软件信号处理的多GPU并行技术

殷凯

摘要：目前，我国的软件技术正向着数字化和超智能化发展。特别是雷达的软件和数字化技术变得越来越明显，软件雷达是一种采用开放式的通用平台，通过生活中实际的模拟运算加载来实现各种远程任务。正因为软件雷达拥有各种功能，而且具有多模式多结构并行运算的发展潜力。通过这些技术的革新，让GPU在并行运算中发挥重要的作用。

关键词：软件信号；GPU；并行技术

中图分类号：TN958 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）05-0074-01

1 软件信号的界定

1.1 软件信号的应用范围

软件信号也叫做软件雷达信号，软件雷达信号技术总的来说就是在雷达领域中应用软件无线电技术进行信号的转接与处理的一个简短过程。软件雷达信号技术是一种具有开放性、标准性和通用化的计算机技术，同时也需要具有开放性的计算机平台支持才能很好的运行。在雷达系统领域各种体制的性能在很大的程度上都由雷达的处理决定，而就目前来说难以克服的困难依旧是软件雷达信号处理的实时性问题。

1.2 变频数字信号并行处理技术

现如今，如何将软件无线电技术应用于雷达领域的软件雷达系统的讨论，一直以来都是人关注的热点话题。软件无线电技术的硬件构成比较复杂，一般成分有通用处理计算机、变频组件和天线系统以及雷达显示控制系统的终端部分。因为这样的运行就可以将雷达接收到的长频信号转换为中频信号。

1.3 雷达信号处理系统中的执行策略

软件化的雷达系统平台硬件一般由天线系统、变频组件、通用计算机等部件组成。众所周知，雷达系统在接受信号并处理信号的过程中，会有一个信号转换的过程，一般情况下转换为中频信号。因为雷达处理信号的过程是呈流水线形式，因此它的数据采集模式特别高精度化。

2 软件雷达信号并行处理技术

2.1 多GPU任务级并行

首先，在我国的软件行业软件雷达的主机端创造的多级任务队列，这些队列就在日常的信号传送中采集一些数据，并利用GPU并行线程来实现任务的合理调配，以及配置的一些ID工作并且对任务队列进行有次序的访问和数据处理。虽然这些工作看似过程没有那么难，但事实上是一系列信号的转换过程。然后分配给每一个部件进行不同的任务，最后的目的是获取到第n个数据，再将这些数据以迭代的形式传输给第n个多元化并行的GPU系统部件。所以，这样就可以保证多块GPU的工作获得负载平衡，其中N为并行GPU的个数。

2.2 数据级并行

数据级的并行和多GPU并行很相似，在信号呢传送的过程中进行正交相位检波和脉冲压缩计算的过程，都是一些列密不可分的过程，而且在整个软件信号处理的阶段，多GPU并行处理和数据级并行是同步进行的，也就是另一个并行。因此，整个获取和采样数据实施数据级并行处理的过程，其实就是可获得接近几乎线性的加速比多级并行的一个复杂过程。

2.3 线程级并行算法

线程级并行算法是在数据级并行算法的基础上革新的一种算法，这种算法极简的运行没有太多的繁杂的过程，在提高数据传输质量的同时也极大的提升了数据的实时性。线程级并行算法也是一种根据信号处理模型和图像处理器并行计算的算法，这种算法可以将数据计算映射到图像算法的区间内，同时实现多个数据并行运算的结果，这种图像处理器的细度并发线程的具体数据处理过程，所以，线程并行运算算法比起以前已经是极大的提高了数据的运算速度和数据的实时性。一方面，线程运算的组织按照计算机内部的“线程网络”将数据线程化、区块化和线程这三层并行结构来执行数据信号的运算任务。

3 软件信号中频数字信号并行处理架构

3.1 正交相位检波和脉冲压缩技术

正交相位检波是线程并行算法的一种表现方式，目的是把电信号中一些中频信号极快的转换成零中频的I、Q两路正交信号，这些信号有一个共同特性是极简化信息量大。而且，这些采样点与正交混频信号的点乘过程需要吧一整段的脉冲信号，在传输途径中重复采样在重复的周期，目的就是为了不要让信号分子失真。在正交相位检波过程中，每一个线程都拥有自己的索引导，这些索引导是为了区分与其他的线程信号，并发线程直接按照索引便可以直接访问全局的信号分子。

3.2 脉冲积累和恒虚警检测技术

在工程领域中我们经常会采用的固定二次对消器，一般都是由两个固定的一次对消器级联而组成的这样一个回路。现如今，这些回路的信号分子检测也是一项很重要的工作，其实实现动目标检测的原理很简单，就是在固定的二次对消器后直接串联一砸带波器组，通过这些过滤波器组就可以简单的实现对整个重复频率范围的覆盖，其工作在对采样数据信号进行过滤处理就完成了数据的净化过程。

3.3 仿真分析技术

现如今，科学技术在以人类想象不到的速度进步，特别是资雷达软件淋雨领域各种算法相互的依存，很多时候人们为了显示整个数据的运算过程，会特意的对信号分子进行处理。这一些整体信号的执行时间受采样点数量的影响，这写采样点是多样化将采集到的每一个信号数据，进行多级并行处理其处理的程度就是整个数据显示的效果，也就是说，在具有相同采样点数的时，基于CPU处理的计算设备无法将处理信号的执行时间缩短，而随着并行GPU数量的不断增多，处理信号的执行时间不断缩短，因此多任务并行化算法具有可扩放性。

4 結语

现如今，基于多GPU并行运算处理雷达信号算法技术，在一些领域能够满足软件雷达建设的高标准化、软件雷达模块化、和增强软件雷达的开放性等相关性的要求。其中并行进行的实测数据的方位距离分辨单元比较多单元点，经过正交相位检波和脉冲压缩技术能够满足软件雷达工作的实时性问题。因此，也正好证明GPU在加速软件雷达并行算法上的可行性，所以，这种软件信号多的多GPU并行技术具有很大的现实意义。

参考文献

[1]苗杰.软件雷达信号处理多GPU并行技术[J].南昌大学，2016，（20）：45-46.