基于嵌入式GPU的水聲信號處理平臺研究

劉建濤 張海彬

（1.海裝沈陽局駐沈陽地區第三軍事代表室 沈陽 110003）（2.沈陽遼海裝備有限責任公司 沈陽 110003）

1 引言

聲納是海軍艦艇的重要裝備，而信號處理是聲納裝備從海洋干擾背景中提取信息的關鍵過程。近年來，隨著國防發展的需要，對聲納裝備的性能要求日益提高。信號處理需要處理的數據量越來越大，算法復雜度越來越高。以DSP芯片為運算核心的第三代信號處理平臺在處理大規模數據和更復雜的算法時，不得不使用更多的硬件來彌補運算力的不足，隨之而來的則是軟件編程的難度進一步提高[1]。

GPU具有大規模并行運算的特點，在處理大量數據的復雜運算時具有速度優勢。同時其具有相對DSP更低的功耗和體積。因此，GPU已經成為下一代信號處理平臺的主要研究方向[3～4]。

本文通過分析GPU硬件結構，CUDA軟件編程模型和并行架構，研究嵌入式微型GPU平臺作為水聲信號處理系統。該系統體積非常小，作為信號處理設備可以應用于無人艇，UUV，聲納浮標等小型水聲探測平臺，其運算量也支持其應用于大型聲納系統。科學實驗使用該系統替代DSP平臺可以節約大量經費，減少負擔。該GPU平臺也支持數據庫和深度學習模塊[5～6]。

2 Jetson agx xavier GPU平臺

Jetson系列是英偉達開發的微型嵌入式平臺，主要應用于移動AI設備，如配送物流自主機器人，UAV，工廠系統等。該平臺具有高運算量（每秒32萬億次運算），低功耗（30W），高速I/O性能（750Gbps），體積小（100 mm×105mm）的特點，可以完成如視覺測距、傳感器融合、定位與地圖繪制、障礙物探測，以及對新一代機器人至關重要的路線規劃算法等。……