饒世鈞，邢忠臣，洪 俊

(海軍大連艦艇學院 信息作戰(zhàn)系，遼寧 大連 116018)

CPU/GPU協(xié)同運算技術在艦載警戒雷達實驗室模擬仿真中的應用

饒世鈞，邢忠臣，洪 俊

(海軍大連艦艇學院 信息作戰(zhàn)系，遼寧 大連 116018)

針對艦載警戒雷達實驗室建設雷達模擬仿真過程中模擬數據計算量大、模擬數據類型多、更新速度快及雷達回波顯示難的問題，在分析雷達模擬數據處理特點的基礎上，介紹了CPU/GPU協(xié)同運算技術的基本情況，提出了CPU/GPU協(xié)同運算技術在雷達模擬數據生成與回波顯示方面的具體應用方法，明確了CPU/GPU協(xié)同運算基本流程與各自任務分工，建立了CPU雷達模擬仿真數據組織與生成模型，給出了GPU雷達回波渲染與顯示方法，并采用向量元素的遍歷查找算法完成雷達回波數據獲取和雷達回波紋理數據更新。通過在通用計算機對傳統(tǒng)CPU運算和CPU/GPU協(xié)同運算兩種方法進行仿真，仿真結果證明了這一技術應用的可行性與先進性，這種技術的應用對于提高艦載警戒雷達模擬仿真效率與逼真度有著重要意義。

艦載警戒雷達； CPU/GPU協(xié)同運算； 回波渲染； 模擬仿真； 數據處理； 回波顯示

0 引 言

艦載警戒雷達作為現(xiàn)代海戰(zhàn)重要的傳感器之一，是水面艦艇獲取戰(zhàn)場信息的主要途徑，也是作戰(zhàn)系統(tǒng)形成戰(zhàn)場態(tài)勢的關鍵信息源，在水面艦艇作戰(zhàn)中扮演著極其重要的角色。由于雷達實裝造價昂貴，目前難以將新型號實裝配備到院校保障教學任務，故雷達模擬訓練是雷達實驗室保障實操教學的主要手段。

在雷達模擬訓練中，通常采用軟件化仿真方式，由于這種方式雷達缺乏前端發(fā)射信號，需要通過數據計算和可視化技術實現(xiàn)雷達數據生成與回波顯示。文獻[1-8]對GPU并行計算技術及并行優(yōu)化處理進行了研究，文獻[9-14]對雷達模擬仿真技術進行了探討，主要采用多核CPU并行計算技術、OpenGL紋理映射技術、多線程處理技術等完成雷達模擬仿真。隨著艦載警戒雷達技術的發(fā)展，雷達數據處理需求也越來越高，主要體現(xiàn)在數據處理量大、數據種類繁多和數據處理速度快等方面，在模擬仿真時易出現(xiàn)數據處理量與數據處理速度間的沖突，這在一定程度上增大了雷達模擬仿真的難度。本文針對這一問題，采用CPU/GPU協(xié)同運算技術進行數據計算與回波渲染，對于提高艦載警戒雷達實驗室建設水平和模擬仿真逼真度有著重要意義。

1 雷達模擬仿真數據處理特點分析

1.1數據處理量大

雷達數據處理主要包括地物、目標、干擾、雜波等數據的處理，在雷達實際裝備中通常由接收機來完成[15]。在雷達模擬仿真過程中，地物數據主要通過提取電子海圖高程數據，并利用地物遮擋模型仿真生成，目標數據主要通過目標模擬仿真模型和電磁波傳播模型計算生成，干擾數據通過干擾模型計算生成，雜波數據通過雜波分布模型仿真生成。這些數據疊加在一起，數據量將十分龐大，而且數據量隨著目標數量、作戰(zhàn)海區(qū)和氣象條件變化動態(tài)變化。

1.2數據種類繁多

雷達回波數據主要包括地物、目標、干擾和雜波數據，目標數據主要包括水面艦艇、民用船只、戰(zhàn)斗機、預警機、民航飛機、導彈、無人機、靶機等數據，干擾數據主要包括瞄準式窄帶噪聲、阻塞式寬帶噪聲、假目標、同頻同步、同頻異步、箔條等數據，雜波數據主要包括接收機噪聲、海雜波、氣象雜波等數據。這些數據特點各異，地物數據相對固定，目標數據統(tǒng)一控制，干擾數據動態(tài)變化，雜波數據分布范圍廣，在雷達顯示器這些數據需要分層疊加顯示。由于數據種類繁多，數據處理涉及的接口就會增多，受制約的條件和需要考慮的因素也會增多，也會在一定程度上增加雷達模擬仿真數據處理的難度。

1.3數據處理速度要求高

隨著現(xiàn)代作戰(zhàn)節(jié)奏加快，特別是反導作戰(zhàn)對雷達數據率提出了更高要求。新型艦載警戒雷達數據更新率高達1～2 s，雷達高數據率會給雷達模擬仿真帶來數據計算要求高、更新速度快等一系列問題，這些問題會給CPU帶來一定負擔。CPU既要完成大數據量計算和高數據率更新，又要完成紋理控制、回波渲染等視頻處理，必然會出現(xiàn)實時計算與回波顯示的沖突。

2 CPU/GPU協(xié)同運算技術

面對大數據量、快更新率和多樣化任務，單純依靠現(xiàn)有CPU計算技術難以解決，因此需要充分挖掘GPU的計算能力與顯示能力，運用CPU/GPU協(xié)同運算技術來解決數據量大與更新率快之間的矛盾。

2.1GPU的通用計算能力

基于CPU/GPU異構協(xié)同的計算平臺作為當今計算機異構混合平臺的一種，因其強大的數字計算能力、圖形處理能力、高性價比和高性耗比，受到越來越多的應用與關注。在這個平臺中，GPU扮演著十分重要的角色，GPU除用于專業(yè)圖形顯示外，還可用于大量的通用數據計算，并因此形成了GPU通用計算研究領域。GPU在進行數據計算時，將大量晶體管作為數據計算單元，實現(xiàn)高強度數據計算，降低數據延遲[16]。

2.2CPU/GPU協(xié)同計算

CPU/GPU協(xié)同并行計算，其基礎在于GPU的計算能力，其關鍵在于如何實現(xiàn)CPU和GPU的有機協(xié)同與高效配合。在協(xié)同時，CPU擔負必要的GPU管理功能，同時還擔負部分數據計算任務，與GPU進行配合共同完成計算。

3 具體應用

3.1協(xié)同運算流程

在應用CPU/GPU協(xié)同計算時，由CPU完成地物、雜波、目標等模擬數據的提取、生成與組織，由GPU完成數據轉換、圖層融合、紋理控制和回波渲染，以解決數據處理與回波顯示之間的矛盾。具體協(xié)同流程與具體分工如圖1所示。

圖1 艦載雷達模擬仿真CPU/GPU協(xié)同運算流程

3.2CPU數據組織與生成

一般艦載雷達主要采用極坐標的方式表示目標的斜距和方位，其屏幕中心表示雷達所在位置，熒光屏上的亮點或亮弧表示目標回波。在雷達模擬仿真中，為實現(xiàn)對雷達回波數據的統(tǒng)一組織，創(chuàng)建一個二維動態(tài)數組m_RadarEcho[X][Y]，其中X表示目標距離，Y表示目標方位，如圖2所示。

圖2 雷達回波數據組織形式

動態(tài)二維數組主要用于存貯所有回波數據，包括目標回波、海雜波、地物回波、干擾回波等。每個單元格用dB值來表示回波強弱，值越大，回波越強，值越小，回波越弱。數組大小根據雷達量程與回波數據量進行動態(tài)調整，兼顧回波顯示逼真度和雷達掃描速度兩方面的要求。

在數據生成時，通過高級電磁波傳播模型計算出目標、海雜波、干擾、地物等數據，通過數據處理技術對這些數據進行歸一化處理。

3.3GPU回波渲染與顯示

目前，實裝雷達光柵掃描顯示主要是基于專用的圖形處理芯片，并且采用了大量的硬件化設計，而模擬仿真的雷達圖像顯示只能依賴通用圖形顯示處理卡采用軟件來實現(xiàn)。OpenGL是一種不依賴于硬件的直接寫屏技術，利用OpenGL的渲染、α通道技術設置主平面和多個離屏平面、與GDI兼容的設備環(huán)境句柄，用API函數完成繪圖功能，通過對不同平面象素設置關鍵色，在主平面完成疊加顯示等，因此OPENGL能夠實現(xiàn)雷達光柵掃描顯示，掃描變換及顯示余輝模擬是需要重點解決的兩個問題。

實現(xiàn)掃描變換時，由于極坐標與直角坐標地址分辨率不同，會形成所謂顯示盲區(qū)和顯示死地址現(xiàn)象。顯示盲區(qū)是由于在顯示近區(qū)直角坐標的分辨率比極坐標低，使多個極坐標對應于同一直角坐標，這就造成在顯示近區(qū)不同重復周期間的視頻數據寫在同一視頻存儲器地址上，在顯示器近區(qū)的小目標一閃即逝，極易造成小目標丟失。顯示死地址現(xiàn)象是由于在顯示遠區(qū)極坐標分辨率低于直角坐標，使得顯示遠端一些直角坐標地址始終不能被訪問，從現(xiàn)象上看，在顯示遠端圖像會存在一些黑點，這些黑點即死地址，死地址現(xiàn)象影響形成圖像的質量，為此需合理地結合正向變換和逆向變換，從算法上保證掃描變換的質量。

由于光柵掃描與傳統(tǒng)的隨機掃描的掃描機制不同，光柵掃描無法自動產生隨機掃描中熒光粉的余輝效應，故需要模擬雷達掃描線的余輝顯示。通常實現(xiàn)掃描線的余輝方法包括畫線法、固定扇掃法和逐點消隱法等。其中畫線法較容易實現(xiàn)，原理是在屏幕上以畫直線的方式畫出每一角度的掃描線，但是當程序運行時，掃描線軌跡不斷地在屏幕上轉動，該方法不能無縫覆蓋整個扇掃區(qū)域，從而產生一個輻射狀的固定花紋。而固定扇掃法是在畫線法基礎上改進的一種仿真方法，它雖然消除了輻射狀花紋，但對于沒有目標到有目標信號時，由于數據量的增加會造成掃描線的轉速不同。逐點消隱法產生的余輝效果比較逼真，掃描線轉速也較穩(wěn)定，因此采用此法來實現(xiàn)。具體實現(xiàn)方法是在一定的時間內，隨機將視頻存儲器中的內容降低一個灰度等級，每個單元都必須被修改，這會導致整個屏幕畫面亮度逐漸衰減。在設計時，每畫一條掃描線就隨機產生一些地址，按照隨機產生的地址將保存在視頻存儲器中的顏色值取出，降低灰度值后再保存回原位置，由于采用此種方法使地址不會重復，這樣掃描一周后就應該能將整個視頻存儲器遍歷一遍，從而得到掃描線的余輝效果。因此要得到合理準確的效果，不重復隨機地址的產生是亟需解決的問題，通過建立隨機余輝地址表的方法可以解決這一問題。

3.4CPU和GPU協(xié)同方法

為形成雷達回波，需要將CPU生成的回波數據寫入GPU的紋理內存，從而實現(xiàn)雷達掃描與回波顯示。在實現(xiàn)過程中，首先根據雷達天線指向確定需要獲取的回波數據.假定雷達天線為i,根據雷達天線掃描和余輝顯示需要，確定需要獲取的回波數據矩陣Vector[0,X-1][i,i+N]。然后通過向量元素的遍歷查找算法在CPU內存中獲取回波數據矩陣。最后，把此回波數據矩陣加載到紋理內存中，分配給GPU中的片段處理器進行處理，在回波更新同時運用紋理內存遍歷查找算法進行對應更新。算法實現(xiàn)流程如圖3所示。

4 模擬仿真

通過采用傳統(tǒng)CPU運算和CPU/GPU協(xié)同運算兩種方法，對艦載某型警戒雷達進行模擬仿真設定該艦載雷達天線架高28 m，量程20 km，天線最大轉速60 r/min，初始位置緯度38°56′24″N，經度121°37′12″E，仿真機器配置為：

CPU：Pentium(R) Dual-Core E5400 2.7 GHz；

內存：2.0 GB；

圖3 CPU和GPU協(xié)同生成雷達回波算法實現(xiàn)流程

顯卡：Nvidia GeForce 210。

其模擬仿真結果如表1所示，雷達回波模擬效果如圖4所示。

表1 傳統(tǒng)方法與協(xié)同運算方法模擬仿真結果

圖4 采用協(xié)同運算方法的雷達回波模擬效果

5 結 語

本文采用的CPU/GPU協(xié)同運算方法能夠解決新型艦載警戒雷達模擬仿真數據處理量大與數據處理速度快的矛盾，提出的雷達回波數據生成、回波顯示和協(xié)同運算方法對雷達模擬仿真有著較好的適用性，對于提高雷達模擬仿真效果和效率有著重要作用。

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CPU/GPU Collaborative Computing Technology in the Application of Shipborne Alert Radar Lab Simulation

RAOShijun1，XINGZhongchen1，HONGJun1

(Department of Information Operate,Dalian Navy Academy,Dalian 116018,Liaoning,China)

In order to deal with the problems that large simulated data need large computing-capacity magnitude,there exist different types of data which update quickly and are difficult in radar echo display,based on analyzing the characteristics of the radar simulation data processing,the paper introduces the basic conditions of CPU/GPU collaborative computing technology,and puts forward the specific applying method of CPU/GPU collaborative computing technology in the radar simulation data generation and echo display,defines the basic workflow and the task of CPU/GPU collaborative computing,establishes the data organization and generation model of CPU radar simulation,gives out GPU radar echo shader and display methods,and uses the ergodic looking up algorithm of vector elements for radar echo data process and radar echo texture data update.Finally,through the computer simulation for the traditional CPU computing method and the CPU/GPU collaborative computing method,the feasibility and advance of this method are proved.The technology application has important significances to improve shipborne alert radar simulation efficiency and fidelity.

shipborne alert radar; CPU/GPU collaborative computing; echo shader; simulation; data processing; echo display

2016-10-12

饒世鈞(1978-)，男，湖北黃岡人，博士，副教授，碩士生導師，主要研究領域為雷達作戰(zhàn)使用、雷達模擬仿真。

Tel.：0411-80856366；E-mail：rsj0207@163.com

TE 319；TN 959.1

：A

：1006-7167(2017)07-0118-04