导读:本文包含了实时并行处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:实时,多线程,多核,地波,信号处理,内存,事件。
实时并行处理论文文献综述
胡蕊[1]（2019）在《基于GPU并行计算的实时谱处理软件设计》一文中研究指出图形处理单元(GPU)具备强大的浮点运算能力在数字信号处理领域得到了广泛关注,凭借其大量、简单的运算器并发执行大规模线程以实现并行计算。实时频谱分析系统一般具有宽带、高采样率、数据吞吐量大的特点,借助GPU的高效并行运算能力,将大量频域运算、统计处理等事务部署给GPU完成,可以大幅提高频谱处理效率。论文设计了一种基于GPU异构计算体系,以OpenCL为软件编程框架开发的实时频谱分析仪软件,该频谱仪在信号处理方式上采用面向吞吐量的并行处理方式,具有实时高效的特点。论文主要研究内容如下:(1)实时谱软件需求分析和软件架构设计。软件针对实时频谱分析的计算、显示等需求设计了软件系统主控模块、测试模块、图形显示模块和算法处理模块。(2)GPU并行计算在实时谱软件中的应用。利用GPU的并行计算能力,借助面向异构系统的OpenCL标准,对时域信号流进行重迭加窗、傅里叶变换、幅值压缩、检波以及叁维频谱密度统计等实时信号处理。(3)基于GPU的图形显示技术。该技术包含叁维频谱图的对数压缩、统计插值和数字余晖算法,瀑布图显示以及单谱数据显示。(4)GPU高速运算与软件运行协调机制的研究。为提高实时谱整机软件的执行效率,协调GPU运算与软件运行时产生的速度匹配问题,软件采用了多线程通信的同步机制,使用互斥量和信号量的方式实现线程间的同步。论文完成了基于GPU的实时频谱仪软件的设计,利用“CPU+GPU”的联合执行模式进行频谱分析计算,将密集计算部分放置到GPU上进行处理,解决了实时性要求较高情况下,CPU不能满足宽带频谱计算需求的技术瓶颈。同时,该设计提高了频谱分析处理的效率,实现了频谱测量的各项功能。经实验证明,基于GPU的实时频谱处理性能突出,与CPU同时采用并行框架OpenCL进行频谱处理分析,512K数据量时其频谱分析效率是CPU的1.39倍,且叁维频谱的计算刷新率达到了30帧/秒。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-05-09）
李飞,宋慧,徐敏超[2]（2019）在《基于VPX服务器的雷达实时并行信号处理系统的研究》一文中研究指出对于愈加复杂的计算流程,以及愈加高速、大吞吐量数据流的雷达信号处理系统来说,在多处理器架构下开发并行信号处理系统是主要研究方向。本文在VPX服务器上采用多核心多线程、并行计算和模块化的方法研制雷达实时信号处理系统,并通过整机雷达测试该信号处理系统,实测表明该信号处理系统具有良好的健壮性,能够持续、稳定的进行高性能并行运算,并且可根据雷达信号处理的需求进行灵活配置,具有很强的扩展性和广阔的工程应用前景。(本文来源于《火控雷达技术》期刊2019年01期）
谢超,赵伟,王亚朝,赖际舟,刘建业[3]（2018）在《多导航传感器数据实时并行采集处理与传输系统的研制》一文中研究指出多源导航以其容错性、可靠性、精确性成为一种重要的导航方式,而硬件需求复杂、验证周期长是大量多源导航算法还停留在仿真阶段的主要原因。为了减轻导航计算机的软硬件负担,缩短多源导航算法的验证周期,基于ARM核心Linux开发板,采用多进程和多线程的软件框架实现大数据量、高并发性、高实时性的导航信息采集传输与预处理。同时基于Linux网络编程,利用TCP/IP协议族中UDP传输层协议,采用UDP广播的一对多传输方式,搭建了多导航传感器数据采集系统。通过实际系统测试,系统在实时性、精确性、拓展性和适应性等方面具有良好的表现,能够对多源导航算法进行实际检测。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年21期）
乔雅正[4]（2018）在《制造物联网中海量实时数据流并行复杂事件处理研究》一文中研究指出制造物联网可以解决传统制造业在数据感知、智能处理、人机交互和协同制造方面集成度差的问题,是实现制造业生产智能化的关键技术。制造企业在实际生产过程中会产生大量代表实时生产状态的原始数据,这些具有多源性、海量性、实时性特征的数据流加重了数据计算服务的负担。所以,如何高效准确地从制造物联网的采集数据中获取有价值信息是实现制造业高效快速发展的关键问题。为了实现从海量实时数据流中提取出有价值的信息,国内外研究学者提出了很多解决方案。大部分方案都是采用复杂事件处理机制,将数据流中的原始数据即原始事件转换成包含一定业务逻辑关系的复合事件,作为输入数据提供给上层应用。但是制造业环境包含多移动、多关联和多协同的生产设备,这对生产过程数据处理的实时性及准确性带来诸多困难。本文的研究主要使用于制造物联网中的海量信息处理,首先,针对制造物联网中多源动态产生的高优先级事件不能及时检测的问题,提出一种基于概率的高优先级事件检测算法。分析实时事件流中的优先级调度机制,建立优先级事件处理模型,并针对高优先级事件提出基于概率的事件优先级处理算法,该算法能快速处理高优先级事件,降低检测延迟。接着,针对制造物联网中集中串行的事件检测方式存在检测准确率低及检测效率慢的问题,提出一种基于事件树的事件划分算法及并行复杂事件处理架构。充分考虑原始事件流中原子事件间的多依赖关系,以事件树为结点构造依赖事件树链表,提升复杂事件处理引擎的有效检测次数,从而在增加事件处理吞吐量的同时,减少对内存空间的占用。本文主要研究制造业物联网环境中海量实时数据的高效复杂事件处理方法,利用制造企业实际生产的检测数据,第五章通过仿真实验阐明所提方法在海量数据处理问题上的优异性及可行性。因此,将本文所提出的算法应用于制造物联企业中,能有效提高企业对海量实时数据流的处理能力,及时解决企业生产遇到的瓶颈问题,且对制造物联技术领域有一定贡献。(本文来源于《广东工业大学》期刊2018-05-01）
屈志坚,王冬[5]（2017）在《分布式配电网监测的流计算实时并行处理技术》一文中研究指出针对配电网大量实时监测数据先存储后处理造成延迟大的问题,提出一种基于Storm分布式流计算框架的监控信息流快速处理方法。结合流计算和全分布式内存计算优势,利用拓扑组件的并行编程模型和流计算节点集群,设计监测数据流拓扑实例,实现配电网监控信息的流计算集群处理。以铁路10 k V配电网监控系统为算例,对不同喷嘴、螺栓组件构成的拓扑实例进行集群测试,验证了先计算后存储的流计算可以提高调度监控实时处理效率。结果表明:集群环境下,拓扑实例的拓扑组件输出结果正确,在数据存储之前进行内存计算可使监测数据平均处理延时控制在百毫秒级内。(本文来源于《电力系统及其自动化学报》期刊2017年07期）
马申斌[6]（2017）在《基于多核框架的实时信号并行处理软件研制》一文中研究指出对于愈发快速的、愈高吞吐量的实时信号处理而言,并行处理势在必行,多核处理器的发展以及实时系操作系统的不断优化,使得多核框架多线程并行运算下的实时信号处理具有很高的性能。本文主要从功能线程性能优化、内存优化分配以及线程优化调度叁个方面对并行程序进行了优化,以提升实时信号处理性能。本文首先简要介绍了实时信号处理的任务需求与具体处理流程,详细介绍并分析信号处理的主要功能模块,提取出其中拥有较大运算量的矩阵运算、傅里叶变换等典型数据处理环节,对这些处理环节进行了理论性能分析、提出优化方案。接着优化实时信号处理各功能模块并对其实现了线程化:对各数据处理环节进行方案性能优化与MKL函数库的优化;对两方案进行性能测试评估并选择性能较好的方案优化各功能模块;根据各模块耗时、吞吐量与相互关系重新分配、组合各模块,并将模块线程化。然后给出了线程间内存使用的优化:重点分析了线程加锁的各种实现方案,根据多线程共享内存的特点,选择性能更优的锁,从而解决了线程安全问题:对共享内存使用预分配来提高线程的运算性能;通过循环队列优化共享内存的预分配进一步优化内存管理,实现高质量的多线程并行运行。最后给出了线程间线程调度的改进:基于NUMA架构,使用线程绑核进一步提升实时信号处理性能;根据任务对系统负载的需求,使用基于调度域的静态调度与基于固定阈值法的动态线程迁移对系统进行负载平衡;对整个多线程程序进行优化前后在耗时与吞吐量方面的性能优化测试与对比评估。通过对优化前后的程序对随机生成的数据信号进行处理的运行测试,其测试结果表明,本文对实时信号处理程序的优化研制满足了高吞吐、高速的实时信号处理任务需求,基于多核框架的多线程并行方案能够高效的实现实时信号处理。(本文来源于《东南大学》期刊2017-04-13）
丁婷[7]（2017）在《基于CEP并行化处理的犯罪线索实时推荐研究》一文中研究指出纵观历史,犯罪从国家产生之日就与之相伴随,存在于各个历史阶段和各种社会类型,从未消失。网络技术的诞生和发展,为案件侦查提供更加广阔的途径。依靠网络开展犯罪线索搜集将成为案件侦查的新方法。随着互联网技术的高速发展,网络的信息数据已经呈指数增长,因此如何从海量的数据中快速的查找有价值的线索并实时地推荐给相关部门是案件侦查亟需解决的问题。复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)是将外部源源不断的数据流抽象为事件,再通过对事件的过滤、聚合等操作,检测事先定义好的复杂事件模式并对其进行响应的过程。它最大的优势是处理实时数据,这能让我们在最短的时间内获取最有用的信息。复杂事件处理的并行化有效的解决了集中式处理存在的性能问题,在面对海量数据时表现出极大的优势。在原有犯罪线索收集的基础上,引入并行化的复杂事件处理技术,为相关部门推荐犯罪线索提供实时性和高效性的保证。本文通过对复杂事件处理并行化技术进行研究,在现有的网络犯罪线索收集系统的基础上,结合复杂事件处理技术在实时处理方面的优势,开展基于CEP并行化处理的犯罪线索实时推荐的研究和系统的实现。通过对职务犯罪类型之间的关系进行分析,构建了面向职务犯罪的关键词语义树,节点所在的层数作为节点的权值。本文根据关键词的语义关系来计算匹配的关键词个数和总权值,推荐规则是总权值的大小进行推荐。在模式分析的基础上,给出了模式研究与设计过程中的一些关键步骤,并针对系统的核心模块进行详细的设计与实现。经过实验结果对比分析,该方法比传统方法的准确率要高。在海量数据和系统实时性要求比较高时,该系统具有一定的优势。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-03-01）
牛炯,申晋晋,陈倩[8]（2017）在《高频地波雷达实时信号并行处理方案及实现》一文中研究指出近些年,随着高频地波雷达技术的发展,大量的遥感数据给实时信号处理带来了巨大的挑战。高频地波雷达信号处理机的主流设计方案通常采用DSP+FPGA技术或基于高性能CPU技术来实现信号的实时处理,但DSP+FPGA方案中系统的软硬件耦合较为紧密,开发周期长且不易维护,而高性能CPU技术对计算机性能要求较高,大大增加了硬件成本。在保证信号实时处理的前提下,为了缩短开发周期,提高系统的可维护性和降低开发成本,本文基于CPU+GPU架构设计了的信号处理方案,实现了高频地波雷达实时信号处理的基本流程,获取了目标的距离信息和速度信息。实验结果表明,本文提出的CPU+GPU架构下的信号处理方案与同期中央处理器(CPU)运算平台相比,具有10倍以上的加速比,验证了方案的可行性。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2017年02期）
李聪欣[9]（2016）在《基于多核DSP的大前斜SAR并行实时处理技术研究》一文中研究指出合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候、远距离、二维成像等特点,可以大大提高雷达的信息获取能力。大前斜SAR可以获得平台侧前方目标区域的二维高分辨图像信息,可以提高复杂背景中的信杂比及目标识别(多目标分辨与选择)能力,可以提高图像匹配与目标识别能力,从而具有提前实时侦察、可以多次重访重点、热点地区等优点,因此大前斜SAR实时成像处理研究具有重要意义。本文主要内容包括:1.针对大前斜成像中大走动、强耦合等特点,分析了前斜SAR的几何构型,建立了斜距模型与点目标回波模型,分析了斜距模型误差、距离徙动校正误差和二维耦合误差,给出了聚焦算法的选择方法;其次,介绍了运动误差的种类及影响因素,给出了参数估计及补偿方法;最后分析研究了几何校正原理及投影方法,并结合工程应用给出了改进的大前斜SAR成像算法全流程。2.针对大前斜SAR成像复杂的算法流程和强实时的特点,研究了高效的并行处理理论,介绍了加速比、并行效率等并行处理性能评价指标及影响因素,并从雷达并行信号处理的角度,着重对并行处理单元的选取、并行处理的拓扑结构、任务的分配方法等要素进行了分析,提出了能适应实际应用的并行处理结构。3.研究了基于TMS320C6678的并行实时信号处理技术。首先,对TMS320C6678芯片进行了介绍,讨论了该芯片的数据存储与直接数据访问技术(DMA);其次,重点研究了前斜SAR并行实时信号处理系统的拓扑结构、多核同步与通信机制、算法映射与任务分配等;最后,结合前斜SAR系统的挂飞实验结果进行了分析,验证了本文并行成像设计的正确性以及有效性。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-01-01）
杨建[10]（2015）在《基于RTX系统的实时并行处理技术研究》一文中研究指出随着计算机技术的不断发展,计算机主频、内存及硬盘技术都得到了显着的提高。实时操作系统和多核技术发展在光电系统平台技术升级中发挥着重要作用。其中能够继承Windows各种优势的RTX(Real-time eXtension)系统无疑成为诸多实时系统中最佳的选择。而由多核技术强大的片上并行能力和相对较合理的片上计算存储比例也为系统的资源利用效率的提高开辟了新的途径。本文基于RTX系统对原有有光电系统平台进行集成化设计,并提出基于RTX的并行处理技术的方法。本研究的设计的软件包括四大模块:人机交互模块、数据存储模块、数据解算模块、I/O接口模块。基于RTX系统的任务调度机制,将任务进程分为RTSS进程和Win32进程两个部分,Win32进程主要承担人机交互模块、数据存储模块功能、数据解算模块的部分功能;RTSS进程主要实现数据解算、处理控制、I/O通信等需要较高实时性的功能。RTSS进程与Win32进程间的数据交换通过IPC共享内存方式实现,为了保证数据交互的正确性,减少内存资源的浪费,采用环形共享内存块进行数据共享结构;为了防止发生访问冲突,采用同步机制使多线程能够协调有序工作,对共享内存的读写采用互斥量信号设计读线程优先算法。其次,利用多核并行处理的机制采用多线程设计方法,对RTSS进程进行多线程结构设计,针对需要进行实时数据处理、控制的功能模块设计不同的RTSS线程,将不同的线程分配到不同的CPU中并行执行,本文针对图像处理算法的结构,设计了一种流水线执行方法。最后通过试验来验证系统实时性能的改善与提升。通过设计流水线的线程执行方法,实现一种图像提取算法在四核上进行并行处理,首先对算法中的任务进行合理分解,利用RTX系统良好的CPU亲和力,将各线程绑定到不同的CPU内核上,通过试验对系统的实时处理能力、并行处理能力进行验证。试验分为性能测试及功能测试。通过不同条件下试验数据的比较、分析和总结,验证系统的可行性。最后,利用系统实现了多路图像数据的的实时并行处理,取得了良好的效果。(本文来源于《中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)》期刊2015-10-01）
实时并行处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对于愈加复杂的计算流程,以及愈加高速、大吞吐量数据流的雷达信号处理系统来说,在多处理器架构下开发并行信号处理系统是主要研究方向。本文在VPX服务器上采用多核心多线程、并行计算和模块化的方法研制雷达实时信号处理系统,并通过整机雷达测试该信号处理系统,实测表明该信号处理系统具有良好的健壮性,能够持续、稳定的进行高性能并行运算,并且可根据雷达信号处理的需求进行灵活配置,具有很强的扩展性和广阔的工程应用前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
实时并行处理论文参考文献
[1].胡蕊.基于GPU并行计算的实时谱处理软件设计[D].电子科技大学.2019
[2].李飞,宋慧,徐敏超.基于VPX服务器的雷达实时并行信号处理系统的研究[J].火控雷达技术.2019
[3].谢超,赵伟,王亚朝,赖际舟,刘建业.多导航传感器数据实时并行采集处理与传输系统的研制[J].电子测量技术.2018
[4].乔雅正.制造物联网中海量实时数据流并行复杂事件处理研究[D].广东工业大学.2018
[5].屈志坚,王冬.分布式配电网监测的流计算实时并行处理技术[J].电力系统及其自动化学报.2017
[6].马申斌.基于多核框架的实时信号并行处理软件研制[D].东南大学.2017
[7].丁婷.基于CEP并行化处理的犯罪线索实时推荐研究[D].华北电力大学(北京).2017
[8].牛炯,申晋晋,陈倩.高频地波雷达实时信号并行处理方案及实现[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2017
[9].李聪欣.基于多核DSP的大前斜SAR并行实时处理技术研究[D].北京理工大学.2016
[10].杨建.基于RTX系统的实时并行处理技术研究[D].中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所).2015
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