一种基于GPU向量运算的多相关器计算方法与流程

技术特征：

1.一种基于GPU向量运算的多相关器计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据伪距ρ确定输入信号采样数据流的起始点，将输入信号向量化，将接下来的N个采样数据点定义为输入信号向量S，S＝[s(0) s(1) … s(N-1)]^T；

2)根据信号载波多普勒频率f_d、载波相位由公式(1)计算生成相干积分时间内的本地载波多普勒信号向量C，计算输入信号向量S与本地载波多普勒信号向量C的哈达马积，将输入信号向量S中的分量与载波多普勒信号向量C中的分量对应相乘，得到剥离载波的基带复信号向量X；

其中：T为信号采样周期，N为相干积分时间内的采样点数；

3)根据扩频信号伪码频率f_P、伪码初始相位ρ₀以及相关器数目M，其中M为奇数，由公式(3)生成M个本地参考伪码向量，M个本地参考伪码向量间的码相位间隔δ为2/(M-1)f_P，这M个本地参考伪码向量组成本地多相位参考伪码矩阵Y_MP；

其中，PN(n)为伪码序列；

4)基于NVIDIA公司图形处理单元的基础线性代数子程序库或基于英特尔数学核心函数库，通过矩阵向量乘法并行计算基带复信号向量X与本地多相位参考伪码矩阵Y_MP的乘积，得到M个相关值组成的多相关值向量为R_MP；