一種高超音速目標回波快速捕獲方案的設計與測試

張寶玲++鄭海昕++薛俊詩

摘 要： 工作于UHF/VHF頻段的雙基地雷達探測系統可作為高超音速臨近空間目標探測的重要手段之一，為了解決探測系統快速發現與跟蹤目標的實時性問題，提出一種基于GPU的臨近空間高速高動態目標回波信號的快速捕獲方法，給出了捕獲方案的設計過程、軟件設計思路和原理框圖，并選擇具有代表性參數的信號，在實際平臺上進行測試并給出測試結果，驗證了該設計方案的可行性。

關鍵詞： 臨近空間； 高超聲速飛行器； 多基地雷達； 捕獲； GPU

中圖分類號： TN95?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）17?0027?03

Design and testing of fast capture scheme for hypersonic target echo

ZHANG Baoling， ZHENG Haixin， XUE Junshi

（Academy of Equipment， Beijing 101416， China）

Abstract： The bistatic radar detection system working at UHF/VHF can be used as one of the important means for near space hypersonic target detection. In order to solve the real?time problems of detection system in the process of fast discovery and tracking target， a GPU?based fast capture method of echo signal of high speed and high dynamic target in near space is put forward. The design process， software design idea and principle block diagram of the capture scheme are presented. The signals with representative parameters are chosen to test on the practical platform， and the test results are provided. The feasibility of the design scheme was verified.

Keywords： near space； hypersonic vehicle； multistatic radar； capture； GPU

0 引 言

臨近空間作戰平臺相對于一般飛機和衛星具有飛行高度適中、生存概率高、威脅作用大、部署速度快、機動能力強等獨特的優點[1?3]。雷達探測是臨近空間目標探測的主要技術手段[4]，而多基地雷達探測系統在體制上具有隱蔽性、生存能力、抗干擾能力、反隱反偵察能力、反干擾能力強等技術優勢[5]。

工作于UHF/VHF頻段的多基地雷達探測系統用于高超音速臨近空間目標探測，能夠克服臨近空間高超音速目標所特有的黑障效應，如果再采用一定形式的擴頻技術，例如采用二相編碼脈沖信號，則使得敵方偵察雷達探測到發射機的概率進一步下降，從而使探測系統具有卓越的生存能力，是一種典型的低截獲概率雷達。但是由于臨近空間高超聲速目標具有高速、高動態的特性[6]，而且在一個天線波束內的駐留時間很短，各接收站必須具備對接收信號進行快速檢測的能力，及時發現目標。探測系統的工作實時性是系統需要重點設計和保障的技術指標。基于FFT的多通道頻域并行捕獲方法，無論是基于FPGA的硬件電路還是基于CPU并行多路FFT的軟件實現，效果均不理想。鑒于GPU具有高度并行化的特點，如果對并行算法進行改進后將其應用于多基地雷達高超音速臨近空間目標探測系統，則可以實現臨近空間高動態回波的快速捕獲。

1 GPU用于高速高動態回波捕獲的基本原理

GPU是一種擁有極強的計算能力和較高的存儲器帶寬的多線程多核處理器，GPU于1999年由NVIDIA公司提出，并以大大超過摩爾定律的速度高速發展[7]。2003年，Moreland 等人利用常規算法在GPU上實現了快速傅里葉變換[8]（FFT）。NVIDIA推出統一設備架構（Compute Unified Device Architecture，CUDA）后，使其強大性能得到充分的發揮，應用領域也不斷擴展。CUDA的架構組成如圖1所示[9]。

將GPU應用于信號快速捕獲時，采用基于FFT的多通道頻域并行捕獲方法，將一定時間長度的多通道多普勒補償后的數據送入GPU顯存，利用GPU中的眾多多線程處理器進行并行FFT處理及相關計算，將計算結果返回CPU，進行峰值檢測，獲得多普勒頻率和回波延遲時間的估計值，進而完成目標檢測和參數估計。

2 基于GPU的回波捕獲方案設計

2.1 確定并行通道數目

對于雙基地雷達探測系統，目標回波信號的多普勒頻率為：

[fd=2vλcosφcos β2] （1）

多普勒變化率為：

[f′d=aλcosφcos β2] （2）

式中：[v]為目標在雙基地平面內的運動速度；[a]為加速度；[β]為雙基地角；[φ]為目標速度方向與雙基地角平分線的夾角。

由式（1），式（2）可見，臨近空間高超聲速目標的多普勒頻率和多普勒變化率不僅與目標有關，還與在雙基地雷達中的位置關系有關。

例如，設臨近空間高超聲速目標在雙基地平面內的速度最大值為5.1 km/s，選取探測頻率為300 MHz，雙基地角[β]的范圍是[3°，157°]，根據式（1）可得多普勒的捕獲空間為[-10，10] kHz。適當增加偽碼長度，可以提高偽碼捕獲增益，增加調制脈沖時長，降低回波信號劇烈波動帶來的影響。

一般情況下，當多普勒頻率搜索間隔等于一個脈沖時長的倒數時便能滿足信號捕獲的要求，由于臨近空間高動態回波信噪比較低，應減小多普勒搜索步長，選擇500 Hz～1 kHz。

2.2 前期處理

將采樣后的中頻信號分別與各通道的本地復載波相乘，對多普勒頻偏進行補償。產生本地偽碼信號，并對其進行內插，使內插后的本地偽碼長度與剝離載波后的中頻信號采樣數據長度一致。然后將補償后的中頻信號和本地偽碼信號從CPU內存拷貝到GPU顯存中。由于GPU每次只能調用一次CUFFT庫，但是在一個CUFFT中可以同時做多個FFT，因此需要將輸入信號與不同初相位的PN碼對應碼位相乘后再進行數據復合，形成串行數據塊，以便利用一個CUFFT做多個FFT，實現FFT的并行運算。

2.3 GPU端信號捕獲

利用CUFFT庫函數實現（D+1）路FFT并行運算，分別對各通道數據與本地偽碼信號進行FFT運算[10]。將本地偽碼信號FFT處理后的結果取共軛，并分別與FFT處理后的D路并行中頻信號相乘，乘法運算可以利用GPU核函數設計的并行算法運算；將頻域相乘后的結果再次調用CUFFT，完成IFFT運算，對運算結果并行取模。

2.4 峰值搜索

GPU的邏輯判斷執行能力較差，尋找相關峰值、捕獲判決的任務由CPU完成。進行捕獲判決后，匹配時得到的結果為含有偽碼相位信息、具有相關峰值的譜線；而不匹配時的結果相當于對回波信號進行了一次偽碼調制，不會得到峰值信息。將相關峰值最大時刻與發送信號的初相位進行比較，即可獲得回波信號的偽碼粗相位，而由峰值所在的通道數可得到多普勒估計值。

2.5 設計方案

綜上所述，可以設計出利用GPU進行高動態回波快速捕獲的原理框圖，如圖2所示。

2.6 軟件設計

CUDA編程模型是將進行串行計算和邏輯運算的CPU（主機）和負責高速并行計算的GPU（設備）由PCI?E總線連接。在編程過程中，必須對程序作詳細的規劃，對串、并行部分進行合理區分，并利用CUDA完成并行執行部分。由于CPU和GPU之間的數據傳遞需要耗費一定的時間，在進行CUDA編程時，應盡量減少兩者之間的數據傳遞，提高計算效率[10]。理想情況下，CPU串行代碼只負責內核函數的啟動與清理，而由GPU完成盡量多的計算任務。

軟件實現主程序流程如下：

（1） 初始化數據。利用Malloc為內存申請空間，用于存儲本地偽碼信號、中間處理結果；將回波數據和內插后的本地偽碼讀入內存，利用cudaMalloc在GPU端申請空間，用于存儲由CPU讀入的數據和計算結果；

（2） 對CUDA內核的FFT進行初始化，并設置運算點數。設并行通道數為D，每路信號采樣點數為N，則運算點數為（D+1）N；

（3） 將CPU內存中多通道多普勒補償后的數據送入GPU顯存；

（4） 調用CUFFT完成多路并行快速傅里葉變換，用乘法核函數完成并行乘法運算，然后對各運算結果并行取模；

（5） 將計算結果讀回CPU，完成捕獲判決。相關峰最大值低于門限值，判定無目標；相關峰最大值高于門限值，判定有目標，并計算目標的粗多普勒值和碼相位。將該值作為載波NCO的初始值，進行精確捕獲，則可進行連續跟蹤，并獲得精確的多普勒頻率用于速度解算。

3 方案驗證與測試

為了驗證方案的可行性，在實際GPU平臺上對基于FFT的多通道頻域并行捕獲的高動態回波捕獲性能進行了測試。測試過程中，兼顧搜索效率和參數估計精度，在保證系統工作的實時性和有效性的前提下，提高目標檢測概率和參數估計的精度。選擇探測系統的探測信號的頻率為300 MHz，雙基地角[β]的變化范圍為[3°，157°]，臨近空間高超聲速目標在雙基地平面內的速度最大值為5.1 km/s，根據式（1）可以計算出，多普勒的捕獲空間為[-10，10] kHz。 取回波信號的多普勒頻率為[fd=]-4 045 Hz，信噪比為-20 dB，搜索通道頻率間隔為100 Hz。共測試三組數據，其中一組捕獲數據，兩組跟蹤數據。部分程序代碼如圖3所示，測試平臺、參數和測試結果如表1所示。

碼速率：6.138 MCPS，折合6.5采樣點/碼片，以一個偽碼周期為相關積分時間計算測試點數。根據不同階段進行不同頻率的重采樣，調節測試數據點數。

測試得到的相關峰值最大值的通道數為141（與理論分析相同），多普勒估計粗值為4 000 Hz。

利用GPU進行400路4 096數據點的并行計算時間可以控制在200 ms內。當數據量較大時，并行運算速度可以達到串行的10倍左右。在進行臨近空間高超聲速目標檢測時，可以適當增加并行通道數，提高捕獲精度。利用GPU可以在滿足一定精度的前提下快速完成高動態回波信號捕獲，充分保證目標探測的實時性。

4 結 語

由于臨近空間高超聲速目標的特殊性，對探測系統的實時性提出了更高的要求，而對于較長碼周期的擴頻探測信號就更難實現。本文根據GPU具有高度并行化、多線程多核的硬件結構特點，將其應用于臨近空間高動態回波信號的捕獲。分析和測試驗證表明，利用GPU實現的基于FFT的多通道頻域并行捕獲方案，可以實現臨近空間高動態回波信號的實時捕獲，進而完成目標的快速檢測與參數估計。

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