CN110208768A - 超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法 - Google Patents

超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法 Download PDF

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张鑫
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赵梦晓
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Abstract

本发明公开了一种超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，所述方法包括如下步骤：建立复杂运动目标的运动模型；根据系统参数，产生目标基带回波和噪声，根据目标参数，利用目标运动模型计算所有目标的目标信息；针对某一目标，将该目标的距离信息和速度信息添加到目标基带回波信号中，构建出该目标的单通道数据；将该目标的方位信息添加到单通道数据里，构成该目标的多通道回波数据，并与噪声相加，构成该目标的相控阵雷达回波数据；遍历所有目标，将不同目标的回波数据线性累加，构成最终多目标相控阵雷达回波数据。本发明用于评估雷达系统对多目标的信号处理性能，可以用于提高雷达系统性能评估的全面性。

Description

超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法
技术领域
本发明属于雷达系统中的回波模拟领域，涉及一种超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法。
背景技术
在雷达系统的研发过程当中，性能测试和算法验证是必不可少的重要环节，通常需要通过模拟回波的方式来验证信号处理算法的有效性和稳定性。目前根据回波信号的生成方式，雷达回波模拟可分为两种：一种是存储回放式，另一种是自主产生式。存储回放式一般是将事先获得的雷达回波数据固化在存储器中，模拟回波时，根据一定的时序控制将回波读取出来，进行后续的信号处理。自主产生式通过配置雷达系统的工作参数，如载频、带宽、目标个数、积累时长、信号体制等，根据系统需求自主生成回波信号。相比于存储回放式回波模拟方法,自主产生式雷达回波模拟方法不需要预先存储回波数据，配置灵活、功能齐全、实时性强。传统的基于CPU的雷达回波模拟方法由于受CPU浮点运算能力的限制，在满足实时性的前提下，只能产生单目标的雷达回波数据，且目标运动模型为简单径向匀速直线运动，无法实时验证信号处理算法对复杂运动的多目标回波处理能力。
图像处理器(Graphic Processing Unit，GPU)是由NVIDIA公司首先推出的，是显卡的最主要核心。相比较CPU的硬件布局，GPU将更多的晶体管用作算术逻辑(ALU)单元，而不是数据缓存和控制，因此GPU具有更强的浮点运算性能。借助GPU强大的浮点运算性能和超并行计算架构，可以实现目标复杂运动模型的快速计算，最终可以实现相控阵雷达多复杂运动目标回波数据的实时模拟，可以用于提高雷达系统性能评估的全面性。
发明内容
为了解决现有相控阵雷达回波模拟方法无法实时产生复杂运动的多目标回波数据的问题，本发明提供了一种超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法。本发明用于评估雷达系统对多目标的信号处理性能，可以用于提高雷达系统性能评估的全面性。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，包括如下步骤：
步骤一：建立复杂运动目标的运动模型，用于在GPU中计算目标在不同时刻下的目标信息，所述目标信息包括距离、方位、径向速度信息。
本步骤中，建立复杂运动目标的运动模型的方法如下：
设目标瞬时速度为v；目标至接收阵列的初始距离为r0；目标相对于接收阵列法线方向的初始方位角为θ0，以对海观测雷达为例，假定目标只出现在接收阵列的一侧，以接收阵列法线方向为基准，沿顺时针方向θ0取值为[0，π/2]，沿逆时针方向θ0取值为[-π/2，0]；目标运动的航向为以接收阵列法线方向为基准，沿顺时针方向取值为[0，2π]；当目标运动时间dt后，目标距离接收阵列的距离为Rr，径向速度为vr(对应的多普勒频率为fd＝-2vr/λ，λ为波长)，方位角为θr；
目标在运动时间Δt后，运动距离为ΔR＝|v|×Δt，Rr、ΔR和r0构成一个三角形，由此建立相应的方程组，联立求解目标参数：
步骤二：根据系统参数，产生目标基带回波和噪声，根据目标参数，利用步骤一中的目标运动模型计算所有目标的目标信息。具体步骤如下：
根据系统参数，利用GPU并行产生回波的基带信号s(t)和噪声，信号形式和噪声可自定义；以高斯白噪声为例，调用curand库中的curandGenerateNormal函数产生高斯白噪声信号noi(t)。
根据目标参数，将目标m的v、r0、θ0、代入步骤一中的目标运动模型，计算目标m在不同时刻t的Rrm(t)、θrm(t)和fdm(t)，其中Rrm(t)为目标m在时刻t相距雷达接收阵列的距离，θrm(t)为目标m在时刻t相对于接收阵列法线方向的初始方位角，fdm(t)为目标m在时刻t的多普勒频率。Rrm(t)、θrm(t)和fdm(t)的计算通过内核函数Target_Motion_Model_kernel来实现，其中线程网格内分配了N个block，每个block分配M个thread。线程网格内所有线程按行排列，一共分配了nAcc1个thread，每个thread在线程网格中都有独立的索引为：
idx＝threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x；
其中，idx∈[0,nAcc1-1]，且第idx个thread用于计算目标在第idx个脉冲所对应的Rrm(idx)、θrm(idx)和fdm(idx)。
步骤三：针对某一目标，将该目标的距离信息和速度信息添加到目标基带回波信号中，构建出该目标的单通道数据。具体步骤如下：
调用GPU内核函数，将目标m距离信息Rrm(t)和速度信息fdm(t)添加到目标回波信号s(t)里，构建一个目标的单通道数据：
其中，sam(t)为目标m的单通道数据，为基带信号s(t)经过时延之后的结果，Rrm(t)为目标m相距雷达接受阵列的距离，fdm(t)为目标m的多普勒频率，c为光速。sam(t)的计算通过内核函数Generate_Channel_data_kernel来实现，其中线程网格内block按二维分布，nAcc1行，N列。每行block一共分配了nTpp个thread，每个thread在线程网格中都有独立的索引为：
idx＝threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x；
其中idx∈[0,nTpp-1]，每个thread用于计算对应脉冲数据的一个采样点。
步骤四：将该目标的方位信息添加到单通道数据里，构成该目标的多通道回波数据，并与噪声相加，构成该目标的相控阵雷达回波数据。具体步骤如下：
调用GPU内核函数，将目标m的方位信息θrm(t)添加到步骤三所得的单通道数据中，并将不同通道数据与噪声noi(t)相加，构建出该目标最终的回波数据，多通道的回波数据为：
其中，si(t)为不同通道的回波数据，sam(t)为目标m的单通道数据，λ为波长，nCh是通道个数，d是阵元间距，θrm(t)为目标m在时刻t相对于接收阵列法线方向的初始方位角。最终的目标m回波为：
其中，srm(t)为目标m的最终回波数据，s0(t),…,snCh-1(t)为目标m从通道1到通道nCh的通道数据，SNR是信噪比，noi(t)为噪声。srm(t)的计算通过内核函数Generate_MultiChannel_data_kernel来实现，其中线程网格内block按二维分布，nAcc1行，N列。每行block一共分配了nTpp个thread，每个thread在线程网格中都有独立的索引为：
idx＝threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x；
其中idx∈[0,nTpp-1]，在该内核函数中，通过一个循环次数为nCh的for循环来获得不同的通道数据，并排列成一维结构。
步骤五：重复步骤三至四，遍历所有目标，将不同目标的回波数据线性累加，构成最终多目标相控阵雷达回波数据。具体步骤如下：
将所有nTarget个目标的回波进行线性累加，获得最终的多目标雷达回波数据：
其中，sr(t)为最终的多目标雷达回波数据，srm(t)为目标m的最终回波数据，nTarget为目标个数。sr(t)的计算通过内核函数Add_MultiChannel_data_kernel来实现，其中线程网格内block按一维分布，其中M＝1024，N＝nTpp×nCh，并在该内核函数中添加一个循环次数为nAcc1/M的for循环，一次循环获得数据量为nTpp×M×nCh个复数，循环结束最终获得数据量为nTpp×nAcc1×nCh个复数的多目标雷达回波数据。
相比于现有技术，本发明具有如下优点：
本发明能够实时产生复杂运动的多目标相控阵雷达多通道回波数据，目标运动模型包括速直线运动、匀加速直线运动、圆周运动以及曲线运动等复杂运动模型，模拟精度高，实时性强，可提高相控阵雷达系统对信号处理算法评估的全面性和便捷性。
2、本发明建立的复杂运动目标的运动模型可以依据目标连续运动特征，获得匀速直线运动、匀加速直线运动、圆周运动以及曲线运动等复杂运动目标的在不同时刻下的目标信息。
附图说明
图1为本发明的原理示意图。
图2为本发明步骤一的目标复杂运动模型示意图。
图3为本发明步骤三的雷达回波结构图。
图4为本发明步骤五的目标1处理结果和理论值的对比图。
图5为本发明步骤五的目标2处理结果和理论值的对比图
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。
本发明提供了一种超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：
步骤一：建立复杂运动目标的运动模型，用于在GPU中计算目标在不同时刻下的目标信息，所述目标信息包括距离、方位、径向速度信息。
本步骤中，模拟器的软硬件环境如表1所示，回波模拟的基本原则是尽可能提高回波的时间连续性。因此，在量化目标运动时，高采样率将呈现出更多运动细节，也可插入更多控制参数。采用高于系统工作采样率3～4倍的时间间隔进行刻画目标运动时，在某一个时间点上，点目标运动可以演变为近似瞬时变化，即相邻时间间隔Δt内，目标运动矢量的一阶导数保持不变。
表1
本步骤中，建立复杂运动目标的运动模型的方法如下：
设目标瞬时速度为v；目标至接收阵列的初始距离为r0；目标相对于接收阵列法线方向的初始方位角为θ0，假定目标只出现在接收阵列的一侧，以接收阵列法线方向为基准，沿顺时针方向θ0取值为[0，π/2]，沿逆时针方向θ0取值为[-π/2，0]；目标运动的航向为以接收阵列法线方向为基准，沿顺时针方向取值为[0，2π]。当目标运动时间dt后，目标距离接收阵列的距离为Rr，径向速度为vr(对应的多普勒频率为fd＝-2vr/λ，λ为波长)，方位角为θr。根据θ0和的取值不同，目标瞬时运动模型可归纳为图2中的6种情况。
目标在运动时间Δt后，运动距离为ΔR＝|v|×Δt，Rr、ΔR和r0构成一个三角形，由此可以建立相应的方程组，联立求解目标参数：
模型(a)：θr＝θ0-θ；模型(b)：θr＝θ0+θ；模型(c)：θr＝θ0-θ；模型(d):θr＝θ0-θ；模型(e):θr＝θ0+θ；模型(f)：θr＝θ0+θ。
通过该模型可以求出目标在不同时刻t的Rr、θr、vr，用于进行后续回波模拟。
步骤二：根据系统参数，产生目标基带回波和噪声，根据目标参数，利用步骤一中的目标运动模型计算所有目标的目标信息。
在CPU端调用cudaMalloc函数，用于在GPU端分配显存空间用于回波模拟计算，由于GPU显存容量是有限的，可循环增加回波的数据长度。
在GPU端利用内核函数，产生目标回波信号s(t)。在CPU端调用curand函数库中的curandGenerateNormal函数，在GPU端生成符合C(0,1)分布的高斯白噪声noi(t)。系统参数如表2所示，noi(t)的数据量为nCh*tT÷fs个复数，其中nCh为通道个数，tT为单次产生数据的等效时间，fs为采样率。
表2
根据表3的目标参数，将目标m的v、r0、θ0、代入步骤一中的目标运动模型，计算目标m在不同时刻t的Rrm(t)、θrm(t)和fdm(t)。表3中2个目标，目标1为非径向匀速直线运动，目标2为径向直线运动。
表3
步骤三：针对某一目标，将该目标的距离信息和速度信息添加到目标基带回波信号中，构建出该目标的单通道数据。
本步骤中，雷达回波数据构成由图3所示，同一通道内的不同脉冲数据之间是对同一个目标回波信号进行时延(目标距离信息添加)、添加多普勒频率(目标速度信息添加)处理的，因此具有高度的并行化；不同通道之间的数据是对同一个通道数据进行相位加权处理的(目标方位信息添加)，因此具有高度的并行化。根据以上分析，可以采取回波数据的每个采样点与GPU线程一一对应的策略来实现回波模拟器。
在GPU端调用内核函数，将目标m距离信息Rrm(t)和速度信息fdm(t)添加到目标回波信号s(t)里，构建一个目标的单通道数据：
步骤四：将该目标的方位信息添加到单通道数据里，构成该目标的多通道回波数据，并与噪声相加，构成该目标的相控阵雷达回波数据。
本步骤中，在GPU端调用内核函数，将目标m的方位信息θrm(t)添加到步骤三所得的单通道数据中，并将不同通道数据排列成一维向量形式，并与高斯白噪声noi(t)相加，构建出该目标最终的回波数据。不同通道的回波数据为：
其中，nCh是通道个数，d是阵元间距。最终的目标m回波为：
步骤五：重复步骤三至四，遍历所有目标，将不同目标的回波数据线性累加，构成最终多目标相控阵雷达回波数据。
本步骤中，将所有目标的回波进行线性累加，获得最终的多目标雷达回波数据：
将持续产生的2个目标的回波数据传输到信号处理系统中，将处理后获得的目标信息与步骤二中目标运动模型计算得到的目标信息进行对比，如图4和图5所示，图中实线为理论值，虚线为测试值。通过对比，目标1在方位维，误差均值为0.13度；在距离维，误差均值为0.076km；在速度维，误差均值为0.33m/s。目标2在方位维，误差均值为0.03度；在距离维，误差均值为0.099km；在速度维，误差均值为0.295m/s。其中，误差是由于添加了信噪比为-25dB的噪声而产生的，并且2个点目标理论值与测试值的误差均小于分辨率，符合信号处理的精度要求，验证了该回波模拟方法的有效性。
为了验证本发明的回波模拟方法的多目标仿真能力，分别仿真2个、100个、200个、430个点目标的单批脉冲积累时域回波数据，其中系统参数如表2所示，并重复产生3000次，计算平均时间。并将该时间与传统基于CPU的回波模拟方法产生相同时域回波数据的时间进行对比，实验结果如表4所示。
表4
由表4可知，随着目标个数的增加，回波模拟所消耗的时间在逐步增加。本发明所提出的回波模拟方法在产生430个点目标的雷达时域数据耗时8.40s小于单次产生数据的等效时间(8.448s)，此时可以满足回波模拟的实时性要求，而传统基于CPU的回波模拟器在产生2个点目标的雷达时域数据耗时9.90s大于单次产生数据的等效时间，难以满足信号处理实时性要求。验证超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法在多目标多通道回波产生速度方面的优越性。
综上所述，本发明提出的超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法能够实时高精度的产生复杂运动多目标的雷达回波数据，可以用于提高对雷达系统性能评估的全面性。

Claims (6)

1.一种超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
步骤一：建立复杂运动目标的运动模型，用于在GPU中计算目标在不同时刻下的目标信息，所述目标信息包括距离、方位、径向速度信息；
步骤二：根据系统参数，产生目标基带回波和噪声，根据目标参数，利用步骤一中的目标运动模型计算所有目标的目标信息；
步骤三：针对某一目标，将该目标的距离信息和速度信息添加到目标基带回波信号中，构建出该目标的单通道数据；
步骤四：将该目标的方位信息添加到单通道数据里，构成该目标的多通道回波数据，并与噪声相加，构成该目标的相控阵雷达回波数据；
步骤五：重复步骤三至四，遍历所有目标，将不同目标的回波数据线性累加，构成最终多目标相控阵雷达回波数据。
2.根据权利要求1所述的超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，其特征在于所述步骤一中，建立复杂运动目标的运动模型的方法如下：
设目标瞬时速度为v；目标至接收阵列的初始距离为r0；目标相对于接收阵列法线方向的初始方位角为θ0，假定目标只出现在接收阵列的一侧，以接收阵列法线方向为基准，沿顺时针方向θ0取值为[0，π/2]，沿逆时针方向θ0取值为[-π/2，0]；目标运动的航向为以接收阵列法线方向为基准，沿顺时针方向取值为[0，2π]；当目标运动时间dt后，目标距离接收阵列的距离为Rr，径向速度为vr，对应的多普勒频率为fd＝-2vr/λ，λ为波长，方位角为θr；
目标在运动时间Δt后，运动距离为ΔR＝|v|×Δt，Rr、ΔR和r0构成一个三角形，由此建立相应的方程组，联立求解目标参数：
3.根据权利要求1所述的超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，其特征在于所述步骤二的具体步骤如下：
根据系统参数，产生目标基带回波和噪声，根据目标参数，利用步骤一中的目标运动模型计算所有目标的目标信息；
根据系统参数，利用GPU并行产生回波的基带信号s(t)和噪声，信号形式和噪声可自定义；
根据目标参数，将目标m的v、r0、θ0、代入步骤一中的目标运动模型，计算目标m在不同时刻t的Rrm(t)、θrm(t)和fdm(t)，其中Rrm(t)为目标m在时刻t相距雷达接收阵列的距离，θrm(t)为目标m在时刻t相对于接收阵列法线方向的初始方位角，fdm(t)为目标m在时刻t的多普勒频率。
4.根据权利要求1所述的超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，其特征在于所述步骤三的具体步骤如下：
调用GPU内核函数，将目标m距离信息Rrm(t)和速度信息fdm(t)添加到目标回波信号s(t)里，构建一个目标的单通道数据：
其中，sam(t)为目标m的单通道数据，为基带信号s(t)经过时延之后的结果，Rrm(t)为目标m相距雷达接收阵列的距离，fdm(t)为目标m的多普勒频率，c为光速。
5.根据权利要求1所述的超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，其特征在于所述步骤四的具体步骤如下：
调用GPU内核函数，将目标m的方位信息θrm(t)添加到步骤三所得的单通道数据中，并将不同通道数据与噪声noi(t)相加，构建出该目标最终的回波数据，多通道的回波数据为：
其中，si(t)为不同通道的回波数据，sam(t)为目标m的单通道数据，λ为波长，nCh是通道个数，d是阵元间距，θrm(t)为目标m在时刻t相对于接收阵列法线方向的初始方位角；最终的目标m回波为：
其中，srm(t)为目标m的最终回波数据，s0(t),···,snCh-1(t)为目标m从通道1到通道nCh的通道数据，SNR是信噪比，noi(t)为噪声。
6.根据权利要求1所述的超并行自主产生式的相控阵雷达实时多目标回波模拟方法，其特征在于所述步骤五的具体步骤如下：
重复步骤三至四，遍历所有目标，将所有nTarget个目标的回波进行线性累加，获得最终的多目标雷达回波数据：
其中，sr(t)为最终的多目标雷达回波数据，srm(t)为目标m的最终回波数据，nTarget为目标个数。
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