专利名称：基于gpu架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法
技术领域：
本发明属于雷达技术领域，主要涉及杂波对消的实现方法，具体来说就是一种基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，可在数学仿真软件MATLAB和微软提供的软件集成开发平台Visual studio上,快速进行杂波对消。
背景技术：
杂波对消广泛应用于各种信号处理系统中，特别是外辐射雷达信号处理系统。杂波抑制一般位于信号处理的前端，是整个信号处理中最重要的�？椋硬ㄒ种频暮没抵苯佑跋熳藕笮藕糯淼男阅芨叩�。杂波对消处理的目的主要是解决强直达波、多径杂波干扰的问题，通过主、辅两个通道的信号相关来对消主通道中掺杂的杂波，理想的情况下，主通道中的杂波可以被完全抑制掉。杂波对消主要有最小均方误差LMS、直接矩阵求逆SMI和递归最小二乘RLS三种算法，其中，递归最小二乘RLS的杂波对消性能最好，精度最高，但运算量最大，处理时间也最长，这是RLS主要的缺点，如何提高RLS的处理速度是RLS算法存在的一个关键问题。现有技术中，RLS杂波对消是基于CPU架构实现的，杂波抑制速度受到了硬件的限制，不能满足各种信号处理系统的需求。
发明内容
本发明的目的在于针对上述基于CPU架构的RLS杂波对消的不足，提出一种基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，以在不损失处理精度的情况下，加速杂波对消的处理速度，满足各种信号处理系统的需求。本发明的技术思路是:使用图形处理器GPU代替CPU，利用GPU强大的浮点运算能力，对杂波对消中涉及到的矩阵运算进行并行加速，缩短杂波对消处理的时间。为实现上述目的，本发明方法包括如下步骤:(I)在CPU主机端对递归最小二乘RLS滤波器的参数进行初始化:(Ia)将雷达目标信号、杂波信号和噪声信号作为自适应递归最小二乘RLS滤波器主通道的接收信号sig ;将杂波信号和噪声信号作为自适应递归最小二乘RLS滤波器辅助通道的接收信号ref，这两种信号sig、ref的数据长度S根据接收信号的采样率设定，并根据杂波强度设定杂波对消阶数L ；(Ib)在CPU主机端分配杂波对消所需的内存、显存资源；(Ic)设置递归最小二乘RLS的遗忘因子X，0 < A < I ；(Id)设递归最小二乘RLS杂波对消起始时刻k为I ;(Ie)设杂波对消权向量w的初始值为:WlX1 =
LX1 ；(If)设递归最小二乘RLS杂波对消起始时刻误差信号e =Sig;(Ig)在CPU主机端构造杂波对消起始时刻的协方差矩阵:Pul = Elxl/ S，其中，E为L阶单位方阵，5为常数，取值为0.05;
(Ih)在CPU主机端，把主通道信号sig、辅助通道信号ref的数据加载到CPU内存中；(2)在CPU主机端启动杂波对消工作线程；(3)选择能支持计算统一设备架构CUDA的图形处理器GPU，并将该图形处理器GPU与杂波对消线程进行连接；(4)把CPU主机端内存中的主通道信号sig、辅助通道信号ref、误差信号e、协方差矩阵、杂波对消初始权向量Wu1传输至图形处理器GPU的设备端显存中；(5)在图形处理器GPU的设备端进行递归最小二乘RLS杂波对消处理:(5a)在图形处理器GPU设备端上，获取k时刻的主通道信号和辅助通道信号:(5al)在图形处理器GPU的设备端上，加载k时刻的主通道信号Sig1^1 ；(5a2)在图形处理器GPU的设备端上，加载k时刻辅助通道信号refk^，并向前滑动L个时间单元 ，记为参考输入信号xk，即:
权利要求
1.一种基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，包括如下步骤: (1)在CPU主机端对递归最小二乘RLS滤波器的参数进行初始化: (Ia)将雷达目标信号、杂波信号和噪声信号作为自适应递归最小二乘RLS滤波器主通道的接收信号sig ;将杂波信号和噪声信号作为自适应递归最小二乘RLS滤波器辅助通道的接收信号ref，这两种信号sig、ref的数据长度S根据接收信号的采样率设定，并根据杂波强度设定杂波对消阶数L ; (Ib)在CPU主机端分配杂波对消所需的内存、显存资源； (Ic)设置递归最小二乘RLS的遗忘因子X，0 < A < I ； (Id)设递归最小二乘RLS杂波对消起始时刻k为I ; (Ie)设杂波对消权向量w的初始值为:&X1 =
LX1 ； (If)设递归最小二乘RLS杂波对消起始时刻误差信号e = sig； (Ig)在CPU主机端构造杂波对消起始时刻的协方差矩阵= Elxl/ S，其中，E为L阶单位方阵，S为常数，取值为0.05; (Ih)在CPU主机端，把主通道信号sig、辅助通道信号ref的数据加载到CPU内存中； (2)在CPU主机端启动杂波对消工作线程； (3)选择能支持计算统一设备架构CUDA的图形处理器GPU，并将该图形处理器GPU与杂波对消线程进行连接 ； (4)把CPU主机端内存中的主通道信号sig、辅助通道信号ref、误差信号e、协方差矩阵Puy杂波对消初始权向量Wu1传输至图形处理器GPU的设备端显存中； (5)在图形处理器GPU的设备端进行递归最小二乘RLS杂波对消处理: (5a)在图形处理器GPU设备端上，获取k时刻的主通道信号和辅助通道信号: (5al)在图形处理器GPU的设备端上，加载k时刻的主通道信号Sigk^ ； (5a2)在图形处理器GPU的设备端上，加载k时刻辅助通道信号refn，并向前滑动L个时间单元，记为参考输入信号xk，即:xk = ref [kk+1...k+L_l]LX1 ； (5b)在图形处理器GPU的设备端调用内核函数计算中间矩阵:Mly1 = P1: * Xk，*Pl；J，其中Pg代表k时刻的协方差矩阵，H代表共轭转置； (5c)在图形处理器GPU设备端调用内核函数，更新k时刻的误差信号e k+M和k+1时刻的杂波对消权向量^xi ； (5d)在图形处理器GPU设备端调用内核函数，更新k+1时刻的协方差矩阵Pua; (5e)在CPU主机端更新时刻值:k = k+1 ； (6)重复迭代步骤(5a) (5e)共S-L+1次，在图形处理器GPU设备端上，得到杂波对消后的误差信号e ; (7)把杂波对消后的误差信号e传输至CPU主机端的内存并保存； (8)在CPU主机端上释放进行杂波对消所分配的内存、显存资源。
2.根据权利要求1所述的基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，其特征在于步骤(5b)所述的在图形处理器GPU的设备端调用内核函数计算中间矩阵:Mlxl = if; , Nlxl = Xf ，按如下步骤进行:(5bl)设内核函数线程格grid为(L/D, 1)，线程块block为(L, 1)，其中，(L/D, I)表示内核函数的线程格grid由L/D个线程块block组成，(L, I)表示内核函数的每一个线程块block由L个图形处理器GPU线程组成，D代表一个线程块block所能计算出Mup Nixl的数据点数，取值为4，L/D个线程块block计算出M^、N1>a的所有L点数据； (5b2)在内核函数的每个线程块block中同时加载协方差矩阵Ku的D行数据，分别与当前k时刻的参考输入信号Xk进行规约求和运算，得到D点输出数据，并写入到Mlxi的对应位置； (5b3)在内核函数的每个线程块block中同时加载协方差矩阵的D列数据，分别与k时刻的参考输入信号Xk进行规约求和运算，得到D点输出数据，并写入到N1>a的对应位置。
3.根据权利要求1所述的基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，其特征在于步骤(5c)所述的在图形处理器GPU设备端调用内核函数，更新k时刻的误差信号e k+n和k+1时刻的杂波对消权向量&X1，按如下步骤进行: (5cl)设内核函数线程格grid为(1，I)，线程块block为(L，1)，其中(1，1)表示内核函数由一个线程块block组成，(L, I)表示线程块block由L个图形处理器GPU线程组成； (5c2)规约计算k时刻自适应滤波器的输出值:T = Mll *xk, H代表共轭转置； (5c3)更新k时刻的误差信号为:￡ k+L-1 — Sigk+L-l—T ； (5c4)规约计算中间变量F = Xf *MLx1 ; (5c5)并行计算增益向量Klxi的L点数据:KLX1 = Mlxi/(A +F)； (5c6)并行更新k+1时刻杂波对消权向量&X1的L点权系数为:OOd1O
4.根据权利要求1所述的基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，其特征在于步骤(5d)所述的在图形处理器GPU设备端调用内核函数，更新k+1时刻的协方差矩阵 按如下步骤进行: (5dl)设内核函数线程格 grid 为((L+15)/16, (L+15)/16)，线程块 block 为(16，16)，其中((L+15)/16, (L+15)/16)表示内核函数的线程格 grid 由((L+15)/16)*((L+15)/16)个线程块block组成，(16，16)表示内核函数的一个线程块block由16*16个图形处理器GPU线程组成；(5d2)计算中间矩阵 Ulxl = KLX1*N1XL ； (5d3)并行更新k+1时刻协方差矩阵的L*L点数据: PS、=(PHl)H
全文摘要
本发明公开了一种基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，主要解决基于CPU架构的自适应杂波对消处理速度受限于硬件平台和对消处理难于实现并行的问题。其实现步骤为在CPU主机端对杂波对消的参数进行初始化，并把用于杂波对消的数据传输至图形处理器GPU显存中；将递归最小二乘RLS杂波对消处理中涉及到的矩阵相乘、矩形相减、规约求和等运算，调度到GPU硬件平台上并行执行，得到杂波对消后的数据；将对消处理后的数据传输至主机端内存中，由CPU负责后续的数据处理工作。本发明具有硬件平台搭建简单、稳定性好、加速性能好、扩展性强、易于开发的优点，可用于缩短实际工程中杂波对消处理的时间。
文档编号G01S7/36GK103226193SQ201310090570
公开日2013年7月31日 申请日期2013年3月20日 优先权日2013年3月20日
发明者王俊, 武勇, 张培川, 夏斌 申请人:西安电子科技大学
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
