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动态环境下基于FFT实现伪码快速捕获 被引量:23
1
作者 徐定杰 石吉利 《中国航海》 CSCD 北大核心 2003年第2期1-4,共4页
无线电导航系统中 ,载体动态性引入的多普勒频移对扩频信号捕获造成了很大困难。针对全数字化实现的扩频接收机 ,提出了一种新的捕获方案 ,即基于FFT算法实现对多普勒进行一定程度的补偿 ,解决了高动态环境下伪码序列的快速捕获问题。... 无线电导航系统中 ,载体动态性引入的多普勒频移对扩频信号捕获造成了很大困难。针对全数字化实现的扩频接收机 ,提出了一种新的捕获方案 ,即基于FFT算法实现对多普勒进行一定程度的补偿 ,解决了高动态环境下伪码序列的快速捕获问题。理论分析和计算机仿真结果表明 ,该方法简单有效。 展开更多
关键词 动态环境 fft 伪码快速捕获 信号处理 多普勒频移 无线电导航系统 扩频接收机 伪码序列
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面向VLSI实现的FFT并行算法 被引量:1
2
作者 马余泰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1994年第10期767-776,共10页
本文提出了一种新的面向VLSI实现的FFT并行算法,其中旋转因子所占ROM的存储容量达到最小,因而有利于FFT处理器的片内集成.
关键词 傅里叶变换 并行算法 VLSI
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基于DSP并行系统的FFT算法实现 被引量:2
3
作者 朱林 王志凌 黄天戍 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第20期102-104,120,共4页
在卫星图像处理项目研究中,大量使用到快速傅立叶变换运算。为了进一步提高运算速度,提出使用DSP芯片TMS320DM642和X86-PC系统组建实验系统。在实验系统中,主要运算任务由2个并行的DSP子系统承担。通过与传统FFT计算平台的比较实验,表... 在卫星图像处理项目研究中,大量使用到快速傅立叶变换运算。为了进一步提高运算速度,提出使用DSP芯片TMS320DM642和X86-PC系统组建实验系统。在实验系统中,主要运算任务由2个并行的DSP子系统承担。通过与传统FFT计算平台的比较实验,表明该系统拥有更加快速的FFT计算能力,并且还可以通过扩展进一步提高这种运算能力。 展开更多
关键词 数字信号处理器 并行处理 fft算法 代码优化
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一种基于多线程技术的并行FFT算法 被引量:1
4
作者 胡灏 陈勇 《天津工业大学学报》 CAS 2007年第1期58-60,共3页
在传统的串行FFT算法基础上提出了一种基于多线程技术的并行FFT算法.实验数据表明:该算法在一定程度上能提高程序的执行效率,特别是当增大计算负载时,该算法的执行效率与传统的并行算法的比值(加速比)将趋近于处理器的个数.
关键词 多线程 并行fft算法 加速比
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基于阶段并行模型的算法设计研究 被引量:1
5
作者 李秉智 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第14期95-97,共3页
NOWs正成为并行计算领域的一个新的发展热点,以太网构成的微机集群系统是NOWs的一种重要实现形式。阶段并行模型是BSP模型的改进,它更接近于表述实际的机器行为,同时具有编程简单、独立于体系结构和执行性能可预测等特点。文章研究了群... NOWs正成为并行计算领域的一个新的发展热点,以太网构成的微机集群系统是NOWs的一种重要实现形式。阶段并行模型是BSP模型的改进,它更接近于表述实际的机器行为,同时具有编程简单、独立于体系结构和执行性能可预测等特点。文章研究了群集系统中阶段并行模型上的并行算法设计,以FFT算法为例,进行了设计和分析,并给出了测试结果。 展开更多
关键词 阶级并行模型 算法设计 群集系统 fft算法 计算机
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深空通信中基于FFT的高动态扩频信号的捕获 被引量:1
6
作者 焦健 张钦宇 李晖 《电讯技术》 2007年第6期40-43,共4页
在深空通信中,航天器的高动态性使扩频信号引入了高Doppler频移,给捕获造成了巨大困难。针对如此之大的Doppler频移,提出了一种新的捕获方案,即基于FFT算法实现对Doppler频移进行一定程度的补偿,将沿码相位-Doppler频率的二维搜索简化... 在深空通信中,航天器的高动态性使扩频信号引入了高Doppler频移,给捕获造成了巨大困难。针对如此之大的Doppler频移,提出了一种新的捕获方案,即基于FFT算法实现对Doppler频移进行一定程度的补偿,将沿码相位-Doppler频率的二维搜索简化为沿码相位的一维搜索;重点分析了深空通信环境中高速长PN码的捕获性能。理论分析和仿真结果表明,该方法大大缩短了捕获时间,是一种性能优良的伪码捕获方法。 展开更多
关键词 深空通信 扩频信号 并行捕获 fft算法 Doppler频移 相关
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阶段并行模型上的并行算法设计
7
作者 尚明生 刘宴兵 孙世新 《重庆邮电学院学报(自然科学版)》 2001年第3期1-4,共4页
阶段并行模型是BSP(Bulk SynchronousParallel)模型的改进,它更接近于表述实际的机器行为。同时具有编程简单、独立于体系结构和执行性能可预测等特点、NOWs正成为并行计算领域的一个新的发展热点,... 阶段并行模型是BSP(Bulk SynchronousParallel)模型的改进,它更接近于表述实际的机器行为。同时具有编程简单、独立于体系结构和执行性能可预测等特点、NOWs正成为并行计算领域的一个新的发展热点,以太网构成的微机集群系统是NOWs的一种重要实现形式。研究了群集系统中阶段并行模型上的并行算法设计,以FFT算法为例,进行了设计和分析,并给出了测试结果。 展开更多
关键词 阶段并行模型 并行算法 fft算法 计算机
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基于双DSP及VI技术的无线测控系统设计
8
作者 拓宏伟 《现代电子技术》 2010年第9期132-135,140,共5页
针对工业测控的现状和需求,提出一种新型测控方案,并对其关键技术进行了研究。系统采用双DSP工作模式,并在此基础上提出了并行FFT算法,实现了双余度数据采集及处理,提高了数据处理效率;采用RS 485无线通信方式实现数据和控制信号收发;... 针对工业测控的现状和需求,提出一种新型测控方案,并对其关键技术进行了研究。系统采用双DSP工作模式,并在此基础上提出了并行FFT算法,实现了双余度数据采集及处理,提高了数据处理效率;采用RS 485无线通信方式实现数据和控制信号收发;上位机端基于LabVIEW开发平台实现了信号收发,并提供ODBC数据库接口,将虚拟仪器技术和面向Internet的Web技术有机结合起来,很好地满足了监测系统互联和资源共享的需求。 展开更多
关键词 DSP 虚拟仪器 并行fft算法 无线通信
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DNA序列分析的高效算法研究及比较
9
作者 王仲君 曹兴芹 毛黎明 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2005年第4期542-545,共4页
对海量数据的处理,最有效的方法是并行计算.因此,对DNA序列比对进行并行化,以及对BLAST算法进行并行化改进,以提高对大数据量处理的能力.尽管在CLUSTER上的计算效率较超级计算机上的效率低,但CLUSTER较超级计算机费用低,有较大的适用性... 对海量数据的处理,最有效的方法是并行计算.因此,对DNA序列比对进行并行化,以及对BLAST算法进行并行化改进,以提高对大数据量处理的能力.尽管在CLUSTER上的计算效率较超级计算机上的效率低,但CLUSTER较超级计算机费用低,有较大的适用性.而高性能计算机是处理海量数据的强有力的工具,生命科学中计算问题必须进行超级计算已是不争的事实,现代生命科学对超级计算已显示出强烈依赖和迫切需求.文中对BLAST算法进行改进,提出一种局部并行化的DNA序列比对算法,为了检验算法的科学性和适用性,将此算法与超级计算机的高效并行算法——改进的FFT算法相比较及分析. 展开更多
关键词 BLAST算法 并行计算 DNA序列比对 fft算法
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高光谱微波辐射计系统中2GHz带宽数字谱仪设计 被引量:3
10
作者 许皓文 陆浩 王振占 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1472-1479,共8页
高光谱微波辐射计是一种用于探测大气痕量气体的新型被动微波遥感器,数字谱仪是高光谱微波辐射计的核心部件.本文提出了一种新型宽带、实时数字谱仪的设计和实现方案,通过改进、结合快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)的并行... 高光谱微波辐射计是一种用于探测大气痕量气体的新型被动微波遥感器,数字谱仪是高光谱微波辐射计的核心部件.本文提出了一种新型宽带、实时数字谱仪的设计和实现方案,通过改进、结合快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)的并行处理和复数处理,形成了核心的基16实时复数FFT算法,最终得到信号的功率谱结果.数字谱仪采样率4.8 GHz,采用8 bit量化,输入3 dB带宽2 GHz,实现了1 024(1k)个频谱通道的结果.本文利用大气辐射传输模拟器(Atmospheric Radiative Transfer Simulator,ARTS)模拟了真实大气亮温谱并进行了仿真分析,随后通过输入的点频信号进行了测试,结果表明,核心算法子带亮温偏差最大值为0.02 K左右,核心算法子带灵敏度与理想子带灵敏度相比恶化程度低于20%,数字谱仪的有效位数(Effective Number Of Bits,ENOB)优于3 bit,信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)优于20 dB,谱分辨率恒定为2.3 MHz,可以有效满足辐射计中高层大气谱线探测的需求. 展开更多
关键词 微波临边探测 高光谱微波辐射计 宽带数字谱仪 FPGA并行处理 基16实时复数fft算法
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