CN102033749A - 一种基于dsp的软件声纳数据流管理中间件 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，所述软件声纳系统数据流管理中间件采用通用信号处理机的DSP硬件平台，在DSP硬件平台上设有控制整个网络运行的主控端和作为数据交互对象的终端，其中主控端为DSP硬件平台上的部分DSP，终端为DSP硬件平台上的其余部分DSP，主控计算机对DSP进行程序下载并控制数据的传输，并采用规范化的数据格式。本发明提供的一种基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，为不同功能的声纳子系统提供一个开放的数据平台来统一、有序地管理所有子系统阵元数据，实现系统的灵活配置和多基阵数据流的综合实时处理。

Description

一种基于DSP的软件声纳数据流管理中间件

技术领域

本发明涉及软件声纳系统，尤其涉及一种基于DSP的、具有多阵声纳的数据流实时管理中间件。

背景技术

传统声纳的硬件结构和软件体系都比较固定和封闭，是一种单机单控的独立设备，每种声纳对应于不同的设备、不同的用途，声纳的维护和升级昂贵耗时。随着数字信号处理技术的快速发展，声纳逐渐发展成为以通用数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)为核心处理单元的标准化产品，声纳的工作模式变成多机总控，声纳硬件实现了标准化。但是声纳功能在相当程度上还是由DSP算法与软件定义的，与DSP底层资源以及拓扑结构仍然是紧密相关的。随着新型声纳功能需求出现，如多基阵目标定位、数据融合等，声纳系统的开放性、分布性和网络性已经凸现其重要性，新型声纳应用要求实现不同声纳数据流的实时共享、调度和管理，任何连接在网络上的DSP将被统一地配置和调度。因此借鉴软件无线电的思想，水声领域将具有可移植性、可重用性特征的软硬件标准化声纳称为软件声纳。软件声纳的一个重要研究方向是：在现有声纳设备的基础上，将多部声纳阵元域数据统一处理，实现数据共享和功能扩展，硬件资源采用标准化、模块化、通用化设计，系统使用不同的模块搭载不同的软件来完成不同的功能。其中软件声纳实时数据流管理中间件能够利用开放式系统技术方便地开发、集成、升级和维护各种声纳资源和应用系统，在系统资源和应用软件之间构建起一座桥梁。在实时性指标的基础上，降低异构声纳数据流交换共享的代价，缩短开发周期，提高生产效率。

开放式实时中间件在中间件的基础上加入了开放性和实时性的概念，要求中间件不仅能够具备透明的异构共享能力，还必须具备开放式、软/硬实时等条件，使其更加适合作为一个高速信息化载体在跨网络异构平台中起作用。一方面，开放式要求中间件系统具有四个特征：可移植性、可互操作性、可伸缩性和易获得性。另一方面，声纳数据处理一个重要特点就是实时性，要求中间件能够满足一种可控的实时性。

设计声纳实时数据流管理中间件的首要任务是完成对水声系统数据格式的规范化，以便对数据的有效管理。在传统声纳系统中，基阵与应用之间是一一对应的关系，每个声纳系统的数据交换格式和方式都不同。在开放式声纳系统中，如果没有一致的数据格式，可能导致声纳应用端无法区分不同基阵数据。因此，对于声纳应用端，根据采样数据的属性，要求每个数据块中的数据必须要有一个明确的数据排列顺序。另外，应用端请求数据也需要有一个规范要求，主要包括数据请求内容、数据处理时延。

数据管理模式直接决定了声纳实时数据流管理中间件的终端协同能力，一股来说，计算机数据的管理模式分为三类：集中式数据管理、分布式数据管理以及协作式数据管理。在声纳实时数据流管理中间件系统中，由于声纳各节点之间的协作表现为一个应用共享多个通道端的数据，暂时不考虑多个节点之间的协同数据处理功能，因此，协作式数据管理模式并不适用。由于声纳实时数据流管理中间件对于实时性的要求很高，因此，采用分布式的数据管理模式较为合适。

构建声纳实时数据流管理中间件系统的时候，还需要考虑选择合适的网络拓扑结构。对应于集中式和分布式两种模式，有总线型和分布式两种拓扑结构。分布式拓扑结构的优点是由于采用分散控制，即使某个局部出现故障，也不会影响全网的操作，具有很高的可靠性；网中路径的选择采用最短路径算法，故网上延迟时间少，传输速率高，但控制复杂；各个节点间均可以直接建立数据链路，信息流程短，便于全网范围内的资源共享。在分布式拓扑结构中，淡化了主控站(Central Controller，简称CC)的概念，每一个终端(Remote Terminal，简称RT)节点都有可能成为主控站，需要根据具体的数据流网络情况来进行自适应的选择。

在声纳水声系统实时数据流管理中间件的实时通信中，数据交换的模式是影响实时性的一个重要因素。为了保证中间件数据管理和数据交换的实时性，需要设计合理的数据交换模式，尽可能的避免数据重复传输和大量通信控制在不同终端间的切换。一股把网络数据交换分成两种模式：PULL模式和PUSH模式。相比PULL模型，PUSH模型下通道端与应用端之间的数据传输结构要简洁许多，避免了同一个通道的数据在不同时隙中进行多次重复传输，提高了网络的吞吐率和实时性能。

此外声纳数据流实时通信机制决定了系统的实时性能，合适的数据流实时通信机制能够保证声纳系统拥有较高的实时通信效率和网络传输吞吐率。在这里，数据流实时调度协议显得尤为重要，直接决定了中间件的交互性能以及整个声纳系统的实时特性。借鉴以太网的调度协议CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access/Collision Detect，载波监听多路访问/冲突检测方法)和RTCC(Real Time Communication Control，实时通信控制方法)。根据声纳应用需求，在数据量越大的时候，RTCC的速率越接近于直接传输，实时性能越好；在稳定性方面，RTCC基本和直接传输一致。因此相比于以太网下的CSMA/CD协议，RTCC结合PUSH模式更加适合声纳数据流管理中间件的调度，拥有更好的实时性能。

最后也需要考虑声纳系统的开放性结构，抛弃传统单机单控的思想，必须建立模块化的应用功能，方便声纳系统的升级和维护。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，为不同应用功能的声纳子系统提供一个开放的数据流管理中间件平台，以管理所有子系统阵元数据，实现多部声纳系统之间的数据共享，以及系统功能的灵活配置和多基阵数据流的综合实时处理。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，采用通用信号处理机的DSP硬件平台，在DSP硬件平台上设有控制整个网络运行的CC和作为数据交互对象的RT，其中CC为DSP硬件平台上的部分DSP，RT为DSP硬件平台上的其余部分DSP，主控计算机对DSP进行程序下载并控制数据的传输；RT分为通道端(Channel，简称CHA)和应用端(Application，简称APP)。CHA指数据源端，可以是一个声纳的全部数据，也可以是一个基阵的数据，甚至可以是不同声纳基阵数据的组合；APP是数据消费/处理端，主要用于请求数据进行信号处理，在特定的情况下，应用端可以根据需要变成通道端，实现对于资源的二次共享。

实时数据处理中，处理端对接收到的数据最基本的要求是要明确每一个数据确切的语义。因此，在声纳系统中，要求每个数据块根据采样数据的属性对其所包含的数据必须要有一个明确的数据排列顺序。

在声纳中，采集系统对输出端的多路采集数据进行合并，形成一个数据通路。为了得到某个数据明确的语义，首先要知道各路采样数据在该数据通路中的存放顺序。对于某个数据节拍内的数据来说，数据的排序可以分两层：一是按采样时间关键字排序；二是按阵元编号关键字排序。按照两种关键字的不同组合，可以把数据存放格式分为两类：第一类顺序是先考虑采样时间关键字排序，后考虑阵元编号关键字；第二类顺序是先考虑阵元编号关键字排序，后考虑采样时间关键字。

假设阵元编号为i(i＝0，1，...，m)，该通道一个节拍内数据的长度为T，数据编号为D_ij(j＝0，...，T-1)，则

按第一类顺序：就是(D₀₀，D₀₁，……，D_0(T-1)；D₁₀，D₁₁，……，D_1(T-1)；……，D_m(T-1))，数据的排列结构是先按照采样时间标签顺序放置某阵元一个节拍内的所有数据，然后再按照阵元的先后顺序把这些已排列数据组合起来形成一个结构化的数据。

按第二类顺序：就是(D₀₀，D₁₀，……，D_m0；D₀₁，D₁₁，……，D_m1；D₀₂……，D_m2；……，D_0(T-1)，…，D_m(T-1))，数据的排列结构是先按照阵元的顺序排列某个采样时间点的数据，然后按照采样时间标签的先后顺序排列一个节拍内的所有数据。

不同的应用可能采取的数据处理方法不同，采用不同的数据排列顺序就能方便各应用端数据的实时处理。例如在某个应用中可能采用的算法是先完成每一个阵元某段时间T内的数据处理，得到N个中间处理结果，然后对N个中间处理结果进行综合分析，得到最后的目标结果；那么此时采用第一类顺序就能极大的便利应用端处理程序对数据的流水线式的获取。

声纳系统中的实时采样数据的主要属性包含：基阵类型，基阵号，文件格式，顺序标识，采样频率，采样时间，阵元编号和数据等。声纳数据根据基阵物理形态可分为线列阵数据和圆柱阵数据等，根据基阵功能可分为基元数据、方位能量数据、跟踪波束数据等。考虑上述因素，本发明规范了通道数据格式，主要是基阵数据格式，另外考虑开放性要求，对应用端数据格式也进行了规范。其中，基阵数据格式采用表1所示存储格式进行存储，应用端数据格式采用表2所示存储格式进行存储。

表1

表2

在所述基于DSP的软件声纳数据流管理中间件中，所有数据流都参照表1和表2给出的规范来存储，在CHA和APP内都设有相应的模块对采集的数据进行规范处理，为声纳数据的协同共享打下基础。

所述的CHA主要完成以下各功能：

(1)模拟产生各种声纳数据，能够根据命令就能动态的变换产生不同声纳数据；

(2)规范数据存储格式，让CHA拥有一致的数据格式，方便与后续的处理；

(3)接收CC发出的控制命令；

(4)根据接收到的命令，作出响应(如向APP发送数据、变换产生不同声纳数据)。

在实际运行时，CHA开辟两个缓存(即两个数组)，用以交替存储产生的接收信号数据。若传感器个数为N个，每个采样时刻的N个数据，组成一帧发送数据。

通过实时数据传输，APP接收到数据，APP数据存储格式与CHA相同，APP完成以下主要功能：

(1)接收CHA的声纳数据；

(2)对数据进行各种处理，能根据需求动态的变换对数据处理的算法、调整参数。

数据管理模式直接决定了声纳数据流管理中间件的终端协同能力，在声纳实时数据流管理中间件系统中，数据管理模式可以采用集中式或者分布式。由于声纳节点之间的协作表现为一个应用共享多个通道端的数据，暂时不考虑多个节点之间的协同数据处理功能，因此，协作式数据管理模式的适用性并不理想。

在决定声纳中间件数据管理模式时，必需考虑其实时性和开放性的要求，通常有声纳中间件集中式和分布式数据管理模式方案。通过比较，集中式数据管理的实现步骤相对简单，但是每一次数据的处理过程都要通过主机实现，主机的负担繁重。另一方面，当终端与主机的路径远远超过了终端间的路径时，数据通信的大部分时间都消耗在路由路径上，系统的实时性会大大降低。对比而言，分布式数据管理的实现步骤相对复杂一些，主要体现在最短路径搜索的步骤，由于各个节点都有全局的物理地址索引表，因此消耗在路径搜索上的时间不会太多，带来的好处就是数据传输的路由路径大大减少，同时还提高了系统的灵活性。考虑实时性要求，在本发明中采用分布式的数据管理模式。

所述软件声纳数据流管理中间件采用分布式网络拓扑结构，采用分散控制，即使整个网络中的某个局部出现故障，也不会影响全网的操作，具有很高的可靠性；网中路径的选择可以采用最短路径算法，使网上延迟时间少，传输速率高；网络中的各个节点均可以直接建立数据链路，信息流程短，便于全网范围内的资源共享。在分布式网络拓扑结构中，淡化了CC的概念，每一个RT都有可能成为CC，需要根据具体的数据流网络情况来进行自适应的选择。

所述软件声纳数据流管理中间件采用PUSH模式进行网络数据交换。

一股把网络数据交换分成两种模式：PULL模式和PUSH模式。这两种模式的不同点在于数据交换的主导方不同。PULL模式下是由数据消费端发送数据交换申请，然后在数据源端根据具体的申请返回相应的数据；而PUSH模式刚好相反，数据交换的发送者是数据源端，当数据源端数据完成收集时，就触发数据交换过程，消费端通过事件触发的方式被动接收来自源端的数据。一股在实时数据通信中，为了保证实时产生的数据能得到及时的响应而采用PUSH模式，在数据源端采用时间触发或是事件触发的方式主动完成数据传输。

在PULL模型下，每个应用的数据请求都需要分割成很多的子任务。假设系统中有m个应用和n个通道，按照这种方式最坏的情况将是产生(m×n)个调度子任务。实际调度任务的增多，将会大大增加实时通信控制在不同的RT之间频繁切换，既浪费了控制上下文切换的时间，同时由于大量控制消息与数据一同传输，使得控制消息占有网络时隙比例增大，降低了网络吞吐率。同时，一个数据请求结束必须等待所有申请通道的数据传输完毕，同一通道的数据可能在不同时隙重复传输，效率降低的同时还会影响系统的实时性能。

对比PULL模型，PUSH模型下通道端与应用端之间的数据传输结构要简洁许多。同样是申请了n个通道的数据，PULL模式中应用端存在通道数据等待时间，而在PUSH模式下可以有多个应用端同时接收数据，根据自身的数据需求对接收到的每个通道的数据流进行实时查询，然后把所有的查询数据流聚合成所需结果，避免了同一个通道的数据在不同时隙中进行多次重复传输，提高了网络的吞吐率和实时性能。

所述软件声纳数据流管理中间件采用基于RTCC的实时调度方法，面向分布式系统并对声纳数据流进行了改进，可称之为DAW-RTCC(Distributed Adaptive Weight-Real Time Communication Control，分布式自适应权值调整实时通信控制方法)，DAW-RTCC在保留了RTCC实时传输大数据量数据的特性时，增加了针对声纳数据流调度的内容，主要包括三部分的改进：CC选举方法的改进、调度表生成方法的改进和预调度分析方法的改进。

CC选举的目标在于根据CHA、APP的分布信息以及距离向量，选举出最优的CC，在DAW-RTCC中的CC选举方法，其遵循的原则有两条：一是选举出的CC在逻辑上与CHA和APP区分开；二是CC在调度中与各节点的通信延时最小。

由于通用信号处理机平台的稳定的处理性能，可以脱机生成调度表，即在实行数据流调度之前，并同时参照静态调度要求生成调度表，调度表一旦生成就不能改动，各RT严格按照调度表进行周期调度，保证系统的可控实时性。

参考RTCC中的调度机制，DAW-RTCC的调度表生成算法根据声纳数据流特性进行了修改，以保证每一个数据流的实时性能。根据PUSH模型，调度表以CHA为主体，参考CHA的数据规范，给出DAW-RTCC调度表生成方案为，对于调度表中第i个任务Mi，应满足如下条件：

U(M_i)≥U(A_j)，j＝1，2，...，N_AM

D(M_i)≤D(A_j)，j＝1，2，...，N_AM

T_S≤B(A_j)，j＝1，2，...，N_A

$T_E\left(M_i\right)=\frac{T_S*F_S\left(M_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N_M}{\mathrm{\Σ}}}{F}_S\left(M_i\right)}$

U(M_i)≥U(M_i+1)，i＝1，2，...，N_M

其中，i表示任务号，i＝1，2，...m，A表示应用端；U表示紧急度；D表示延时，单位为ms；T_S表示TDMA(时分复用)调度周期，单位为ms；B表示节拍，单位为ms；F_S表示采样频率，单位为KHz；T_E表示执行时隙，单位为ms；N_A表示应用端数；N_AM表示申请M_i任务的应用端数；N_M表示任务数。

所述任务M_i的时间特性可以采用二元组(C_i，D_i)标识，其中，C_i表示一次任务调度的实际执行时间，D_i表示该任务一次调度的时限。由于静态调度模式中需要调度的任务队列是固定的，调度表中的一个任务对应一个通道，由于各通道数据采样率不同，所以各任务的C_i和D_i都是不同的。预调度分析可以找到各个任务对应的C_i和D_i值，在保证实时调度的前提下，尽可能的提高系统调度的可靠性，即增加D_i-C_i的时限冗余，防止网络突发抖动。

对于调度表来说，执行时隙T_E体现了时限D_i的思想，根据DAW-RTCC中的调度表生成方法，调度表经过预调度之后，按照如下步骤进行预调度分析：

(a1)判断

是否成立，若判断结果为是，则任务M_i有时限冗余，能够满足所有APP的实时性需求，T₀作为超时量记录在调度表中；

(a2)若步骤(a1)中判断结果为否，则删除紧急度最小的任务后，返回步骤(a1)。

由于DSP具有稳定的传输大数据流的性能，实际执行时间C_i在第一次预调度分析中可以用理论值，在后面的预调度分析中可以根据每个TDMA周期任务执行情况以及路径权值来进行修正。

所述实时调度方法中，还对终端在线加入方法、通道端数据源的重要级调整方法、动态调度方法、路由节点Link连接故障的自动调整方法进行了相关的改进。

通过终端在线加入方法能够寻找到合适的时隙来实现终端的在线加入，在一个TDMA周期结束后，CC等待取回时钟控制权，等待时钟触发下一个周期任务，此时，上一个周期的所有任务的硬实时条件都已满足，系统处于完全软实时状态，可以进行终端的在线加入。所述DAW-RTCC中的终端在线加入方法中，在线加入的时钟触发时刻T_A满足如下条件：

$T_A=\left\{\begin{array}{cc}{T}_0+T_S,& T_0\≤T_R\≤T_0+T_S\\ T_R,& \mathrm{else}\end{array}\right.$

其中，T₀表示调度起始时刻；T_R表示在线加入请求时刻。

由上述在线加入的时钟触发时刻T_A满足的条件可以看出，在线加入请求可以在任意时刻进行，实现了逻辑上的即时响应，提高了系统的灵活性；同时，在实际过程中保证了周期调度模块的时钟不受在线加入的影响，即在线加入请求必须等待至少一个TDMA周期时间才会被响应，使得系统的实时调度性能得到了保障。

在实际情况中，某一数据流的重要程度主要由两方因素决定：一是应用对该数据请求的紧急程度；二是对该数据流进行请求的应用的个数。因此，在调度表生成过程中，计算某数据流的优先级是要同时兼顾这两个方面的因素，以保证在调度资源紧张时，重要的任务能被执行。DAW-RTCC中的通道端数据源的重要级按照如下方式进行调整：

设定任务M_i(数据流)申请的应用为M_i＝{A_j|j＝1，2，...，n}，任务M_i中应用的紧急度为{u_j|j＝1，2，...，n}，首先对任务M_i中应用的紧急度进行降序排列，使得：

{u_j|j＝1，2，...，n且u₁≥u₂≥...≥u_n}

再根据上式得到任务M_i的重要级

其中，j表示应用标号，N表示该任务中总的应用数，Ui表示任务M_i的重要级。

在静态生成调度中，整个系统的TDMA周期取最小的应用交换节拍，TDMA＝Min{T_i}(i＝1，2，...，n)，其中T_i表示应用交换节拍；但是按照这种静态优先级进行周期调度，数据的传输效率不高。

采用动态调度优先级调度方法，可以在某一程度上，提高数据的传输效率，其基本思想是：在一段时间内，采样率越高的任务，传送数据的次数越多；采样率越低的任务，传送数据的次数越少。采用动态调度优先级方法，使得采样率低的任务的数据先进行一定的缓存，当数据量达到一定程度数后再进行传输；从总体上看，就能够减少握手次数，提高传输效率。动态优先级调度方法具体包括如下步骤：

(b1)通过

计算任务M_i的动态优先级(Priority)，其中，f_i表示任务M_i的采样频率，

表示向下取整；

(b2)将所有任务按照动态优先级由大到小的顺序依次排列在一个链表上；

(b3)从步骤(b2)中得到的链表的表头取得一个任务，进行数据传输后，再将该任务按照动态优先级的大小放入链表中。

初始化时，所有任务的动态优先级等于采样率的相对值(即静态优先级)。

任务的自适应调度即是对上述链表进行维护，链表的表头放置的任务一定是当前动态优先级最高的任务。任何一个任务，其动态优先级初始为其采样率的相对值，其在链表上的位置每被一个具有更高动态优先级的任务抢占一次，其的动态优先级就会增加。这个机制保证了一个低优先级的任务被不停的抢占，其动态优先会不断增加，终有在某个时候会足够大，从而获得执行的机会。其在执行过后，其动态优先级又会被重新置为静态优先级，再开始新一轮的排队过程。由此，可以看出采用动态优先级调度方法，静态优先级高的任务可以获得较多的执行机会，而静态优先级低的任务能保证获得较少执行机会，但要等待较长时间。

当节点N_i的某个Link口，在运行过程中由于突发原因出现故障，对其邻接节点表现为不可达，即消息不可到达。例如，节点N₁的数据要转发到应用端(目的地)，其最优路径的下一个节点是节点N₂，但是节点N₁向节点N₂发送数据，而节点N₂却接收不到，就可以认为节点N₁到节点N₂的Link连接出现故障。

针对上述不可达故障，本发明提出一种路由节点Link连接故障的自动调整方法以解决上述问题，所述方法如下：首先判断最优路径中的节点N_i以及下一节点N_j之间的Link通信是否出现故障，如判断结果为否，则正常通信；若判断结果为是，则在节点N_i的其他邻接节点中选择一个到达目的地的最优邻接节点N_k，并将节点N_i的数据转发给该邻接节点N_k而到达目的地，并且修改局部路由表。

所述路由节点Link连接故障的自动调整方法也可以视为一种局部自适应调整机制，通过这种机制选择出来的路径，从整体上来看不一定是最优的，但是它在局部是最优的。

有益效果：本发明提供的一种基于DSP的软件声纳数据管理中间件，与现有技术相比，具有如下优点：

(1)本发明基于通用信号处理机DSP平台，通过分析声纳系统数据流的特性及其实时需求，利用通用信号处理机高速稳定的系统平台，设计了一个由功能和物理上独立的DSP设备组成的数据流管理中间件系统，为不同的声纳数据流提供无缝、可扩展、稳定的调度和传输系统，实现了规范化、模块化以及硬件资源的去平台化。

(2)针对实时需求，采用DAW-RTCC，在保留RTCC大数据量、硬实时传输特性的基础上，加入了适合声纳数据流调度的协议内容，同时，终端在线加入和权值自适应调整体现了开放式系统的设计思想，能够满足实时性和开放性的核心要求。

(3)结合实时系统和开放式系统的特点对中间件的概念进行了延伸，针对实时性和开放性的核心要求，给出了声纳数据流规范以及管理交换模式方案；设计了基于DAW-RTCC的PUSH调度模型，相比PULL模式，PUSH模式对实时产生的数据能及时的发出反应，能满足硬实时通信环境下的高实时性能要求。

(4)经过测试，声纳实时数据管理中间件运行管理时间只有整体数据传输时间的2.614％到4.375％，系统整体效率很高，因此能以很小的代价换取声纳数据共享灵活性和可控实时性。

附图说明

图1为本发明的DSP硬件结构拓扑图；

图2为本发明的多传感器阵列声纳信号流程框图；

图3为本发明的CHA流程图；

图4为本发明的数据传输过程；

图5为本发明的调度流程框图；

图6本发明的调度流程周期循环框图；

图7本发明的APP流程图；

图8(a)为APP接收到的数据；

图8(b)为将图8(a)中的数据归一化后的波束图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示为本发明提出的通用信号处理机的DSP硬件结构拓扑图：其采用一种通用信号处理机的DSP硬件平台，内含三块DSP处理板，每块处理板上配置6片ADSP-TS201，一共18块DSP，其中部分DSP作为CC，其余部分DSP作为RT，主控计算机对DSP进行程序下载并控制数据的传输。图1中的声阵1、声阵2和声阵3，产生多传感器阵列声纳数据，为数据端；应用1、应用2和应用3，为接收数据端，完成数据处理功能，如波束形成等。1～3号板TS0，通过文件读取来获得数据流仿真端(通道端CHA)和APP的信息，即CHA与APP的注册，然后进行查询分析，生成任务集合；并根据任务集合按照某种策略生成调度表；然后，TS0将调度表发送给各个节点，即将任务分发给各个节点。

基阵数据格式采用表1所示存储格式进行存储；应用端数据格式采用表2所示存储格式进行存储。

在图1所示的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件中，其采用分布式的数据管理模式和分布式网络拓扑结构，并通过PUSH模式进行网络数据交换，使用DAW-RTCC实时调度方法，基于RTCC，对CC选举方法、调度表生成方法、预调度分析方法、重要级调整方法、动态调度方法、路由节点Link连接故障的自动调整方法进行了相关的改进。

如图2所示为本发明中多传感器阵列声纳信号流程框图，信号为8阵元直线阵。目标噪声和海洋环境噪声都采用采用三参数模型，然后再进行AR建模，运动轨迹可以为直线运动或圆周运动。

如图3所示为本发明的CHA流程图，CHA能够根据命令动态的变换参数，产生不同声纳数据；输出具有统一数据格式的数据；接收CC发出的控制命令；根据接收到的命令，向APP发送数据或产生不同声纳数据。

表3为CHA的数据格式，通道端开辟两个缓存(即两个数组)，用以交替存储产生的接收信号数据。当传感器个数为N个时，每个采样时刻的N个数据，组成一帧发送数据。

表3

阵元1	数据
		阵元2	数据
…	…
		阵元N	数据

其每一个数组内数据存储格式为如表4所示(数组大小为X，M＝X/N)。

表4

t1帧

t2帧

…

tM帧

如图4所示为某个任务分离出来后的数据传输过程。

如图5所示为调度流程框图，其描述了节点的主要功能，根据调度表完成各种消息与数据的接受和转发。

如图6所示为调度过程(一个TDMA周期内)中的过程，根据调度表分配给每一个任务一定的时隙，并在相应的时隙内完成该声纳数据的传送。完成这一过程后，接收数据应用，并将接收到的数据信息反馈给CC，CC通知下一通道发送数据(即下一任务只有在上一任务完成的情况下才能启动)，如此往复，直到整个TDMA周期内所有的任务调度完成，则一个TDMA周期结束，进入下一个周期。

如图7所示为本发明的APP流程图，APP主要完成接收CHA的数据、对数据进行各种处理，能够根据需求动态的变换对数据处理的算法、调整参数。

如图8(a)所示为APP接收到的八个阵元的数据(数据长度为10000，每个阵元为1250点)；图8(b)图是归一化后的波束图。其中图8(a)的横坐标是时间(8段相同的时间段)，纵坐标是幅度；图8(b)图横坐标是角度，纵坐标是归一化幅度。

从图中可以看出，本发明实时数据管理中间件结构和方法，能够以很小的代价换取声纳数据共享灵活性和可控实时性。本发明主要实现了基于通用信号处理机的开放式声纳实时数据流管理中间件，通过分析声纳系统数据流的特性及其实时需求，利用通用信号处理机高速稳定的系统平台，实现了一个由功能和物理上独立的DSP设备组成的数据流管理中间件系统，为不同的声纳数据流提供无缝、可扩展、稳定的调度和传输系统，实现了规范化、模块化以及硬件资源的去平台化。结合分布式系统以及声纳数据流的特点进行了系统的构建，对RTCC协议进行了相应的改进，提出了分布式自适应权值调整实时通信控制DAW-RTCC协议，设计了基于该协议的调度模型，并对DAW-RTCC的开放性进行了研究，说明了终端在线加入和权值自适应调整的协议内容，使得整个系统更加高效合理。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述软件声纳系统数据流管理中间件采用通用信号处理机的DSP硬件平台，在DSP硬件平台上设有控制整个网络运行的主控端和作为数据交互对象的终端，其中主控端为DSP硬件平台上的部分DSP，终端为DSP硬件平台上的其余部分DSP，主控计算机对DSP进行程序下载并控制数据的传输；

基阵数据格式采用下表所示存储格式进行存储：

应用端数据格式采用下表所示存储格式进行存储：

2.根据权利要求1所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述软件声纳数据流管理中间件采用分布式的数据管理模式。

3.根据权利要求1所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述软件声纳数据流管理中间件采用分布式网络拓扑结构。

4.根据权利要求1所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述软件声纳数据流管理中间件采用PUSH模式进行网络数据交换。

5.根据权利要求1所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述软件声纳数据流管理中间件采用基于RTCC的实时调度方法，所述实时调度方法中：

主控站选举方法如下：首先选择出在逻辑上与数据源端和数据消费端相区分开的节点，再从选择出的节点中选择出在调度中与各节点的通信延时最小的节点，作为最终的主控站；

各终端按照调度表进行周期调度，所述调度表脱机生成，对于调度表中第i个任务M_i，满足如下条件：

U(M_i)≥U(A_j)，j＝1，2，...，N_AM

D(M_i)≤D(A_j)，j＝1，2，...，N_AM

T_S≤B(A_j)，j＝1，2，...，N_A

$T_E\left(M_i\right)=\frac{T_S*F_S\left(M_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N_M}{\mathrm{\Σ}}}{F}_S\left(M_i\right)}$

U(M_i)≥U(M_i+1)，i＝1，2，...，N_M

其中，i表示任务号，i＝1，2，...m，A表示应用端；U表示紧急度；D表示延时，单位为ms；T_S表示时分复用调度周期，单位为ms；B表示节拍，单位为ms；F_S表示采样频率，单位为KHz；T_E表示执行时隙，单位为ms；N_A表示应用端数；N_AM表示申请M_i任务的应用端数；N_M表示任务数；

所述任务M_i的时间特性采用二元组(C_i，D_i)标识，其中，C_i表示一次任务调度的实际执行时间，D_i表示该任务一次调度的时限，调度表经过预调度之后，预调度分析按照如下步骤进行：

(a1)判断

是否成立，若判断结果为是，则任务M_i有时限冗余，T₀作为超时量记录在调度表中；

(a2)若步骤(a1)中判断结果为否，则删除紧急度最小的任务后，返回步骤(a1)。

6.根据权利要求5所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述实时调度方法中，在线加入的时钟触发时刻T_A满足如下条件：

$T_A=\left\{\begin{array}{cc}{T}_0+T_S,& T_0\≤T_R\≤T_0+T_S\\ T_R,& \mathrm{else}\end{array}\right.$

其中，T₀表示调度起始时刻；T_R表示在线加入请求时刻。

7.根据权利要求5所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：

所述实时调度方法中，通道端数据源的重要级按照如下方式进行调整：

设定任务M_i申请的应用为M_i＝{A_j|j＝1，2，...，n}，任务M_i中应用的紧急度为{u_j|j＝1，2，...，n}，首先对任务M_i中应用的紧急度进行降序排列，使得：

{u_j|j＝1，2，...，n且u₁≥u₂≥...≥u_n}

再根据上式得到任务M_i的重要级

其中，j表示应用标号，N表示该任务中总的应用数。

8.根据权利要求5所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述实时调度方法中，采用动态优先级调度方法，所述动态优先级调度方法包括如下步骤：

(b1)通过

计算任务M_i的动态优先级，其中，f_i表示任务M_i的采样频率，

表示向下取整；

(b2)将所有任务按照动态优先级由大到小的顺序依次排列在一个链表上；

(b3)从步骤(b2)中得到的链表的表头取得一个任务，进行数据传输后，再将该任务按照动态优先级的大小放入链表中。

9.根据权利要求5所述的基于DSP的软件声纳数据流管理中间件，其特征在于：所述实时调度方法中，采用路由节点Link连接故障的自动调整方法，所述方法如下：首先判断最优路径中的节点N_i以及下一节点N_j之间的Link通信是否出现故障，如判断结果为否，则正常通信；若判断结果为是，则在节点N_i的其他邻接节点中选择一个到达目的地的最优邻接节点N_k，并将节点N_i的数据转发给该邻接节点N_k而到达目的地，并且修改局部路由表。

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