CN106680834A - 相干测风激光雷达中一种数据处理装置及方法 - Google Patents

相干测风激光雷达中一种数据处理装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了相干测风激光雷达中一种数据处理装置及方法,该方法是利用图形处理器内大量的算法逻辑单元和存储带宽,负责执行计算密集型及高度线程化的并行任务,把激光雷达的后向散射信号数据按照距离门分成数据段,分配给图形处理器计算处理;在实现过程中,中央处理器首先设置数据采集器的参数,等待完成后向散射信号数据的采集;然后中央处理器把后向散射信号数据按照距离门分段,在图形处理器内创建计算处理线程,并把后向散射信号数据分配给计算处理线程;接着,图形处理器的各个线程同时并发地执行风速反演程序,完成风速的反演并输出。该数据处理装置及方法实时高效,思路简单易行,还有成本低、开发周期短的优点。

Description

相干测风激光雷达中一种数据处理装置及方法
技术领域
本发明涉及相干测风激光雷达技术领域,尤其是涉及相干测风激光雷达中一种基于图形处理器的数据处理装置及方法。
背景技术
相干测风激光雷达由于具有高精度、高时空分辨率的特点,在边界层大气风廓线测量、风切变预警、飞机尾流探测和风能资源利用方面起着重要的应用。在航空航天、遥感遥测、气象观测等军事及民用领域中具有广阔的应用前景,如可用于机场灾害性天气预报,对机场附近空域的风切变进行预警,从而避免飞机起飞和降落过程中因天气原因造成的事故,可以为机场安排合理的飞机起降密度服务;也可用于高炮阵地的风向和风速的实时测量,为武器系统发射提供修正数据,提高命中率。在风能资源的利用方面,相干测风激光雷达测量的精确的风场数据对风力发电机的偏航误差进行矫正,使风机能更好地对准风向,提高风能资源的发电效率。
在相干测风激光雷达中,从气溶胶粒子的后向散射信号中实时反演出风速是一个关键的问题。常用的风速反演方法是最大似然离散谱峰值算法,即风速引起的多普勒频率的最大似然解就是后向散射信号频谱系数的最大值对应的频率。这需要把后向散射信号数据按照距离门分段并在每个距离门内计算频谱。频谱的计算方法一般是使用周期图法,利用离散傅里叶变换的快速算法FFT计算。在计算后向散射信号电压数据的周期图时,若每个距离门内按照1024个电压数据(或者通过补零的方法达到1024个电压数据),则每个距离门需要计算1次1024点的FFT。典型的激光脉冲重复频率高达10kHz,甚至是20kHz或更高,若探测的视向距离达到100个距离门,则需要在0.1ms(激光脉冲的重复频率按照10kHz计算)的时间内计算100次1024点的FFT。这对处理器的计算速度和数据的传输速度提出很高的要求。目前相干测风激光雷达中实现实时风速反演的手段有:(1)使用专用集成电路——现场可编辑门阵列(FPGA)和(2)数字信号处理器(DSP)。使用这些器件存在一些问题,比如开发FPGA需要从顶层设计、模块分层、逻辑实现、软硬件调试等多方面着手。FPGA的开发相对于传统PC、单片机和数字信号处理器的开发有很大不同。FPGA以硬件描述语言来实现,相比于计算机或单片机(无论是冯诺依曼结构还是哈佛结构)的顺序操作有很大区别,也造成了FPGA开发入门较难,并且成本昂贵。同样,开发DSP的技术难度和成本也很高。
近年来,计算机图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的发展远远超过了中央处理器(CPU)发展速度的摩尔定律,GPU以其性能、编程、价格及规模等优越性而受到青睐。随着GPU硬件的快速发展,GPU的并行处理能力和可编程能力也得到了很大程度的提高,使其越来越广泛地应用于图形学之外的其它通用领域,即基于GPU的通用计算(GeneralPurpose GPU,GPGPU),为图像处理、计算机仿真、虚拟现实、几何计算、优化计算、数值模拟等非图形领域处理速度的提高提供良好的平台。为了实现并行处理技术,并行程序设计技术也得到进一步的发展,并随着新的并行语言、并行编译器和并行开发工具等的出现而逐步完善与提高,也越来越广泛的被广大开发人员所熟悉,并在实践中得到发展。2007年NVIDIA推出了一种将GPU作为数据并行计算设备的软硬件体系即统一计算设备结构(Computer Unified Device Architecture,CUDA)。CUDA是一款革命性的并行计算架构,其采用统一处理架构,充分利用分布在像素着色器和顶点的计算资源,同时引入共享存储器,使得线程之间可以相互通信。作为一项同时支持硬件和软件的技术,CUDA利用图形处理器中的多颗计算核心进行通用计算处理,使得并行计算性能有了显著的提升;此外,与以往的GPU编程语言不同,CUDA不再面向图形计算,而是一种专业的GPGPU语言,为无需学习复杂的着色语言或图像处理原语就能进行GPU编程提供了可能,使得普通的开发人员利用CUDA所提供的直接访问接口便可在一个友好、易编程的环境中开发GPU潜在的并行处理能力。目前,GPU已发展成为一种高度并行化的可编程处理器,具有极高的存储器带宽和杰出的计算效率,同时具备了并行流处理的能力。流处理器己经不仅仅用于实时渲染,而且可加速更多的应用程序,并广泛的应用至高性能计算领域。CUDA采用了容易掌握的C语言进行开发,是包含NVIDIA扩展和限制的一种类C语言,它支持大多数C语言的语法和指令,并加入能够使程序在GPU上采用多线程并行计算的语言扩展。开发人员可轻松地由自己所熟悉的C语言平稳地过渡到CUDA。CUDA-C是对C语言的扩展,采用CUDA-C编写GPU并行程序时,开发人员不需要关心硬件的底层具体如何实现,而是直接按照CUDA的编程框架对算法进行并行设计和代码编写,以实现数据的并行处理操作从而达到提高其计算性能的目的。因此,GPU非常适合用于相干测风激光雷达系统中风速反演算法中的大量数据运算。
发明内容
本发明的第一个目的在于提供方便、快捷、成本低、便于开发和集成的相干测风激光雷达中一种数据处理装置。
本发明的第二个目的在于提供相干测风激光雷达中一种数据处理方法,该方法具有并行数据处理的特点,快速高效,易于实现,降低相干测风激光雷达的成本和开发周期。
本发明的第一个目的是这样实现的:
相干测风激光雷达中一种数据处理装置,特征是:包括激光发生器、收/发开关、望远镜、电信号驱动器、合束器、光电转换器和数据采集处理部分,数据采集处理部分又包括数据采集器、中央处理器、图形处理器、输出接口;在电信号驱动器的驱动下,激光发生器产生激光信号,经过收/发开关后到达望远镜,经过望远镜后发射到大气中,激光信号与大气中的气溶胶粒子相互作用,后向散射信号到达望远镜,经过望远镜后到达收/发开关,收/发开关与合束器连接,合束器的另一端通过光纤与激光发生器的本振光输出端连接,后向散射信号穿过收/发开关到达合束器的另一端,与激光发生器产生的本振光在合束器相干(又称拍频、外差),相干后的光信号经过光电转换器转换成电信号,在电信号驱动器的同步下由数据采集器量化成数字信号,在中央处理器的控制下由图形处理器完成数据的运算反演出风速,并由输出接口把结果输出。
本发明的第二个目的是这样实现的:
相干测风激光雷达中一种数据处理方法,特征是:具体步骤如下:
A、中央处理器设置数据采集器的参数:设置数据采集器的采集速率、耦合方式、电压范围、触发方式、偏置电压、采集数据点数和数据交互方式;
B、数据采集器等待电信号驱动器的触发信号;
C、数据采集器采集后向散射信号数据:数据采集器受到电信号驱动器的触发后,开始采集后向散射信号数据;采集后向散射信号数据完成后,通知中央处理器读取后向散射信号数据;
D、中央处理器从数据采集器中把后向散射信号数据读取,写入图形处理器的存储器中;
E、图形处理器计算后向散射信号数据:在中央处理器的控制下,后向散射信号数据按照距离门被分成数据段,在图形处理器上会被中央处理器创建相应的线程数量,每个线程独立运行一个核程序,核程序负责计算后向散射信号数据中的一个数据段,通过计算把后向散射信号由时域变换成频域,计算出后向散射信号的幅度谱,存储于图形处理器的存储器中;充分利用图形处理器的大量算术逻辑单元和存储带宽,多个线程同时并行计算,每个线程可根据自己的标识符即线程号来执行计算任务、访问存储空间以及与其它线程进行通信;
F、后向散射信号的幅度谱的累积:数据采集器受到电信号驱动器的触发信号触发一次,完成一次后向散射信号幅度谱计算,多次数据采集器受到电信号驱动器的触发信号触发,完成多次后向散射信号幅度谱计算,把多次后向散射信号幅度谱分别累加,完成后向散射信号的幅度谱的累积;
G、反演风速:图形处理器的每个线程完成后向散射信号的幅度谱的累积后,在中内处理器的控制下,每个线程中执行最大似然离散谱峰值估计算法求解出风速;
H、风速反演结果输出:在中央处理器的控制下,由输出接口把风速反演结果输出。
本发明的工作原理:
本发明利用图形处理器具有极高的存储器带宽和杰出的计算效率以及高度并行化的可编程能力,在图形处理器的内部创建多个线程的方式并行地运行相干测风激光雷达的风速反演程序,按照后向散射信号数据的距离门分段,并行地处理每个数据段的后向散射信号数据、完成距离门内后向散射信号数据的幅度谱累积、运行最大离散谱峰值估计算法反演出风速。
本发明由于图形处理器具有用于数据计算和处理的大量的算法逻辑单元和存储带宽,负责执行计算密集型及高度线程化的并行处理任务,因此特别适用于计算密集型、高度并行化的计算。本发明在相干测风激光雷达系统的反演风速中,把相干测风激光雷达中的后向散射信号数据按照距离门分成数据段,并分配给图形处理器计算处理;中央处理器在图形处理器中创建与距离门相应的线程数,每个线程负责计算和处理1个距离门内的后向散射信号数据、计算后向散射信号的幅度谱和执行风速反演程序,最后把风速反演的结果输出;图形处理器的多个线程同时并发地计算和处理,使得相干测风激光雷达系统能够实时高效地反演出风速,并且实现简单、方便快捷。
本发明按照距离门分段并行处理后向散射信号数据的方式与图形处理器的工作方式近似,因此图形处理器也特别适用于相干测风激光雷达的数据处理中。本发明中使用图形处理器是成熟的商用产品,用于并行处理相干测风激光雷达中后向散射信号数据具有处理速率实时高效、结构和思路清晰简单、程序设计开发容易、降低系统研制成本、缩短系统研制周期等优点。
附图说明
图1为本发明的原理框图,图中:1为激光发生器,2为收/发开关,3为望远镜,4为电信号驱动器,5为合束器,6为光电转换器,7为数据采集处理部分;
图2为本发明中数据采集处理部分的原理框图,其中:71为数据采集器,72为图形处理器,73为输出接口,74为中央处理器;
图3为中央处理器设置数据采集器的流程图;
图4为后向散射信号数据按照距离门分段交给图形处理器处理的示意图。
具体实施方式
下面结合实施例并对照附图对本发明作进一步详细说明。
相干测风激光雷达中一种数据处理装置,包括激光发生器1、收/发开关2、望远镜3、电信号驱动器4、合束器5、光电转换器6和数据采集处理部分7,以及数据采集器71、图形处理器72、输出接口73和中央处理器74,激光发生器1在电信号驱动器4的驱动下发射出激光信号,经过收/发开关2后到达望远镜3,经过望远镜3发射到大气中,激光信号与大气中的气溶胶粒子相互作用,后向散射信号到达望远镜3,经过望远镜3后到达收/发开关4,收/发开关4与合束器5连接,合束器5的另一端通过光纤与激光发生器1的本振光输出端连接,后向散射信号穿过收/发开关2到达合束器5的另一端,与激光发生器1产生的本振光在合束器5相干(又称拍频、外差),相干后的光信号经过光电转换器6转换成电信号,在电信号驱动器4的同步下由数据采集器71量化成数字信号,在中央处理器74的控制下由图形处理器72完成数据的运算反演出风速,并由输出接口73把结果输出。
相干测风激光雷达中一种数据处理方法,具体步骤如下:
A、中央处理器设置数据采集器的参数:设置数据采集器的采集速率、耦合方式、电压范围、触发方式、偏置电压、采集数据点数和数据交互方式,设置的流程如图3所示;
B、数据采集器等待电信号驱动器的触发信号;
C、数据采集器采集后向散射信号数据:数据采集器受到电信号驱动器的触发后,开始采集后向散射信号数据;采集后向散射信号数据完成后,通知中央处理器读取后向散射信号数据;
D、中央处理器从数据采集器中把后向散射信号数据读取,写入图形处理器的存储器中;
E、图形处理器计算后向散射信号数据:在中央处理器的控制下,后向散射信号数据按照距离门被分成数据段,如图4所示,在图形处理器上会被中央处理器创建相应的线程数量,每个线程独立运行一个核程序,核程序负责计算后向散射信号数据中的一个数据段,通过计算把后向散射信号由时域变换成频域,计算出后向散射信号的幅度谱,存储于图形处理器的存储器中;充分利用图形处理器的大量算术逻辑单元和存储带宽,多个线程同时并行计算,每个线程可根据自己的标识符即线程号来执行计算任务、访问存储空间以及与其它线程进行通信;若后向散射信号电压数据分成N个距离门,则在图形处理器内创建N个处理线程,线程的线程号记为n(0≤n≤N-1),每个线程分配的后向散射信号数据个数为M,分配的后向散射信号数据记为(xn0,xn1,…,xnM-1),则第n(0≤n≤N-1)个线程的幅度谱为,
式中,fs为数据采集器的采样速率,
F、后向散射信号的幅度谱的累积:数据采集器受到电信号驱动器的触发信号触发一次,完成一次后向散射信号幅度谱计算,多次数据采集器受到电信号驱动器的触发信号触发,完成多次后向散射信号幅度谱计算,把多次后向散射信号幅度谱分别累加,完成后向散射信号的幅度谱的累积;
G、反演风速:图形处理器的每个线程完成后向散射信号的幅度谱的累积后,在中内处理器的控制下,每个线程中执行最大似然离散谱峰值估计算法求解出风速;
H、风速反演结果输出:在中央处理器的控制下,由输出接口把风速反演结果输出。

Claims (2)

1.相干测风激光雷达中一种数据处理装置,其特征在于:包括激光发生器、收/发开关、望远镜、电信号驱动器、合束器、光电转换器和数据采集处理部分,数据采集处理部分又包括数据采集器、中央处理器、图形处理器、输出接口;在电信号驱动器的驱动下,激光发生器产生激光信号,经过收/发开关后到达望远镜,经过望远镜后发射到大气中,激光信号与大气中的气溶胶粒子相互作用,后向散射信号到达望远镜,经过望远镜后到达收/发开关,收/发开关与合束器连接,合束器的另一端通过光纤与激光发生器的本振光输出端连接,后向散射信号穿过收/发开关到达合束器的另一端,与激光发生器产生的本振光在合束器相干,相干后的光信号经过光电转换器转换成电信号,在电信号驱动器的同步下由数据采集器量化成数字信号,在中央处理器的控制下由图形处理器完成数据的运算反演出风速,并由输出接口把结果输出。
2.相干测风激光雷达中一种数据处理方法,其特征在于:具体步骤如下:
A、中央处理器设置数据采集器的参数:设置数据采集器的采集速率、耦合方式、电压范围、触发方式、偏置电压、采集数据点数和数据交互方式;
B、数据采集器等待电信号驱动器的触发信号;
C、数据采集器采集后向散射信号数据:数据采集器受到电信号驱动器的触发后,开始采集后向散射信号数据;采集后向散射信号数据完成后,通知中央处理器读取后向散射信号数据;
D、中央处理器从数据采集器中把后向散射信号数据读取,写入图形处理器的存储器中;
E、图形处理器计算后向散射信号数据:在中央处理器的控制下,后向散射信号数据按照距离门被分成数据段,在图形处理器上会被中央处理器创建相应的线程数量,每个线程独立运行一个核程序,核程序负责计算后向散射信号数据中的一个数据段,通过计算把后向散射信号由时域变换成频域,计算出后向散射信号的幅度谱,存储于图形处理器的存储器中;充分利用图形处理器的大量算术逻辑单元和存储带宽,多个线程同时并行计算,每个线程可根据自己的标识符即线程号来执行计算任务、访问存储空间以及与其它线程进行通信;
F、后向散射信号的幅度谱的累积:数据采集器受到电信号驱动器的触发信号触发一次,完成一次后向散射信号幅度谱计算,多次数据采集器受到电信号驱动器的触发信号触发,完成多次后向散射信号幅度谱计算,把多次后向散射信号幅度谱分别累加,完成后向散射信号的幅度谱的累积;
G、反演风速:图形处理器的每个线程完成后向散射信号的幅度谱的累积后,在中内处理器的控制下,每个线程中执行最大似然离散谱峰值估计算法求解出风速;
H、风速反演结果输出:在中央处理器的控制下,由输出接口把风速反演结果输出。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108445509A (zh) * 2018-04-10 2018-08-24 中国科学技术大学 基于gpu的相干激光雷达信号处理方法
CN109408917A (zh) * 2018-10-11 2019-03-01 上海电力学院 盐雾环境时雷击海上风机暂态模型的建立方法
CN109782019A (zh) * 2019-03-15 2019-05-21 中国科学技术大学 大气污染物二维运动速度测量方法及装置
CN113777623A (zh) * 2021-11-11 2021-12-10 中国民航大学 一种飞机尾流威胁区域预测告警方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101825710A (zh) * 2009-12-24 2010-09-08 哈尔滨工业大学 一种2μm全光纤相干激光多普勒测风雷达系统
WO2014024508A1 (ja) * 2012-08-08 2014-02-13 三菱電機株式会社 レーダ装置
CN103823221A (zh) * 2013-12-31 2014-05-28 西南技术物理研究所 脉冲激光相干测风雷达
CN104597455A (zh) * 2015-02-12 2015-05-06 中国科学技术大学 一种中频捷变的全光纤相干测风激光雷达系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101825710A (zh) * 2009-12-24 2010-09-08 哈尔滨工业大学 一种2μm全光纤相干激光多普勒测风雷达系统
WO2014024508A1 (ja) * 2012-08-08 2014-02-13 三菱電機株式会社 レーダ装置
CN103823221A (zh) * 2013-12-31 2014-05-28 西南技术物理研究所 脉冲激光相干测风雷达
CN104597455A (zh) * 2015-02-12 2015-05-06 中国科学技术大学 一种中频捷变的全光纤相干测风激光雷达系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
贾晓东: "1.55μm相干测风激光雷达样机的研制", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108445509A (zh) * 2018-04-10 2018-08-24 中国科学技术大学 基于gpu的相干激光雷达信号处理方法
CN108445509B (zh) * 2018-04-10 2020-06-26 中国科学技术大学 基于gpu的相干激光雷达信号处理方法
CN109408917A (zh) * 2018-10-11 2019-03-01 上海电力学院 盐雾环境时雷击海上风机暂态模型的建立方法
CN109782019A (zh) * 2019-03-15 2019-05-21 中国科学技术大学 大气污染物二维运动速度测量方法及装置
CN113777623A (zh) * 2021-11-11 2021-12-10 中国民航大学 一种飞机尾流威胁区域预测告警方法

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