基于CPU+双GPU协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法与流程

本发明属于雷达信号处理，具体涉及一种基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法。

背景技术：

1、随着信息技术和电子技术的迅速发展，以雷达装备为代表电子信息装备在信息化作为现代战争中必不可少的作战力量，始终贯穿于战争的全过程。随着计算机技术的迅猛发展，雷达装备数字仿真已经应用于装备研制、使用、训练的全过程。由于雷达所处工作环境越来越复杂，雷达内部的处理流程也越来越复杂。这使得雷达仿真系统的实时性问题越来越突出，提升雷达仿真系统的仿真速度成为了必须解决的难题之一。近年来，随着gpu并行计算的推广和cuda并行编程架构的不断更新，使得雷达仿真领域的研究人员找到了解决雷达仿真系统实时性问题的新方向。经过研究发现在雷达仿真系统中的大量算法都可以并行化实现。可以使用单gpu加速算法和多gpu的协同算法，以提高整个雷达仿真系统的仿真速度，使得仿真软件的实时性满足高逼真度雷达系统模拟训练、战斗操作模拟训练及战术战法仿真研究的需要。

2、国内目前gpu实现的雷达算法主要集中在杂波信号模拟、mti/mtd、恒虚警检测、点迹凝聚、数字波束形成、sar成像等单项算法的模拟。西安电子科技大学的张鹏飞使用gpu模拟了机载雷达杂波；北京理工大学的王子潇使用cuda实现了脉冲多普勒雷达目标回波信号的模拟，在计算正确的同时还获得良好的加速效果；中国科学技术大学的李晓敏和蒋景红使用gpu实现了实时波束形成；西安电子科技大学的董亚清使用gpu实现了脉冲压缩算法，在采样点为8192时加速比达到了9.5；海军工程大学的秦华使用gpu加速了脉冲压缩、mti/mtd、视频积累、恒虚警检测算法，相比于cpu加速了大约20倍；电子科技大学的朱晓芳使用gpu实现了阵列雷达的信号处理，对阵列雷达整个信号处理流程进行了gpu实现，使用实测数据对信号处理程序进行了验证；电子科技大学的戴麒麟对雷达数据处理算法进行了研究并在gpu上实现了点迹凝聚，加速比达到了400。

3、以上仿真方法都是针对特定的作战场景，都是单项或多项算法的模拟，没有形成一套通用性强的数字化系统。虽然通过gpu加速运算大大提高了仿真速度，但其实时性尤其是复杂电磁环境下，目标回波生成和信号处理这两个重要环节，还是不能满足整个雷达系统仿真的需要。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法及平台。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

2、第一方面，本发明提供了一种基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法包括：

3、在实现过程中将战场环境设置、天线模块、接收模块、数据处理模块、终端显控模块设置在cpu中运行；将回波信号生成和信号处理在不同gpu中并行计算；

4、其中，所述回波信号生成在gpu0上运行，包括目标信号产生、杂波回波信号产生和干扰信号产生；所述信号处理在gpu1上运行，包括脉冲压缩、mti、mtd、cfar。

5、第二方面，本发明提供了一种基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现平台，搭载有雷达信号级仿真软件，所述仿真软件基于cpu+双gpu搭建而成，所述雷达信号级仿真软件实现权利要求1至9任一项所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法。

6、有益效果：

7、本发明提供了一种基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法及平台包括：在实现过程中将战场环境设置、天线模块、接收模块、数据处理模块、终端显控模块设置在cpu中运行；将回波信号生成和信号处理在不同gpu中并行计算。本发明针对传统雷达信号级仿真，目标回波信号生成和信号处理这两个关键环节系统需要处理的数据量庞大，系统耗时长，无法实时仿真的问题。利用双gpu协同计算提高模块运行效率，合理分配数据流程和计算流程，采用解析降维处理和优化算法，满足50ms～100ms仿真步长的实时性仿真，可用于复杂空情背景条件下雷达装备的作战指挥模拟训练、战斗操作模拟训练、战术战法演练研究和电子对抗仿真演练。

8、以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

技术特征：

1.一种基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，在实现过程中所述cpu读取初始设置参数时并行协同计算开始：

3.根据权利要求1所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，所述目标回波信号利用gpu0生成，生成过程包括：设置生成参数、参数计算和gpu函数编写；所述生成参数包括雷达参数、目标参数和干扰参数；所述参数计算包括信号功率计算、动态距离计算和速度频移计算；所述gpu函数编写过程包括根据数据大小分配gpu线程数，为每一个gpu线程编号以及利用gpu线程生成目标信号的方式。

4.根据权利要求3所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，在所述gpu0生成所述目标回波信号之前，所述gpu1需要作数字高程模型dem数据处理和杂波区域预处理，所述dem数据处理包括确定采样点坐标转换、计算各点高程、遮蔽处理、计算入射余角和雷达rcs计算，所述杂波区域预处理包括划分散射单元。

5.根据权利要求1所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，所述杂波回波信号利用gpu0生成，生成包括：计算散射单元的目标回波信号幅度序列，并与雷达发射信号进行调制得到杂波回波信号，所述计算散射单元的目标回波信号幅度序列时使用cuda的流并行技术或者直使用合并kernel函数并行产生不同类型的载波；在目标回波信号幅度序列与雷达发射信号调制过程中，使用cuda的cufft或arrayfire库来实现。

6.根据权利要求1所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，所述干扰信号利用gpu0生成，所述干扰信号包括噪声调幅干扰、噪声调频干扰和噪声调相干扰，所述脉冲压缩采用解析降维处理过程，在gpu1中实现。

7.根据权利要求1所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，所述数字波束形成利用gpu0生成，在生成过程中使用cuda runtime api调用多线程，一次完成四个通道的数字波束形成，所述数字波束形成包括将多阵元产生的多路目标回波信号乘某个方向上的权矢量，使多阵元的目标回波信号产生相移，将相乘后的多路目标回波信号进行同相叠加，从而使能量在该方向上积累以形成数字波束。

8.根据权利要求1所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，所述mti和所述mtd联合处理实现对运动目标的匹配滤波和杂波抑制得到二维数据，所述二维数据为距离维和多普勒维。

9.根据权利要求1所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法，其特征在于，所述cfar利用单元平均选大虚警检测算法进行处理，gpu0为每一个检测单元分配一个线程，每个线程的处理过程为：分别对保护单元两侧的参考单元求和取平均，选取较大平均值作为检测单元附近的一个近似杂波均值的估计从而求得检测门限值，如果检测单元的幅值大于检测门限，则确定检测单元是一个有效的目标。

10.一种基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现平台，其特征在于，搭载有雷达信号级仿真软件，所述仿真软件基于cpu+双gpu搭建而成，所述雷达信号级仿真软件实现权利要求1至9任一项所述的基于cpu+双gpu协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法。

技术总结
本发明提供了一种基于CPU+双GPU协同计算的雷达信号级仿真工程实现方法及平台，包括：在实现过程中将战场环境设置、天线模块、接收模块、数据处理模块、终端显控模块在CPU中运行；将回波信号生成和信号处理在不同GPU中并行计算。本发明针对传统雷达信号级仿真，目标回波信号生成和信号处理这两个关键环节需要处理的数据量庞大，系统耗时长，无法实时仿真的问题，利用双GPU协同计算提高模块运行效率，合理分配数据流程和计算流程，采用解析降维处理和优化算法，满足50ms～100ms仿真步长的实时性仿真，用于在复杂空情背景条件下雷达装备的作战指挥模拟训练、战斗操作模拟训练、战术战法演练研究和电子对抗仿真演练。

技术研发人员：杨少春,赵小博
受保护的技术使用者：西安国腾天创信息技术有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/22