GPU Parallelization of the MVDR Beamforming Algorithm for Multiple Input Multiple Output Radar

Abstract

Using a Multiple Input Multiple Output (MIMO) radar provides numerous advantages, such as improving the spatial resolution, the immunity to interference, the signal-to-noise ratio (SNR) and the probability of detection for targets. Also, MIMO radar is beneficial as it can scan an entire region in a few pulses, and much faster than a phased array, which requires a scanning beam throughout the entire region. However, MIMO radar requires significant signal processing, which can introduce significant latency; this can be solved by using a Graphics Processor Unit (GPU). GPUs contain thousands of cores and can execute many operations in parallel. This capacity enables them to execute tasks significantly faster and more efficiently than Central Processing Units (CPUs). This thesis examines the design, development, and simulation of a parallel GPU implementation of minimum variance distortionless (MVDR) beamforming for a MIMO radar system. This algorithm was compared to a tradition CPU version. In all cases, it was found that the GPU executed the algorithm faster than the CPU version while successfully detecting all targets. This result proves that GPUs can be successfully integrated within a MIMO radar setup and would aide in decreasing the overall signal processing time required for target detection. This would be an excellent inclusion in massive MIMO radar, where hundreds of transmitters and receivers will be used.

L'utilisation d'un radar MIMO (Multiple Input Multiple Output) offre de nombreux avantages par rapport au radar à balayage de phase; il permet l'amélioration de la résolution spatiale, de l'immunité aux interférences, du rapport signal-sur-bruit (SNR) et de la probabilité de détection des cibles. Il permet aussi d’analyser une région entière en quelques impulsions et beaucoup plus rapidement qu'un radar à balayage de phase. Cependant, le radar MIMO nécessite un traitement de signal important qui peut introduire une latence significative. Ce problème peut être résolu à l'aide d'un processeur graphique (GPU). Les GPU intègrent des milliers de coeurs et peuvent exécuter de nombreuses opérations en parallèle. Cette capacité leur permet d'exécuter des tâches bien plus rapidement et efficacement que les unités centrales (CPU). Cette thèse examine la conception, le développement et la simulation d’une implémentation parallèle sur GPU de l’algorithme à formation de faisceaux MVDR (Réponse sans distorsion à variance minimale) pour un système radar MIMO. Cet algorithme a été comparé à une version sur processeur traditionnel. Dans tous les cas, il a été constaté que GPU exécute l'algorithme plus rapidement que la version sur CPU tout en détectant avec succès toutes les cibles. Ce résultat prouve que les GPU peuvent être intégrés avec succès dans une configuration radar MIMO pour réduire le temps de traitement du signal global nécessaire à la détection de cibles. Ce serait une excellente intégration dans les radar MIMO à grande échelle, où des centaines d'émetteurs et de récepteurs seront utilisés.