[发明专利]雷达信号分选中利用GPU加速决策树训练的方法在审
| 申请号： | 202210145779.0 | 申请日： | 2022-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN114528106A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 汤建龙;张傲;斯海飞;薛成均;解佳龙 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/54;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 程晓霞;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种雷达信号分选中利用GPU加速决策树训练的方法，解决了雷达信号分选中决策树训练时间过长，实时性差问题。包括以下步骤：获取雷达信号特征向量数据；配置决策树参数；配置GPU，训练加速决策树；测试加速决策树，验证分选准确率及加速比；将训练完成并优化后的整棵加速决策树模型送入雷达侦察设备中，进行雷达信号分选。本发明采用了多维度的雷达特征，得到更加完善的训练模型，提高雷达信号分选准确性；相比于现有并行决策树，本发明在GPU端采取合理的内存分配，线程调度，并对核函数进行指令优化，缩短运行时间，提高实时性；本发明基于CUDA体系和VS平台开发，利用C++语言进行模块化设计，易于扩展和移植。 | ||
| 搜索关键词： | 雷达 信号 选中 利用 gpu 加速 决策树 训练 方法 | ||
【主权项】：
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