【摘 要】
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Radon-Fourier变换（RFT,Radon-Fourier transform）算法是实现长时间相参积累目标检测的一种有效手段。然而,传统RFT算法不仅会产生大量的盲速旁瓣,而且需要遍历目标的运动参数导致算法的复杂度高,难以在实际场景中得到应用。针对上述问题,本文开展了RFT算法盲速旁瓣抑制及其GPU（Graphics Processing Unit）并行化实现研究。完成的工作概括如下:1
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Radon-Fourier变换（RFT,Radon-Fourier transform）算法是实现长时间相参积累目标检测的一种有效手段。然而,传统RFT算法不仅会产生大量的盲速旁瓣,而且需要遍历目标的运动参数导致算法的复杂度高,难以在实际场景中得到应用。针对上述问题,本文开展了RFT算法盲速旁瓣抑制及其GPU（Graphics Processing Unit）并行化实现研究。完成的工作概括如下:1.分析了运动目标带来的距离单元徙动对脉冲积累的影响,简述了RFT算法在长时间相参积累中的应用,并通过计算机仿真验证了RFT算法的可行性。2.针对RFT算法存在盲速旁瓣的问题,分别研究了基于PRI（Pulse Repetition Interval）设计和基于CLEAN处理的盲速旁瓣抑制方法。在此基础上,提出了一种基于峰值旁瓣比的盲速旁瓣抑制算法。与基于PRI设计的盲速旁瓣抑制算法相比,所提算法仅需要发射一组PRI脉冲,使得计算复杂度大大降低;与基于CLEAN处理的盲速旁瓣抑制算法相比,所提算法在不影响检测概率的条件下,可以抑制同一距离单元内多个目标带来的盲速旁瓣,使得其应用场景更加广泛。3.针对广义RFT算法需要搜索目标运动参数而导致计算量大、不利于实时检测的问题,提出了一种基于GPU的并行化处理算法。建立了目标的三阶运动模型,采用通用并行架构（Computer Unified Device Architecture,CUDA）完成了广义RFT算法的并行化搜索,使得算法加速比约提升2个数量级左右。同时,采用Matlab GUI（Graphic User Interface）完成了广义RFT算法的可视化设计,通过人机交互界面对算法结果进行了展示。
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