CN106772471B - 一种基于gpu的长码分段重叠局部相关捕获方法 - Google Patents

一种基于gpu的长码分段重叠局部相关捕获方法 Download PDF

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Abstract

针对长周期伪码直接捕获时大量码相位搜索问题，本发明提出一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，对输入数据分段划分，降低了数据处理的规模和存储要求，适应不同性能的GPU实现，对数据的划分同时有利于多核处理器对数据进行并行任务处理，可以充分发挥多核的并行处理优势。基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，利用FFT并行搜索伪码相位，利用GPU中数以百计的浮点运算单元批处理分段数据加速FFT运算，提高了长码伪码相位捕获速度，对卫星导航扩频信号软件接收有着重大意义。

Description

一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法
技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，特别是长周期伪码扩频信号捕获的方法，更具体地涉及一种基于GPU的长码直接捕获方法。
背景技术
长周期伪码扩频信号抗干扰性能相比短码更强，在短码受干扰条件下，只能依赖长码的直接捕获，因此长码直接捕获技术是导航领域的一个研究热点。伪码扩频信号捕获阶段需要搜索确定伪码相位和多普勒初始值，长码直接捕获需要搜索的码相位不确定范围相比短码更大，通常是短码搜索范围的103～104倍，因此如何快速搜索确定伪码相位，是其中需要解决的关键问题。
GPU中有大量的浮点运算单元，通过利用数以百计的处理器核心，GPU计算FFT的速度可提升10倍。近几年，基于GPU的通用计算技术开始应用于工程计算领域，相关专家和研究机构对GPU通用计算在导航信号接收领域的应用进行了部分研究，对基于GPU的捕获研究主要集中在短码捕获分析上，还未见相关材料对基于GPU的长码捕获进行研究。
发明内容
针对长周期伪码直接捕获时大量码相位搜索问题，本发明提出一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法。
基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，流程如图1，包括以下步骤：
步骤S1 提取长码生成本地参考信号序列；
根据本地时间t0，取[t0 t0+t]时间段持续时间为t的长码数据，根据采样率fs生成本地参考信号序列p(n)，p(n)为{p(0) p(1) … p(tfs)}；
步骤S2 输入信号剥离载波；
以采样率fs对输入信号进行采样，采集(T+t)秒的输入信号，其中T为预设的伪码搜索不确定时间范围，剥离载波后生成输入信号复信号序列s(n)，s(n)为{s(0) s(1) … s[(T+t)fs]}。
步骤S3 分配数据存储空间，传输数据到GPU设备端；
在GPU设备端为输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)分配存储空间，使用cudaMemcpy()函数将输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)由主机端拷贝到GPU设备端；
步骤S4 输入信号复信号序列重叠分段划分，本地参考信号序列补零扩展；
将输入信号复信号序列部分重叠分段划分，得到m个序列si(n) i＝0,1,…,(m-1)，将本地参考信号序列p(n)补充Tfs/m个0，得到序列p0m(n)；
步骤S5 创建傅里叶变换计划；
调用函数cufftPlan1d()、cufftPlanMany()创建傅里叶变换计划；
步骤S6 批处理计算信号序列傅里叶变换；
调用函数cufftExecC2C()、cufftExecR2C()，批处理计算分段划分的m个序列si(n)的傅里叶变换序列Si(k)和序列p0m(n)的傅里叶变换序列P0m(k)；
步骤S7 频域共轭乘运算；
在GPU中逐点计算Si(k)与P0m(k)的共轭乘积，得到序列Yim(k)；
步骤S8 逆FFT得到多段相关值序列，拼接后得到整个相关值序列；
调用函数cufftExecC2C()计算Yim(k)的逆FFT，得到m个循环相关序列yim(n)，截取每个相关序列的前Tfs/m个值yi(n)，拼接后得到整个不确定时间范围内的相关值序列r(n)；
步骤S9 计算相关值序列模值；
在GPU中逐点计算相关值序列r(n)的模值，得到模值序列M(n)；
步骤S10 信号检测；
搜索M(n)的最大值，判断是否超过检测门限，并确定码相位值td。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
针对长周期伪码直接捕获时大量码相位搜索问题，本发明提出了一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，将输入信号序列分段处理，每一段信号序列的搜索处理过程采用基于GPU的长码部分相关直接捕获方法，各段信号序列搜索并行批处理。对输入数据分段划分，降低了数据处理的规模和存储要求，适应不同性能的GPU实现，对数据的划分同时有利于多核处理器对数据进行并行任务处理，可以充分发挥多核的并行处理优势。基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，利用GPU中数以百计的浮点运算单元并行进行FFT运算，提高了长码伪码相位捕获速度，对卫星导航扩频信号软件接收有着重大意义。
本发明方法与平均搜索法、XFAST等方法结合使用可以进一步提高搜索速度。该方法提高了长码直接捕获的实时性，实现了基于GPU的长码直接时域捕获，相比在FPGA中实现的方法，修改灵活方便，可广泛应用于信号监测接收、中心站信号处理的长码直接捕获。
随着GPU运算能力的进一步增强，基于GPU能够在频域搜索更多的频率单元，能够进行更长时间的非相干累加，从而能够处理更大动态、更低信噪比的信号，提高***处理性能指标。
附图说明
图1是本发明提供的基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法流程图；
图2是本发明提供长码分段重叠局部相关捕获方法中输入信号划分方法示意图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
对于长周期伪码，以GPS P码为例，伪码周期为7天，在整个捕获处理时间段内伪码不重复，不能像短码一样进行整个伪码周期的相关运算。
首先根据本地时间t0，取[t0 t0+t]时间段持续时间为t的长码数据，生成采样率为fs、持续时间为t的本地参考信号序列p(n)，p(n)为{p(0) p(1) … p(tfs)}。将本地参考信号序列p(n)补充Tfs个0，得到p0(n)，即
记伪码速率为fp，以采样率fs(fs＞2fp)对输入信号进行采样，采集(T+t)秒的输入信号，其中T为不确定时间范围，剥离载波后的输入信号复信号序列为s(n)，s(n)为{s(0) s(1) … s[(T+t)fs]}。在整个待搜索的相位空间，共有Tfs个可能的伪码相位值。s(n)与p0(n)的相关值序列r(n)计算如式(2)：
其中n＝0,1,…TfS，i是一个中间变量，从0到(T+t)fs的自然数。
为了加速相关搜索的速度，采用FFT计算相关值序列r(n)。短周期伪码扩频信号用FFT方法计算相关值时，由于伪码的周期重复性，在处理时间段内的相关搜索为循环相关运算，可直接应用FFT算法。长周期伪码扩频信号在处理时间段内伪码不重复，信号相关搜索过程为输入信号与本地信号的线性相关运算，需要转化成循环相关后才能应用FFT算法。将s(n)的周期拓展序列记为p0(n)的周期拓展序列记为则s(n)与p0(n)的循环相关序列yT+t(n)计算如式(3)：
其中RT+t(n)为矩形序列，表示取长度为(T+t)fs的主值序列。
记s(n)的离散傅里叶变换为S(k)，p0(n)的离散傅里叶变换为P0(k)，yT+t(n)的离散傅里叶变换为YT+t(k)，由(3)式可得
对频域计算的结果取逆FFT可得
yT+t(n)＝IFFT[YT+t(k)] (5)
取循环相关序列yT+t(n)的前Tfs+1个值，舍弃后tfs个值，即得到不确定时间范围T内的相关值序列r(n)。
如果输入信号序列较长时，可将输入信号序列分段处理，每一段信号序列的搜索处理过程均采用上述的基于GPU的长码部分相关直接捕获方法，各段信号搜索处理过程可利用多核处理器并行进行，其输入信号序列的划分如图2所示。
将输入信号序列划分为m段，每一段序列持续时间为T/m+t，序列重叠时间与本地参考信号序列持续时间相同，均为t。则各子序列si(n)为：
{s(iTfs/m),s(iTfs/m+1),…,s[(i+1)Tfs/m+tfs]}其中i＝0,1,…,(m-1)
将序列p(n)补充Tfs/m个0，得到p0m(n)，应用上述推导的局部相关码相位空间搜索方法，计算出si(n)与p0m(n)的相关值子序列yi(n)：
{y(iTfs/m),y(iTfs/m+1),…,y[(i+1)Tfs/m]}
所有的yi(n)拼接后即可得到整个不确定时间范围内的相关值序列r(n)。
GPU中具有数以百计的浮点处理器，其快速傅里叶变换库cuFFT充分利用大量的处理器资源进行FFT运算，在cuFFT函数库中，FFT变换函数可以同时对输入的多组不同的数据进行FFT变换批处理操作，据此可以实现长码分段重叠局部相关捕获方法。
本发明提出了一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，流程如图1，其包括以下步骤：
步骤S1 提取长码生成本地参考信号序列；
根据本地时间t0，取[t0 t0+t]时间段持续时间为t的长码数据，根据采样率fs生成本地参考信号序列p(n)，p(n)为{p(0) p(1) … p(tfs)}；
步骤S2 输入信号剥离载波；
以采样率fs对输入信号进行采样，采集(T+t)秒的输入信号，其中T为预设的伪码搜索不确定时间范围，剥离载波后生成输入信号复信号序列s(n)，s(n)为{s(0) s(1) … s[(T+t)fs]}。
步骤S3 分配数据存储空间，传输数据到GPU设备端；
在GPU设备端为输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)分配存储空间，使用cudaMemcpy()函数将输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)由主机端拷贝到GPU设备端；
步骤S4 输入信号复信号序列重叠分段划分，本地参考信号序列补零扩展；
将输入信号复信号序列部分重叠分段划分，得到m个序列si(n)i＝0,1,…,(m-1)，将本地参考信号序列p(n)补充Tfs/m个0，得到序列p0m(n)；
步骤S5 创建傅里叶变换计划；
调用函数cufftPlan1d()、cufftPlanMany()创建傅里叶变换计划；
步骤S6 批处理计算信号序列傅里叶变换；
调用函数cufftExecC2C()、cufftExecR2C()，批处理计算分段划分的m个序列si(n)的傅里叶变换序列Si(k)和序列p0m(n)的傅里叶变换序列P0m(k)；
步骤S7 频域共轭乘运算；
在GPU中逐点计算Si(k)与P0m(k)的共轭乘积，得到序列Yim(k)；
步骤S8 逆FFT得到多段相关值序列，拼接后得到整个相关值序列；
调用函数cufftExecC2C()计算Yim(k)的逆FFT，得到m个循环相关序列yim(n)，截取每个相关序列的前Tfs/m个值yi(n)，拼接后得到整个不确定时间范围内的相关值序列r(n)；
步骤S9 计算相关值序列模值；
在GPU中逐点计算相关值序列r(n)的模值，得到模值序列M(n)；
步骤S10 信号检测；
搜索M(n)的最大值，判断是否超过检测门限，并确定码相位值td。
假定虚警概率Pfa＝10-8，则由公式(6)
式中σn为噪声均方根值，得到判决门限Vt为6.07σn，由此算得需要的最小信噪比S/N为12.7dB。载噪比C/N0与信噪比关系如式(7)：
C/N0＝S/N-10logT (7)
式中T表示相干积分时间。
当存在多普勒误差fe时，由式(8)算得相关损耗L：
L＝20log[sinc(πfeT)] (8)
由式(7)和式(8)，当输入信号C/N0＞55.7dB·Hz时，本地参考信号序列持续时间t取0.05ms，在多普勒范围[-5kHz,5kHz]内，相关损耗不超过1dB。利用本发明方法搜索确定伪码相位后，再利用一组分段相关值序列进行多普勒频率估计，为了提高频率估计的准确度，将分段相关值序列后补零，对补零序列FFT变换估计出信号多普勒初始值。当输入信号C/N0＞42.7dB·Hz时，本地参考信号序列持续时间t取1ms，在多普勒范围[-250Hz,250Hz]内，相关损耗不超过1dB，为了覆盖整个多普勒不确定范围，需要利用频域移位的方法将本地补零序列多普勒变换依次移位补偿搜索多普勒，重复搜索21个多普勒槽，从而完成长码的时频二维搜索。
以上包含了本发明优选实施例的说明，这是为了详细说明本发明的技术特征，并不是想要将发明内容限制在实施例所描述的具体形式中，依据本发明内容主旨进行的其他修改和变型也受本专利保护。本发明内容的主旨是由权利要求书所界定，而非由实施例的具体描述所界定。

Claims (1)

1.一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1 提取长码生成本地参考信号序列；
根据本地时间t0，取[t0t0+t]时间段持续时间为t的长码数据，根据采样率fs生成本地参考信号序列p(n)，p(n)为{p(0) p(1) … p(tfs)}；
步骤S2 输入信号剥离载波；
以采样率fs对输入信号进行采样，采集(T+t)秒的输入信号，其中T为预设的伪码搜索不确定时间范围，剥离载波后生成输入信号复信号序列s(n)，s(n)为{s(0) s(1) … s[(T+t)fs]}；
步骤S3 分配数据存储空间，传输数据到GPU设备端；
在GPU设备端为输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)分配存储空间，使用cudaMemcpy()函数将输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)由主机端拷贝到GPU设备端；
步骤S4 输入信号复信号序列重叠分段划分，本地参考信号序列补零扩展；
将输入信号复信号序列部分重叠分段划分，得到m个序列si(n)i＝0,1,…,(m-1)，将本地参考信号序列p(n)补充Tfs/m个0，得到序列p0m(n)；
步骤S5 创建傅里叶变换计划；
调用函数cufftPlan1d()、cufftPlanMany()创建傅里叶变换计划；
步骤S6 批处理计算信号序列傅里叶变换；
调用函数cufftExecC2C()、cufftExecR2C()，批处理计算分段划分的m个序列si(n)的傅里叶变换序列Si(k)和序列p0m(n)的傅里叶变换序列P0m(k)；
步骤S7 频域共轭乘运算；
在GPU中逐点计算Si(k)与P0m(k)的共轭乘积，得到序列Yim(k)；
步骤S8 逆FFT得到多段相关值序列，拼接后得到整个相关值序列；
调用函数cufftExecC2C()计算Yim(k)的逆FFT，得到m个循环相关序列yim(n)，截取每个相关序列的前Tfs/m个值yi(n)，拼接后得到整个不确定时间范围内的相关值序列r(n)；
步骤S9 计算相关值序列模值；
在GPU中逐点计算相关值序列r(n)的模值，得到模值序列M(n)；
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