Parallelization of noise subspace-based doa estimation algorithms on CPU and GPU

Varış Yönü (DOA) kestirimi, aktif bir araştırma alanı olarak bilinir ve dizi sinyal işleme altında incelenir. Bu alandaki algoritmalar; sonar, arama-kurtarma, navigasyon ve konum belirleme gibi çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, gerçek zamanlı bir sistem performansı elde etmek bazen bu algoritmalar için zorlu bir hale gelmektedir. Bu tezde, gürültü altuzayı-tabanlı dört farklı DOA kestirim algoritması (PHD, MUSIC, EV ve MN) ele alınmış ve her biri MATLAB, C/C++ ve CUDA'da gerçeklenmiştir. MATLAB gerçeklemeleri, ağırlıklı olarak teorik ve nümerik analizler için kullanılmıştır. C/C++ gerçeklemeleri ise algoritmaların paralelleştirme yapısını oluşturmak için kullanılmış ve her birinin seri ve (OpenMP ile) paralel olarak çalışan iki versiyonu gerçeklenmiştir. Teorik analizler kapsamında, bu algoritmalar DOA kestirim doğruluğu açısından birbirleriyle kıyaslanmış ve farklı parametrelerdeki (örn. dizi geometrisi, dizi açıklığı, SNR düzeyi vb.) değişimin doğruluk üzerindeki etkileri gözlemlenmiştir. Öte yandan uygulamaya dayalı deneylerde ise, MATLAB, C/C++ ve CUDA'daki tüm kodlar hem nümerik hem de performans açısından incelenmiştir. C/C++ ve CUDA kodlarının genel nümerik doğrulaması, (duyarlığına güvenilen) MATLAB kodlarına karşı gerçekleştirilmiştir. CUDA kod performansının ilk değerlendirmesinden sonra, GPU-tabanlı birtakım optimizasyonlar uygulanmış ve performanstaki ilgili iyileşmeler değerlendirilmiştir. CUDA kod performansı, farklı sistem konfigürasyonlarına sahip PC platformlarında karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Sonuç olarak; çoklu iş-parçacıklı temel C/C++ kodlarına kıyasla, CUDA kodları ile performansta kayda değer bir hızlanma sağlanmıştır.