[發明專利]一種基于GPU的外輻射源雷達信號處理快速實現方法

有效

• 申請號: 201310176310.4
• 申請日: 2013-05-14
• 公開（公告）號: CN103308897A
• 公開（公告）日: 2013-09-18
• 發明（設計）人: 胡東輝;李曉波;關欣;仲利華;丁赤飚
• 申請（專利權）人: 中國科學院電子學研究所
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41;G01S7/292
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 楊志兵;高燕燕

技術領域

本發明涉及外輻射源雷達信號處理領域，尤其涉及一種基于GPU（圖形處理單元，Graphics?Processing?Unit）的外輻射源雷達信號處理快速實現方法。

背景技術

外輻射源雷達是本身不發射電磁波，而是利用廣播、電視等信號作為輻射源的被動雷達系統，具有反隱身、抗低空突防及生存能力強等優點，是當前國內外研究熱點。

基于外輻射源雷達的目標檢測包括如下步驟：

（1）采用回波信號和直達波進行BLMS處理，實現直達波、雜波抑制。

（2）相干積累及徙動校正。

（3）恒虛警（CFAR）檢測。

由于外輻射源雷達常用于預警系統，對于實時處理能力要求很高，而基于CPU的信號處理很難達到要求。隨著圖形處理器GPU在通用計算領域的發展，浮點運算能力甚至可以達到同代CPU的數十倍以上，基于GPU的這一新型計算平臺的并行處理算法為外輻射源雷達實時信號處理領域提供了新的解決方案。

外輻射源雷達對實時處理提出了很高的要求，但是對于較高采樣率，積累時間較長的情況數據處理的運算量很大。目前，外輻射源雷達信號處理的實現方案有以下兩種。

1.采用CPU多線程的實現方法。在直達波、雜波抑制環節采用NLMS方法，雖通過分段方式實現了并行處理，但由于當分段數目過高時，直達波、雜波抑制能力會存在嚴重的損失，而影響信號的相干積累及檢測，因而分段數目有限，造成了算法并行能力有限，很難滿足實時性要求;在相干積累和徙動校正環節，對于高速目標積累時間長達數秒而且會帶來目標徙動現象，運算量成倍增加。基于CPU多線程(Xeon?CPU?X567024個核)的實現方法，當積累時間1s分6000段時，相干積累及徙動校正時間就高達7s以上，不能滿足實時要求。

2.采用CPU+GPU的實現方法。M.Bernaschi,A.DiLallo,R.Fulcoli等人提出了基于CPU與GPU組合應用的信號處理實時處理方法[Combined?Use?of?Graphics?Processing?Unit(GPU)and?Central?Processing?Unit(CPU)for?passive?radar?signal&data?elaboration]，以CPU實現GAL+NLMS算法，與采用GPU計算相干積累、恒虛警檢測等相結合實現處理流程。在直達波、雜波抑制階段，對于2¹⁸采樣點數據分16段時需要50ms直達波、雜波抑制時間。在采樣率為9M時，1s的數據量為9M采樣點是2¹⁸的30多倍，仍然達不到實時的要求。且上述文章里提到的實現方法未進行目標徙動校正，導致能量擴散，信噪比降低，而降低了目標檢測能力。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于GPU的外輻射源雷達信號處理快速實現方法，該方法使用GPU實現了外輻射源雷達探測的整個流程，包括直達波、雜波抑制，相干積累及徙動校正和恒虛警檢測，并且針對外輻射源雷達探測的直達波、雜波抑制環節和相干積累及徙動校正環節，提出了兩種全新的適于GPU并行的數據處理結構，使用GPU實現了外輻射源雷達探測的整個流程。本發明更適合于GPU并行處理，具有更高加速比，能夠滿足實時處理需求。

為了解決上述技術問題，本發明是這樣實現的：

一種基于GPU的外輻射源雷達信號處理快速實現方法，包括直達波、雜波抑制環節、相干累積及徙動校正環節和恒虛警檢測；

在直達波、雜波抑制環節中，對要處理的數據進行交叉重組，具體為：首先將整個數據分為N個等長的數據塊，其次將每個數據塊再分為L個等長的數據段，每個數據段內的數據點數為M=整個數據總長÷N÷L；然后將各塊數據段號相同的數據依次拼接在一起，第N個數據塊第i段結尾與第1個數據塊第i+1段的起始數據拼接在一起，形成一種新的存儲結構，存儲在GPU顯存的連續地址空間內，i的取值范圍為1～L-1；GPU啟用M×N個線程，針對拼接后的數據，每M×N個數據點進行并行處理；

在相干累積及徙動校正環節，對要處理的數據進行分組并行處理，具體為：首先對參考信號和直達波、雜波抑制后的回波信號進行分段，設都分為n段，每段數據長度為L_e；其次對連續分段進行分組，設每DIM個分段為一組，DIM為整數，每組包含DIM×L_e個數據點；各組數據依次拼接在一起存儲在GPU顯存的連續地址空間內；啟用DIM×L_e個GPU線程，對每組數據進行GPU并行處理。