CN106980112A - 水声阵列信号处理平台 - Google Patents

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徐利梅
李学生
秦开宇
谢晓梅
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    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/14Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using ultrasonic, sonic, or infrasonic waves

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Abstract

本发明公开一种水声阵列信号处理平台,包括水听器阵列,所述水听器阵列连接信号调理模块,所述信号调理模块连接信号采集模块,所述信号采集模块通过PCIe总线连接GPU模块。本发明适用于等离子和常规声源探测中数据量大的情况,采用GPU模块取代了以往的信号处理模块,大大提高信号的实时处理速度和成像速度,提高目标探测及跟踪能力。

Description

水声阵列信号处理平台
技术领域
本发明涉及电子技术应用领域,尤其涉及一种水声阵列信号处理平台。
背景技术
阵列信号处理作为水声信号处理的一个基本环节,在水下目标检测、背景噪声中的信号检测及信号参数估计等众多水声探测领域发挥着不可替代的作用。以往水声信号处理的手段主要分为两类。一类为以中央处理器(Central Processing Unit,CPU)为代表的处理平台,另一类为基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)和数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)等大规模集成电路芯片的阵列信号处理平台。前者耗时严重,实时性差,不能满足水声信号的高速并行处理;后者虽然能够完成实时信号处理,但也具有开发周期长、工作量大、板卡众多、升级复杂和成本高等众多缺点。
近年来,计算机图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)因具有强大的浮点运算能力和良好的软件开发环境,正以超越摩尔定律的速度发展。GPU具有许多优化性能的结构,包括多种缓存和寄存器时延差异、全局寄存器合并访问和线程束(warp)的单指令多数据执行模式等,设计时的软件优化是保证计算实时性的有效途径。与CPU、DSP和FPGA相比较,GPU以其高并行性、高存储器带宽和高性价比更加适合数据并行处理和计算密集型应用。
发明内容
本发明旨在提供一种水声阵列信号处理平台,适用于等离子和常规声源探测中数据量大的情况,采用GPU模块取代了以往的信号处理模块,大大提高信号的实时处理速度和成像速度,提高目标探测及跟踪能力。
为达到上述目的,本发明是采用以下技术方案实现的:
本发明水声阵列信号处理平台,包括水听器阵列,所述水听器阵列连接信号调理模块,所述信号调理模块连接信号采集模块,所述信号采集模块通过PCIe总线连接GPU模块。
进一步的,本发明还包括CPU工作平台,所述信号采集模块通过PCIE总线连接CPU工作平台。
进一步的,本发明还包括PCIE-SWITCH,所述信号采集模块、GPU模块、CPU工作平台均连接PCIE-SWITCH。
进一步的,本发明还包括存储模块,所述存储模块连接PCIE-SWITCH。
优选的,所述存储模块为固态存储器阵列。
优选的,所述信号调理模块包括前置放大电路、滤波电路、后置放大电路,所述前置放大电路连接滤波电路,所述滤波电路连接后置放大电路。
优选的,所述信号采集模块包括至少一个8通道采集板卡,所有8通道采集板卡之间的同步通过时钟同步线连接。
进一步的,所述CPU工作平台包括键盘和/或鼠标,CPU工作平台连接显示器。
优选的,所述采集模块同步和/或异步采集。
优选的,所述采集模块采集到的数据通过CPU工作平台写入存储模块供后期分析或者通过GPU模块并行处理。
本发明的有益效果如下:
1、针对等离子和常规声源探测中数据量大的情况,才用GPU模块取代了以往的信号处理模块,大大提高信号的实时处理速度和成像速度,提高目标探测及跟踪能力;
2、信号采集模块的通道数多,各通道可同步采集也可异步采集,采样率可达到现有等离子声源和常规声源的采样要求;
3、采集后的数据可经过PCIe总线传输到GPU模块进行多线程并行处理,再由CPU处理平台实时显示,成像速度快,或者将数据直接存储在磁盘阵列供离线处理,可应用于复杂水声环境下的主被动探测。
附图说明
图1为本发明的原理图。
图2为本发明的工作流程图。
图3为信号调理及采集模块工作流程图。
图4为CPU+GPU异构并行模式的原理框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图,对本发明进行进一步详细说明。
如图1所示,本发明公开的水声阵列信号处理平台,是基于GPU的水声阵列信号高速采集存储及并行处理平台,主要包括信号调理模块、水声信号采集模块、存储模块、GPU模块、CPU工作平台、显示器。信号调理单元与水听器阵列相连接,主要对水听器采集到的水声进行进行选择性的放大及滤波;经过调理后的水声信号传输到采集模块,信号采集模块由多块8通道采集板卡构成,便于扩展;采集到的数据通过PCIe总线由CPU工作平台写入存储模块供后期分析或者通过GPU模块进行并行处理达到实时显示的效果,水声阵列信号高速并行处理平台采样速率快、实时处理速度快,可以完成阵列信号的同步采集、存储以及实时信号处理等功能。
如图2所示,基于GPU的水声阵列信号高速采集存储及并行处理平台包括信号调理端的滤波放大、数据采集通道之间的同步和各个板卡之间的同步,同步后的数据先存储在板载高速双通道存储芯片(DDR3),再通过PCIe接口把数据传输到磁盘阵列或通过计算机图形处理器(GPU)进行实时处理后存储显示。在主被动探测模式下,根据实际情况调节所需采样率。若针对类似等离子声源产生的窄脉冲信号,此时考虑到采集的数据量较大,可使用先入先出(FIFO)模式,将采集到的数据一边存储在板载高速双通道存储芯片(DDR3)上,一边传输给磁盘阵列,存储的时间的长短受限于磁盘容量的大小,或者传输到GPU模块进行并行计算处理达到实时显示;若采集时间短,可以直接将数据存储在板载高速双通道存储芯片(DDR3)上,然后传输到GPU模块进行处理,但要求采集的数据不能超过板载高速双通道存储芯片(DDR3)存储容量。
如图3所示,信号调理模块和数据采集模块都采用了程控的模式,在数据采集之前需要对设备进行连接自检,根据实际情况设置信号调理模块的前置放大倍数、滤波范围、后置放大倍数,给定数据采集模块的通道阈值、采集长度等参数,设定完毕无误后开始采集数据。
图4为本发明的CPU+GPU异构并行原理框图,采用了CPU与GPU协同工作的方法,当通信正常后可以向各模块发送命令,进行采集,实时接收采集上来的水声数据,不仅可以将采集后的数据直接进行存储显示,也可以将数据送至GPU模块进行多线程并行计算,这样的合理规划使整个平台运算速度更快,效率更高,为数据的实时显示及快速成像创造了条件。
上面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,不能理解为对本发明保护范围的限制。
当然,本发明还可有其它多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.水声阵列信号处理平台,其特征在于:包括水听器阵列,所述水听器阵列连接信号调理模块,所述信号调理模块连接信号采集模块,所述信号采集模块通过PCIe总线连接GPU模块。
2.根据权利要求1所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:还包括CPU工作平台,所述信号采集模块通过PCIE总线连接CPU工作平台。
3.根据权利要求2所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:还包括PCIE-SWITCH,所述信号采集模块、GPU模块、CPU工作平台均连接PCIE-SWITCH。
4.根据权利要求3所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:还包括存储模块,所述存储模块连接PCIE-SWITCH。
5.根据权利要求4所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:所述存储模块为固态存储器阵列。
6.根据权利要求1所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:所述信号调理模块包括前置放大电路、滤波电路、后置放大电路,所述前置放大电路连接滤波电路,所述滤波电路连接后置放大电路。
7.根据权利要求1-6任一项所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:所述信号采集模块包括至少一个8通道采集板卡,所有8通道采集板卡之间的同步通过时钟同步线连接。
8.根据权利要求2-5任一项所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:所述CPU工作平台包括键盘和/或鼠标,CPU工作平台连接显示器。
9.根据权利要求7所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:所述采集模块同步和/或异步采集。
10.根据权利要求9所述的水声阵列信号处理平台,其特征在于:所述采集模块采集到的数据通过CPU工作平台写入存储模块供后期分析或者通过GPU模块并行处理。
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