[发明专利]一种并行雷达脉冲压缩方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达信号处理领域，尤其涉及利用实时操作系统的实时调度的并行雷达脉冲压缩方法。

背景技术

线性调频信号是一种具有较大时带积的信号形式，它可以在保证一定的信号发射功率的情况下，达到较高的距离分辨率，因此在雷达系统中被广泛使用。对于线性调频信号中的脉冲压缩过程，需要进行多次快速傅氏变换算法(Fast Fourier Transform Algorithm，FFT)变换以及多次乘加累计运算，因此把脉冲压缩的算法实现移植到图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)并行运算平台上，使用GPU并行计算的方法，可提高脉冲压缩算法的实现效率。

在普通的Linux操作系统中，通过使用GPU的并行计算的方法，在一定程度上提高了数据计算处理的效率，缩减了脉冲压缩过程的时间，但是在实际的雷达系统中，雷达信号处理机无时无刻不在处理来自雷达接收机的实时数据。而实际的Linux操作系统中用户程序所处的环境是相当复杂的，中断随时可能发生，而且还可能被其他用户或者内核进程抢断，而用户程序对于这种状态几乎没有任何的控制方法。对于持续到来的回波信号数据，用户程序很难保证每次都能够及时处理，程序执行的时间确定性较差。雷达系统为了保证每次系统都能及时处理数据，只能按照最长的处理时间来确定系统的数据率，这种情况下，GPU就很难获得较高的利用率，脉冲压缩的效率很难提高。而且，对于大量的回波数据，为了获得实时的雷达处理数据，只能把它们分发到多个数据处理机上进行处理，这就大大增加了系统的复杂性和成本。

发明内容

为了解决现有系统中制约脉冲压缩处理效率的问题，本发明提供了一种并行雷达脉冲压缩方法：使用linux内核中设置CPU亲和性的API函数，把实现脉冲压缩算法的进程绑定到多核CPU的某一个核心上，使所述多核CPU核心只做脉冲压缩的算法，在内核绑定的基础上，操作系统使用改进的实时调度机制，保证了脉冲压缩过程的实时处理，而不会受到系统中断，外部中断，其他进程运行等因素的影响，从而大大提高了系统的实时性。该方法有效的提高了脉冲压缩算法的实现效率，使雷达信号的实时处理真正成为可能。

一种并行雷达脉冲压缩方法，具体如下：

S1、设置进程的CPU亲和力掩码，即调用linux的系统调用API函数；

S2、屏蔽CPU0对外部中断的响应，获取程序调度延迟；

S3、屏蔽CPU0对本地时钟中断的响应；

S4、屏蔽CPU0对后台进程的响应；

S5、设置进程的优先级：基于Linux内核改进的实时内核调度策略；

S6、设定定时器中断，每隔T us产生一次中断，所述T us用一个脉冲重复周期内的GPU计算时间决定；

S7、为脉冲压缩的计算分配GPU资源，将数据从主机中拷贝到GPU的全局存储器中，每次拷贝的数据量是由脉冲重复周期内的采样点确定，其中，采样点数＝采样时间/采样间隔；

S8、调用GPU的Kernel进行脉冲压缩，并输出脉冲压缩结果；

S9、在GPU做前一个脉冲重复周期内数据的脉冲压缩算法的同时，CPU中预读取下一个脉冲重复周期内的数据，为下次的计算做好准备；

S10、把GPU的计算结果写回内存中，用于后续运算；

S11、把下一个脉冲重复周期的数据送入GPU中进行下一轮运算；

S12、重复S6～S10，直到进程结束。

进一步地，S5所述实时调度策略为：调度机制SCHED_OTHER。

进一步地，S5所述实时调度策略为：先到先服务的实时调度机制SCHED_FIFO。

进一步地，S5所述实时调度策略为：基于时间片轮转的实时调度机制SCHED_RR。

进一步地，S6所述定时器为ITIMER_REAL、ITIMER_VIRTUAL和ITIMER_PROF。

进一步地，S8所述调用GPU的Kernel进行脉冲压缩算法的计算，可以采用时域脉冲压缩方法，可以采用频域脉冲压缩方法。