CN106443723A - 一种基于gpu的高动态扩频信号实时仿真生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种基于GPU的高动态扩频信号实时仿真生成方法,解决了现有技术中高动态信号软件仿真生成运算时间长的问题。本发明实施例提供的信号仿真生成方法包括利用三次多项式分段拟合变化的伪距,然后在每一段时间内,给定动态参数和当前采样点的时间,根据各采样点计算彼此不相关的特性,利用GPU调用信号仿真核函数并行计算各离散采样点处的瞬时伪码相位和瞬时载波相位,最后实时仿真生成高动态的扩频信号,对高动态卫星导航扩频信号的实时仿真生成有着重大意义。
Description
技术领域
本发明涉及卫星导航信号模拟生成领域,特别是涉及卫星导航扩频信号实时仿真生成领域。
背景技术
导航信号模拟系统能够根据收发载体的位置信息,仿真生成动态的导航信号,测试接收设备的性能指标,广泛应用于导航系统集成以及导航接收设备的研发测试。
导航信号仿真包括预先生成与信号实时生成两种方式。在预先生成方式中,仿真软件利用CPU对各采样点的信号进行串行计算,各种信号体制变更修改灵活方便,但运算时间较长,不能满足实时仿真的要求,通常用于离线的算法性能测试。信号实时生成方式中,通过FPGA、DSP等高速信号处理器件实现三阶DDS(Direct Digital Synthesizer),实时运算生成数字采样信号,FPGA实现方式实时性强,各种信号体制的编程实现与修改相对复杂。
GPU中有大量的浮点运算单元,目前主流GPU的浮点运算能力是主流CPU浮点运算能力的十几倍。近几年,随着GPU技术的发展,基于GPU的通用计算技术开始应用于工程仿真计算领域,相关专家和研究机构对GPU通用计算在导航信号仿真领域的应用进行了研究。
传统的高动态扩频信号模拟算法通过三阶DDS相位累加计算动态的信号,后面采样点的计算依赖于前面的相位计算值,不适于并行算法加速。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种卫星导航高动态扩频信号实时生成方法,解决了现有技术中高动态信号软件仿真生成运算时间长的问题。
本发明在分析静态信号生成模型和分段插值运动模型的基础上,建立了一种高动态信号生成模型,利用多项式分段拟合高速变化的信号伪距,在每一段时间内,由动态参数和当前时间计算瞬时伪码相位和瞬时载波相位,各采样点间的计算不相关,在多通道、高数据率仿真情况下,该并行算法充分利用GPU中大量的浮点运算单元加速仿真计算过程,实时仿真动态伪码扩频信号。
静态伪码扩频信号生成模型如式(1)
其中A(t)为信号幅度,C(t)为扩频伪码,D(t)为调制的电文信息,f为载波频率,τ为信号群延迟,为载波初相。静态的信号,其信号群延迟τ和载波相位保持不变。
动态信号的伪距和载波相位均随着时间而变化,本发明着重对动态的伪距和载波相位进行研究,建立动态的伪码扩频信号生成模型如式(2)
fc为伪码频率,为瞬时伪码相位,fD为信息速率,为瞬时电文相位,f0为载波频率,为瞬时载波相位。
对于高动态的导航信号,随时间快速变化的伪距通常采用多项式分段拟合的方法进行插值计算。在第i个时间段内,给定一组信号动态参数则该段时间内任一点的瞬时伪距为:
瞬时载波伪距为:
其中Δt为相对参考时间点的变化时间。
转换为瞬时伪码相位得到:
转换为瞬时电文相位得到:
转换为瞬时载波相位(单位弧度),得到:
其中c为光速,将公式(5)、公式(6)和公式(7)代入公式(2)得到
设采样时间间隔为Ts,离散的扩频信号为
式中nr为相对参考点的采样点数。
通过以上分析可知该算法可以直接根据给定的动态参数及当前采样点的时间,计算各离散采样点处的扩频调制信号,由于各采样点间的信号计算彼此不相关,故可利用GPU中大量的运算单元通过并行计算加快仿真运算速度。在以上分析的基础上,下面对本发明提供的基于GPU的高动态扩频信号实时仿真方法的具体操作进行详细介绍。
本发明的具体技术方案是:
一种基于GPU的高动态扩频信号实时仿真生成方法,其步骤如下:
(1)在GPU设备端为输入信号动态参数分配存储空间,在CPU主机端为输出仿真信号值分配存储空间;
(2)将电文信息、扩频码、信号动态参数由CPU主机端拷贝到GPU设备端;
(3)在GPU中调用信号仿真核函数,由当前时间及信号动态参数,并行插值计算当前瞬时伪距和瞬时载波伪距。对于高动态的导航信号,伪距通常采用三次多项式分段拟合的方法进行插值计算,在第i个时间段内,给定一组信号动态参数设采样时间间隔为Ts,则该段时间内任一点的瞬时伪距瞬时载波伪距
(4)由瞬时伪距和瞬时载波伪距并行计算瞬时伪码相位瞬时电文相位和瞬时载波相位计算公式分别为:
(5)由瞬时电文相位查找当前时刻的电文比特,由瞬时伪码相位查找当前时刻的扩频码,由瞬时载波相位查找当前时刻的载波幅度值,使用公式 计算得到当前采样点的信号值S(nTs);
(6)将仿真的信号值由GPU设备端拷贝回CPU主机端。
依据上述算法,本发明将仿真信号按段划分,组织成多维的数据结构,与GPU中层次化的线程模型对应并行进行计算。每秒仿真信号的划分如图1所示。
高动态运动载体相对卫星在径向投影上的伪距、速度、加速度、加加速度等参数快速变化,为了描述这种高动态运动,通常采用分段高阶多项式插值模型,将整个运动过程划分为m段,各段信号分别给定一组动态参数采用三次多项式拟合变化的伪距。本发明中,采用GPU并行插值计算伪距,通常线程块中线程不超过1024个,所以将每段信号又划分为n个线程块(Block),所有的线程块组成一个m×n的线程格(Grid),每个线程块由i个线程组成,每个线程运行一个采样点信号仿真计算的核函数(Kernel),m×n i×即为每秒的采样点数。
高数据率的信号仿真,每秒的仿真数据量通常有几百兆字节,数据的传输时间也需要予以考虑优化,采用分页锁定内存或内存映射的方式可以减少在主机内存和设备内存间的数据传输耗时。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、对于高动态信号仿真,本发明利用动态参数和当前时间,直接计算瞬时伪码相位和瞬时载波相位,相比三阶DDS实现的方法,本发明的并行算法各采样点间的计算不相关,能够充分利用大量的浮点运算单元加速仿真计算过程;
2、本发明通过GPU并行计算的方法,相比CPU软件仿真缩短了仿真时间,实现了动态伪码扩频信号的实时仿真;
3、本发明通过GPU软件并行计算实现高动态伪码扩频信号的方法,相比FPGA、DSP等嵌入式器件实现的方法,成本低、配置变换更灵活。
附图说明
图1是本发明技术方案提供的仿真信号多维数据结构划分
图2是本发明提供的基于GPU的高动态扩频信号实时仿真生成方法的流程图
具体实施方式
下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
基于GPU的高动态导航信号生成方法流程如图2:
步骤S1分配输入输出数据存储空间
在GPU设备端和CPU主机端使用cudaMalloc()和cudaMallocHost()为输入的信号动态参数和输出仿真信号值分配存储空间;
步骤S2传输输入参数到GPU设备端
使用cudaMemcpy()函数将电文信息、扩频码、信号动态参数由CPU主机端拷贝到GPU设备端;
步骤S3在GPU中并行计算瞬时伪距和瞬时载波伪距
调用信号仿真核函数,由当前时间及信号动态参数,在GPU中采用公式(10)、公式(11)对当前瞬时伪距和瞬时载波伪距进行并行插值计算;
步骤S4在GPU中并行计算瞬时伪码相位、瞬时电文相位和瞬时载波相位
由上一步计算的瞬时伪距和瞬时载波伪距,在GPU中采用公式(12)、公式(13)和公式(14)并行计算当前瞬时伪码相位、瞬时电文相位和瞬时载波相位;
步骤S5在GPU中并行计算各采样点的信号值
由步聚S4计算的瞬时电文相位查找当前时刻的电文比特,由计算的瞬时伪码相位查找当前时刻的扩频码,由计算的瞬时载波相位查找当前时刻的载波幅度值,根据公式(15)计算出当前采样点的信号值;
步骤S6传输仿真的信号值到CPU主机端
将仿真的信号值由GPU设备端拷贝回CPU主机端。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于GPU的高动态扩频信号实时仿真生成方法,其特征在于步骤如下:
(1)在GPU设备端和CPU主机端为输入信号动态参数分配存储空间和输出仿真信号值分配存储空间;
(2)将电文信息、扩频码、信号动态参数由CPU主机端拷贝到GPU设备端;
(3)在GPU中调用信号仿真核函数,由当前时间及信号动态参数,并行插值计算当前瞬时伪距和瞬时载波伪距;
对于高动态的导航信号,伪距通常采用三次多项式分段拟合的方法进行插值计算,在第i个时间段内,给定一组信号动态参数设采样时间间隔为Ts,则该段时间内任一点的瞬时伪距pc和瞬时载波伪距p0为:
其中nr为相对参考点的采样点数;
(4)由瞬时伪距和瞬时载波伪距并行计算瞬时伪码相位、瞬时电文相位和瞬时载波相位;
瞬时伪码相位瞬时电文相位和瞬时载波相位的计算公式为:
其中fc为伪码频率,fD为信息速率,f0为载波频率,c为光速;
(5)由瞬时电文相位查找当前时刻的电文比特,由瞬时伪码相位查找当前时刻的扩频码,由瞬时载波相位查找当前时刻的载波幅度值,相乘得到当前采样点的信号值;
离散的扩频信号计算公式为:
其中nr为相对参考点的采样点数;
(6)将仿真的信号值由GPU设备端拷贝回CPU主机端。
2.根据权利要求1所述的信号实时仿真生成方法,其特征在于,所述仿真信号被按段划分,组织成多维的数据结构,与GPU中层次化的线程模型对应并行进行计算。
3.根据权利要求2所述的信号实时仿真生成方法,其特征在于,所述仿真信号被划分为m段,每段被划分为n个线程块,每个线程块被划分为i个线程,每个线程运行一个采样点信号仿真计算的核函数,每秒的采样点数量为m×n×i。
4.根据权利要求1所述的信号实时仿真生成方法,其特征在于,采用分页锁定内存或内存映射的方式减少在主机内存和设备内存间的数据传输耗时。
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