本文分别对在共享存储器多处理器并行系统、分布式多处理器并行系统和指令级并行DSP处理器上并行实现ATR算法进行了探讨。

自动目标识别（ATR）算法通常包括自动地对目标进行检测、跟踪、识别和选择攻击点等算法。战场环境的复杂性和目标类型的不断增长使ATR算法的运算量越来越大，因此ATR算法对微处理器的处理能力提出了更高的要求。由于通用数字信号处理芯片能够通过编程实现各种复杂的运算，处理精度高，具有较大的灵活性，而且尺寸小、功耗低、速度快，所以一般选择DSP芯片作为微处理器来实现ATR算法的工程化和实用化。 　　为了保证在DSP处理器上实时地实现ATR算法，用算法并行化技术。算法并行化处理的三要素是：①并行体系结构

摘要：介绍了由DSP芯片构成的多处理器并行系统的结构和性能以及在多处理器并行系统上并行实现ATR算法需要考虑的要总是，着重研究了在指令级并行DSP处理器上实现ART算法的并行化软件开发方法，对ATR算法的实用化和工程化具有重要的参考价值。     关键词：DSP 自动目标识别（ATR） 并行算法 处理器 软件设计 自动目标识别（ATR）算法通常包括自动地对目标进行检测、跟踪、识别和选择攻击点等算法。战场环境的复杂性和目标类型的不断增长使ATR算法的运算量越来越大，因此ATR算法对微处理器的