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GPU-Accelerated Signal Processing for Distributed Vibration Sensing Based on OVNA Method
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AI
DOI：10.3390/s26113314.png)
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摘要
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基于光学矢量网络分析（OVNA）的分布式振动传感是一种测量光纤中动态扰动的有前景的技术，但其实际应用受限于短时傅里叶变换（STFT）和互相关阶段的计算成本高。本研究提出了一种基于数据流缩减、混合精度运算和硬件感知调优的GPU加速信号处理流水线。所提出的实现将200次扫描的处理时间从单核CPU上的64.7秒缩短到现代GPU上的0.199秒，同时保留了最终的频移结果，在199,199个测量点中未出现任何失配。对三代GPU的基准测试进一步表明，STFT更多地受益于片上大缓存资源，而互相关更接近于内存带宽的扩展。这些结果表明，现代GPU可以显著降低OVNA的计算负担，以及具有类似处理流程的其他分布式传感方法的计算负担，通过批处理实现kHz级的聚合吞吐量，支持面向实时操作的现代GPU。
Keyword:
OVNA
distributed optical fiber sensors
real-time signal processing
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
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