计算机的并行算法研究及性能评价的实验环境。在该环境下，用户可分析、优化并行算法及评价所定义的ＳＩＭＤ系统结构     

以Transputer为基础的数字仿真器

由于数字计算机的时序工作方式,在数字计算机上进行连续系统仿真,要做到实时,常常在频带上受到限制。以Transputer为基础的数字仿真器,采用了并行处理技术和超大规模集成电路相结合,使仿真速度大大提高。     

一种基于六自由度并联机构的动基座模拟器

介绍了一种基于六自由度并联机构的海浪模拟器。该模拟器系统采用 6UPS并联机器人作为机械台体 ,由伺服电机驱动 ,具有六个运动自由度 ,可以在一定程度上模拟舰艇水面水下运动情况 ,从而为各类舰艇导航系统和瞄准设备的研发提供支撑载体。实验和使用表明系统控制精度高、性能良好 ,安全稳定     

SPMD并行计算机系统中互连结构的模拟研究与实现

并行计算机系统中网络对整个系统性能影响起到了关键作用，而SPMD并行计算机系统在科学计算，特别是航空航天中比较普及，因此开发了通用SPMD并行系统结构性能评价模拟系统。该文描述的面向对象网络模拟系统是该模拟环境的一部分，采用伪汇编代码的算法程序作为输入，通过配置结构参数、与系统提供的描述不同结构的伪虻编指令函数库编译链接，达到对不同层次细节、不同侧重部件模拟研究的目的。与同类研究相比，本文的研究具有更通用的特点，能够方便地构造不同的动态和静态网络，特别是能够对可重构的多级互连网络进行性能评价研究。     

基于TMS320C80的BP算法并行实现的研究

结合 TMS32 0 C80的编程结构 ,利用神经网络的权并行性和神经元并行性 ,提出了BP算法的并行实现方法 ,并解决了存储器访问冲突、数据双缓冲传输、PP细粒度并行和死锁等问题。结果表明 ,该并行 BP算法十分有效。