CN106842171B - 一种基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及机群式并行计算机领域，水声阵列信号模拟领域、显示控制领域，主要是公开了一种基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法，该方法包括如下步骤：将结点和管道的设计方法引入主被动水声阵列信号仿真，结点负责仿真并行计算的数据计算，管道负责结点间的数据传输，各个结点内部通过域分解的形式分解为控制节点和计算节点，控制节点负责将计算节点自动分配到各个计算核心，并分发和回收计算节点的输入输出数据，实现了任务自动分配、负载均衡、实时性好的主被动水声阵列信号仿真并行计算。

Description

一种基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算 方法

技术领域

本发明涉及机群式并行计算机领域，水声阵列信号模拟领域、显示控制领域，尤其涉及一种基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法。

背景技术

近些年来，高性能并行计算技术飞速发展，适合于实验室使用的并行计算机越来越普及，基于并行计算机搭建的水声阵列信号模拟器也越来越多。但是，这类模拟器对环境适应性不足、扩展性不强，当硬件并行计算发生变化或者仿真方法优化后必须重新设计体系架构，这样对资源造成了巨大浪费。

为适应新一代网络化、集成化、一体化和高性能的声纳系统，在实验室利用高性能并行计算机实现任务自动分配、可扩展性强、实时性好的主被动水声阵列信号仿真并行计算应运而生。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法，解决如何应用高性能并行计算机实现任务自动分配、负载均衡、实时性好和可扩展性强的主被动水声阵列信号仿真并行计算。

本发明的目的是通过如下技术方案来完成的。这种基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法，该方法包括如下步骤：将结点和管道的设计方法引入主被动水声阵列信号仿真，结点负责仿真并行计算的数据计算，管道负责结点间的数据传输，各个结点内部通过域分解的形式分解为控制节点和计算节点，控制节点负责将计算节点自动分配到各个计算核心，并分发和回收计算节点的输入输出数据，实现了任务自动分配、负载均衡、实时性好的主被动水声阵列信号仿真并行计算。

本发明给出了一种可扩展性强的主被动水声阵列信号仿真并行计算，当仿真的目标数量、基阵阵形、目标运动轨迹仿真方法、目标噪声源信号仿真方法、水声传播信道仿真方法、海洋环境噪声仿真方法或者自噪声仿真方法变化时，同样可以实现高并行度、负载均衡的主被动水声阵列信号仿真。

本发明的有益效果为：

(1)本发明采用机群式并行计算机实现多套大型声纳设备的水声阵列信号仿真，硬件资源的分配和数据链路由并行计算机自动完成，各个建模仿真子任务自动分配运行在各个计算核心上，数据流、控制流均通过网络通讯方式自动实现，不需要人为干预、不依赖于硬件，极大地提高了软件开发的灵活性和可重构性。同时实现了硬件与软件并行计算的分离，主被动水声阵列信号仿真方法在一个通用的开发环境中进行，简化了软件开发的难度。声纳模拟器输出的主被动水声阵列信号精度高，实时性强，满足声纳信号处理的性能要求。

(2)本发明实现的主被动水声阵列信号仿真系统可扩展性强，当仿真的目标个数、基阵阵形和数学建模方法发生变化时，仿真系统能灵活的再分配计算任务，从而实现对不同目标个数、不同阵形和不同仿真方法的兼容。

附图说明

图1：主被动水声阵列信号仿真并行计算的拓扑图；

图2：主被动水声阵列信号仿真并行计算的结点内部结构；

图3：主被动水声阵列信号仿真并行计算的物理结构。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明做详细的介绍：

本发明所述的这种任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法，该并行计算方法包括如下步骤：

第一步：主被动水声阵列信号仿真并行计算以高性能PC机为信号控制单元，利用高性能linux并行计算机实时仿真主被动水声阵列信号。在此基础上，引入结点和管道的概念，其中结点负责仿真并行计算的数据计算，管道负责结点间的数据传输，并且将主被动水声阵列信号仿真并行计算涉及的数据计算分解为解析推演目标信息结点、基阵端目标被动信号仿真结点、基阵端目标回波信号仿真结点、海洋环境噪声仿真结点和打包发送结点，分别记为结点1、结点2、结点3、结点4和结点5，结点之间通过管道传输数据。其中，结点1分别负责解析目标和本艇的态势信息及目标噪声源信号；结点2负责仿真目标噪声源信号、水声传播信道和噪声源信号到达基阵端的阵列信号；结点3负责仿真主动信号、水声传播信道和回波信号到达基阵端的阵列信号；结点4负责仿真海洋环境噪声信号和本艇自噪声信号，同时接收来自结点2和结点3的目标阵列信号并求和；结点5根据采样率以一定的节拍将数据发送给声呐信号处理并行计算。各个结点内部通过域分解的形式分解为：控制节点和计算节点，其中控制节点负责将计算节点自动分配到各个计算核心，并分发和回收计算节点的输入输出数据。

主被动水声阵列信号仿真并行计算的体系架构和物理结构如图1、2、3所示。记被动目标个数为M₁，可能被主动声呐打主动的目标个数为M₂，采样率为Fs，基阵的阵元个数为L，仿真的一帧阵列信号长度为K；

第二步：机群式并行计算机分别为海洋环境噪声仿真结点和打包发送结点分配一个计算核心，为解析推演目标信息结点、基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点分配若干个计算核心来执行计算任务。

第三步：解析推演目标信息结点接收来自PC机端的目标、本艇和海洋环境的相关信息，并解析出目标和本艇的态势信息及目标噪声源信号。然后，按一定节拍实时推演目标和本艇的态势信息，同时将当前节拍对应的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数打包发送给基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点；

第四步：基阵端目标被动信号仿真结点实时接收来自解析推演目标信息结点的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数。然后，根据获得的目标噪声源参数建立目标噪声信号模型，实时计算出一帧目标噪声源信号。同时，将目标噪声源信号和水声传播信道做卷积计算出经过水声传播信道的参考阵元端的目标被动信号，并且，利用参考阵元端的目标被动信号根据目标和本艇的实时态势信息仿真出基阵端其他阵元的目标被动信号。最后，将实时计算获得的基阵端被动目标信号打包发送给海洋环境噪声仿真结点；

第五步：当本艇发射主动信号时，基阵端目标回波信号仿真结点实时接收来自解析推演目标信息结点的目标和本艇的态势信息以及解析后的主动信号参数。然后，根据获得的主动信号参数建立主动回波模型，实时计算出一帧回波信号。同时，将回波信号和水声传播信道做卷积计算出经过水声传播信道的参考阵元端的回波信号，并且，利用目标和本艇的实时态势信息仿真出基阵端其他阵元的回波信号。期间，同时完成海洋混响信号的模拟。最后，将实时计算获得的基阵端回波信号打包发送给海洋环境噪声仿真结点；

第六步：海洋环境噪声仿真结点实时完成海洋环境噪声信号和本艇自噪声信号仿真并接收来自基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点的阵列信号，然后将海洋环境噪声、本艇自噪声和基阵端主被动信号叠加，从而获得实时的阵列信号。最后，将实时的阵列信号发送给打包发送结点；

第七步：打包发送结点实时接收来自洋环境噪声仿真结点的主被动阵列信号，利用定时器中断函数将主被动阵列信号分批打包，通过高性能网络发送给声呐信号处理并行计算。

进一步：所述第二步中，解析推演目标信息结点、基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点的计算核心分配策略如下：

步骤101)，记推演单目标态势信息消耗的时间为t，M₁个目标和本艇态势信息推演的计算时间为M₁·t。主被动水声阵列信号仿真并行计算按照目标个数、目标态势信息推演的计算时间、采样率Fs和一帧阵列信号长度K从并行计算机自动申请m个计算核心执行解析推演目标信息任务。m满足：

其中，表示向上取整。

然后，将申请用于结点1数据计算的m个计算核心依次排序，记为计算核心1，2，…，m。其中，计算核心1不仅是结点1的计算节点也是结点1的控制节点，对内一方面负责将解析推演目标信息的计算任务依据尽可能保持负载均衡的原则分解到m个计算核心，另一方面负责将从PC信号控制单元获得的目标、本艇和海洋环境的相关信息以广播的方式分发给其他计算核心，待m个计算核心完成数据计算后再将信息汇聚到计算核心1，对外负责和PC信号控制单元以及结点2和结点3的管道通信。

步骤102)，记仿真单目标一帧噪声源信号消耗的时间为T₁，单目标一帧噪声源信号和水声传播信道卷积消耗的时间为T₂，利用参考阵元端的目标被动信号计算出其他单个阵元的目标被动信号消耗的时间为T₃，则主被动水声阵列信号仿真并行计算从并行计算机自动申请n_p个计算核心用于M₁个目标的基阵端被动信号仿真。n_p满足：

其中，表示向上取整。

然后，将申请用于结点2数据计算的n_p个计算核心依次排序，记为计算核心1，2，…，n_p。其中，计算核心1不仅是结点2的计算节点也是结点2的控制节点。一般情况下，单个计算核心足以实时计算单目标对应L个阵元的被动信号任务，此时将单目标对应L个阵元的被动信号任务分配在单个计算核心，n_p个计算核心负载均衡，以减少结点内的通信，并将从结点1获得的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数等相关信息以广播的方式分发给其他计算核心；当单个计算核心的计算能力不足时，计算核心1只负责实时计算M₁个目标的噪声源信号，并将计算得到噪声源信号以广播的方式分发给计算核心2，…，n_p，计算核心2，…，n_p依据尽可能保持负载均衡的原则仿真M₁个目标的基阵端被动目标信号。待n_p个计算核心完成数据计算后再将信息汇聚到计算核心1，计算核心1同时负责和结点1以及结点4的管道通信。

步骤103)，记仿真单目标一帧回波信号消耗的时间为T₄，单目标一帧回波信号和水声传播信道卷积消耗的时间为T₂，利用参考阵元端的回波信号计算出其他单个阵元的回波信号消耗的时间为T₃，则主被动水声阵列信号仿真并行计算从并行计算机自动申请n_a个计算核心用于M₂个主动目标的基阵端回波信号仿真。n_a满足：

其中，表示向上取整。

然后，将申请用于结点3数据计算的n_a个计算核心依次排序，记为计算核心1，2，…，n_a。其中，计算核心1不仅是结点3的计算节点也是结点3的控制节点，对内一方面负责将基阵端目标回波信号仿真的计算任务依据尽可能保持负载均衡的原则分解到n_a个计算核心，另一方面负责将从结点1获得的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数等相关信息以广播的方式分发给其他计算核心，待n_a个计算核心完成数据计算后再将信息汇聚到计算核心1，对外负责和结点1以及结点4的管道通信。

在完成主被动水声阵列信号仿真任务的拓扑图和计算核心分配的基础上，主被动水声阵列信号仿真的任务分配模块自动完成集群任务到物理计算节点的映射，从而实现了高并行度、负载均衡的主被动水声阵列信号仿真。

本发明的软件包含两部分：主被动水声阵列信号仿真部分运行在装有Linux操作系统的高性能并行计算机上，信号控制台运行在与并行计算机联网的PC机上。

主被动水声阵列信号仿真系统在默认情况下，调用本系统自带的目标运动轨迹仿真方法或者目标噪声源信号仿真方法、水声传播信道仿真方法、海洋环境噪声和自噪声仿真方法实时计算主被动水声阵列信号。当仿真并行计算要求完成基阵端的28个目标被动信号和6个目标主动回波信号时，依据采样率、基阵的阵元个数和一帧阵列信号的长度分别为结点1、结点3、结点4和结点5分配1个计算核心，为结点2分配7个计算核心，其中结点2的7个计算核心并行仿真基阵端的4个目标被动信号。

信号控制台配置完基本功能，设置好目标态势信息、目标个数、目标噪声源、水声传播信道和海洋环境参数等信息后，主被动水声阵列信号仿真在并行计算机的MPI库环境下启动并行软件，由仿真任务分配模块自动完成集群任务到物理计算节点的映射，从而实现高并行度、负载均衡的主被动水声阵列信号仿真。

可以理解的是，对本领域技术人员来说，对本发明的技术方案及发明构思加以等同替换或改变都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：将结点和管道的设计方法引入主被动水声阵列信号仿真，结点负责仿真并行计算的数据计算，管道负责结点间的数据传输，各个结点内部通过域分解的形式分解为控制节点和计算节点，控制节点负责将计算节点自动分配到各个计算核心，并分发和回收计算节点的输入输出数据，实现了任务自动分配、负载均衡、实时性好的主被动水声阵列信号仿真并行计算；具体步骤如下：

第一步：主被动水声阵列信号仿真并行计算以高性能PC机为信号控制单元，利用高性能linux并行计算机实时仿真主被动水声阵列信号；设定结点负责仿真并行计算的数据计算，管道负责结点间的数据传输，并且将主被动水声阵列信号仿真并行计算涉及的数据计算分解为解析推演目标信息结点、基阵端目标被动信号仿真结点、基阵端目标回波信号仿真结点、海洋环境噪声仿真结点和打包发送结点，分别记为结点1、结点2、结点3、结点4和结点5，结点之间通过管道传输数据；其中，结点1负责解析目标和本艇的态势信息及目标噪声源信号；结点2负责仿真目标噪声源信号、水声传播信道和噪声源信号到达基阵端的阵列信号；结点3负责仿真主动信号、水声传播信道和回波信号到达基阵端的阵列信号；结点4负责仿真海洋环境噪声信号和本艇自噪声信号，同时接收来自结点2和结点3的目标阵列信号并求和；结点5根据采样率以一定的节拍将数据发送给声呐信号处理并行计算；各个结点内部通过域分解的形式分解为：控制节点和计算节点，其中控制节点负责将计算节点自动分配到各个计算核心，并分发和回收计算节点的输入输出数据；

第二步：机群式并行计算机分别为海洋环境噪声仿真结点和打包发送结点分配一个计算核心，为解析推演目标信息结点、基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点分配若干个计算核心来执行计算任务；

第三步：解析推演目标信息结点接收来自PC机端的目标、本艇和海洋环境的相关信息，并解析出目标和本艇的态势信息及目标噪声源信号；然后，按一定节拍实时推演目标和本艇的态势信息，同时将当前节拍对应的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数打包发送给基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点；

第四步：基阵端目标被动信号仿真结点实时接收来自解析推演目标信息结点的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数；然后，根据获得的目标噪声源参数建立目标噪声信号模型，实时计算出一帧目标噪声源信号；同时，将目标噪声源信号和水声传播信道做卷积计算出经过水声传播信道的参考阵元端的目标被动信号，并且，利用参考阵元端的目标被动信号根据目标和本艇的实时态势信息仿真出基阵端其他阵元的目标被动信号；最后，将实时计算获得的基阵端被动目标信号打包发送给海洋环境噪声仿真结点；

第五步：当本艇发射主动信号时，基阵端目标回波信号仿真结点实时接收来自解析推演目标信息结点的目标和本艇的态势信息以及解析后的主动信号参数；然后，根据获得的主动信号参数建立主动回波模型，实时计算出一帧回波信号；同时，将回波信号和水声传播信道做卷积计算出经过水声传播信道的参考阵元端的回波信号，并且，利用目标和本艇的实时态势信息仿真出基阵端其他阵元的回波信号；期间，同时完成海洋混响信号的模拟；最后，将实时计算获得的基阵端回波信号打包发送给海洋环境噪声仿真结点；

第六步：海洋环境噪声仿真结点实时完成海洋环境噪声信号和本艇自噪声信号仿真并接收来自基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点的阵列信号，然后将海洋环境噪声、本艇自噪声和基阵端主被动信号叠加，从而获得实时的阵列信号；最后，将实时的阵列信号发送给打包发送结点；

第七步：打包发送结点实时接收来自洋环境噪声仿真结点的主被动阵列信号，利用定时器中断函数将主被动阵列信号分批打包，通过高性能网络发送给声呐信号处理并行计算。

2.根据权利要求1所述的基于任务自动分配的主被动水声阵列信号仿真并行计算方法，其特征在于：所述第二步中，解析推演目标信息结点、基阵端目标被动信号仿真结点和基阵端目标回波信号仿真结点的计算核心分配策略如下：

步骤101)，记推演单目标态势信息消耗的时间为t，M₁个目标和本艇态势信息推演的计算时间为M₁·t；主被动水声阵列信号仿真并行计算按照目标个数、目标态势信息推演的计算时间、采样率Fs和一帧阵列信号长度K从并行计算机自动申请m个计算核心执行解析推演目标信息任务；m满足：

其中，表示向上取整；

然后，将申请用于结点1数据计算的m个计算核心依次排序，记为计算核心1，2，…，m；其中，计算核心1不仅是结点1的计算节点也是结点1的控制节点，对内一方面负责将解析推演目标信息的计算任务依据尽可能保持负载均衡的原则分解到m个计算核心，另一方面负责将从PC信号控制单元获得的目标、本艇和海洋环境的相关信息以广播的方式分发给其他计算核心，待m个计算核心完成数据计算后再将信息汇聚到计算核心1，对外负责和PC信号控制单元以及结点2和结点3的管道通信；

步骤102)，记仿真单目标一帧噪声源信号消耗的时间为T₁，单目标一帧噪声源信号和水声传播信道卷积消耗的时间为T₂，利用参考阵元端的目标被动信号计算出其他单个阵元的目标被动信号消耗的时间为T₃，则主被动水声阵列信号仿真并行计算从并行计算机自动申请n_p个计算核心用于M₁个目标的基阵端被动信号仿真；n_p满足：

其中，表示向上取整；

然后，将申请用于结点2数据计算的n_p个计算核心依次排序，记为计算核心1，2，…，n_p；其中，计算核心1不仅是结点2的计算节点也是结点2的控制节点；将单目标对应L个阵元的被动信号任务分配在单个计算核心，n_p个计算核心负载均衡，并将从结点1获得的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数相关信息以广播的方式分发给其他计算核心；当单个计算核心的计算能力不足时，计算核心1只负责实时计算M₁个目标的噪声源信号，并将计算得到噪声源信号以广播的方式分发给计算核心2，…，n_p，计算核心2，…，n_p依据尽可能保持负载均衡的原则仿真M₁个目标的基阵端被动目标信号；待n_p个计算核心完成数据计算后再将信息汇聚到计算核心1，计算核心1同时负责和结点1以及结点4的管道通信；

步骤103)，记仿真单目标一帧回波信号消耗的时间为T₄，单目标一帧回波信号和水声传播信道卷积消耗的时间为T₂，利用参考阵元端的回波信号计算出其他单个阵元的回波信号消耗的时间为T₃，则主被动水声阵列信号仿真并行计算从并行计算机自动申请n_a个计算核心用于M₂个主动目标的基阵端回波信号仿真；n_a满足：

其中，表示向上取整；

然后，将申请用于结点3数据计算的n_a个计算核心依次排序，记为计算核心1，2，…，n_a；其中，计算核心1不仅是结点3的计算节点也是结点3的控制节点，对内一方面负责将基阵端目标回波信号仿真的计算任务依据尽可能保持负载均衡的原则分解到n_a个计算核心，另一方面负责将从结点1获得的目标和本艇的态势信息以及解析后的目标噪声源参数相关信息以广播的方式分发给其他计算核心，待n_a个计算核心完成数据计算后再将信息汇聚到计算核心1，对外负责和结点1以及结点4的管道通信；

在完成主被动水声阵列信号仿真任务的拓扑图和计算核心分配的基础上，主被动水声阵列信号仿真的任务分配模块自动完成集群任务到物理计算节点的映射，从而实现了高并行度、负载均衡的主被动水声阵列信号仿真。