中国报告大厅网讯，2026年GPU凭借其强大的并行计算能力在雷达信号处理领域得到广泛应用。基于CPU加GPU架构设计的动目标检测模块，成功实现了MTI、FFT和FIR三种滤波方式的统一，支持距离分段使用不同滤波器系数以抑制地杂波或气象杂波，支持任意1/N滑窗处理以提高火控雷达数据率，还支持脉组间非相参处理以增强多径影响下的小目标检测能力。以下是2026年GPU行业技术特点分析。

  一、GPU平台统一MTI、FFT和FIR三种滤波方式，支持分段可变系数控制

  《2026-2031年中国GPU行业市场分析及发展前景预测报告》指出，传统雷达信号处理中，MTI、FFT和FIR各有适用场景。FFT适合脉冲积累点数大的情况，运算效率高;而当积累点数较小且远离2的N次方时，FIR方法更加灵活。GPU平台算力强大，当积累点数较小时使用FIR比FFT超出的处理时间在整体信号处理中占比影响很小。因此在GPU架构下统一使用FIR滤波器组，可以通过不同滤波器系数达到MTI和FFT处理的效果。为实现精细化处理，不同波束或同一波束不同距离范围上需要使用不同的MTD滤波器系数，通过不同系数可实现地杂波抑制、正向气象杂波抑制、负向气象杂波抑制等功能切换。目前方案中可以做到以16个距离采样点为最小控制单元，进行6组预制系数的分波束分距离段控制，分段策略可通过终端手动控制或通过杂波谱分析自动控制。

  二、GPU改进滑窗方法以空间换时间，1/2滑窗处理时间仅35.89微秒

  对于机械扫描火控雷达，通过滑窗MTD可有效解决高转速下脉冲积累点数少的问题。传统实现方法需要数据重排和搬移，破坏了模块封装性且引入了额外处理时间。改进后的GPU滑窗方法以空间换时间，剔除了MTD前的波束分开操作和之后的数据搬移操作。其核心原理是：将一个CPI的MTD计算拆分成S次运算，当第一组输入数据到来时，一次性将其在当前及后续需要参与计算的S次MTD全部算完。对于完成全部S次计算的结果进行输出，未完成的进行缓存后释放当前输入数据。该方法与相同点数的不滑窗MTD相比，乘加处理次数一致因此处理时间基本不变。若做1/S滑窗需要开辟S块缓存分别存储中间计算结果，但对于GPU平台的大缓存容量来说存储空间代价可以忽略不计。测试数据显示，不滑窗处理时间为17.92微秒，传统1/2滑窗方法为35.79微秒，改进后的1/2滑窗方法为35.89微秒，三者基本处于同一量级。

  三、GPU支持脉组间非相参处理，提高多径影响下小目标检测概率

  对于低空飞行的小目标检测，受地面反射多径影响目标起伏非常大，导致雷达性能下降。通过脉间非相参处理，两个脉组使用相差较远的频点，能一定程度上降低单一频点造成的目标丢失概率。假设相参积累点数为N，工作频点f1时的单脉冲检测信噪比为S1，f2时为S2。仅使用f1频点时经过N次相参积累后的目标信噪比为N乘以S1。采用同样积累点数其中一半使用f1、另一半使用f2，则积累后的目标信噪比约为二分之N乘以S1加S2的和。该方法虽然降低了平均检测信噪比，但也降低了目标信噪比低于检测门限的概率。在10公里至30公里的检测区域使用非相参处理提高目标检测概率，在30公里以上检测区域使用相参处理以保证最大可检测距离。GPU实现中，非相参处理本质上相当于矩阵加法，先后完成两次相参处理和求模计算后再调用非相参处理模块即可。

  四、GPU kernel函数以16点为最小单元实现分段系数控制，每个线程计算一次向量乘法

  GPU架构下的MTD模块设计分为CPU和GPU两部分。CPU主要完成滤波器系数装订、计算参数装订、分段策略装订和缓存分配等工作;GPU完成核心计算，包括相参积累、非相参积累和矩阵求模。在GPU的kernel函数实现中，每个线程计算一次向量乘法，每个block完成16乘16的矩阵乘法计算，每个grid完成一次矩阵乘法。这种设计使得每个线程束都可以调用不同的滤波器系数，实现以16点为单位的分段系数控制。当使用1/S滑窗时，每个CPI的数据需要调用S次kernel函数，分别在S块缓存上各完成一次矩阵计算。S块缓存采用循环队列的数据结构实现，每个CPI使用的起始缓存序号由CPU控制。该模块已通过多个项目应用验证，涵盖了情报雷达和火控雷达的各种应用场景，具有良好的封装性和可移植性。

  总结来看，2026年GPU在雷达信号处理领域的技术特点体现在三个层面。在算法统一层面，GPU平台实现了MTI、FFT和FIR的统一，以16个距离采样点为最小控制单元支持6组预制系数的分段切换。在滑窗处理层面，改进的GPU方法以空间换时间，1/2滑窗处理时间控制在35.89微秒，与不滑窗的17.92微秒相比增加幅度可控。在检测能力层面，脉组间非相参处理通过在10至30公里区域使用双频点积累，有效提高了多径影响下小目标的检测概率。GPU kernel函数中每个线程计算一次向量乘法、每个block完成16乘16矩阵乘法的并行架构，为这些功能的实时实现提供了算力基础。随着GPU国产化问题的逐步解决，其在雷达信号处理领域的应用还将进一步拓展。