一種基于lib庫的Difar算法高效移植方法

徐丞君

中國船舶第七一五研究所，浙江杭州 310012

0 前言

被動定向聲納浮標是海軍反潛巡邏機[1]常用的一種搜索發現定位水下移動目標的武器設備，其具有作用距離遠、性價比高、隱蔽性強、部署靈活等優點。被動定向聲納浮標水聽器具有方向性[2]，可以將被動接受到的水下目標信息進行耦合，使其包含全向信息與方向信息，隨后通過DSP板將得到的信息經過被動定向聲納浮標（Difar）算法計算即解復用以及互譜法，還原出目標的頻譜與方位信息，從而發現水下潛藏的目標及方位。

在海軍制式裝備中，被動定向聲納浮標算法一般運行在DSP（Digital Signal Processing）板上。但是DSP板的價格高、開發周期長[3]，而且調試運行代碼也不易。一套運行于DSP板的Difar算法系統設備少則幾十萬，如此高昂的價格會嚴重影響模擬實驗訓練、數據回放需求方的采購數量，而PC平臺價格實惠，一臺幾萬的設備就可以達到相應的算力，同時由于在模擬實驗訓練、數據回放等情況下不會出現極端環境造成PC平臺宕機等問題，所以，如何在PC平臺搭建Difar算法處理系統是一個具有現實經濟意義的任務。本文著重研究了一種基于lib庫文件形式，即將底層函數通過宏定義隔離生成lib庫文件的方式，高效地實現了Difar算法從DSP板到PC平臺的移植。

1 算法原理[4]

被動定向浮標水聽器包含兩部分：一部分是全向水聽器，可以得到全向信號；另一部分是兩個正交的偶極子傳感器沿著浮標的X軸與Y軸方向進行布置，對應于X信號，Y信號。不失一般性，假設目標頻率為Freq的單頻信號，目標與Y正軸夾角為θ，則全向、東西、南北信號分別為：

其中，Omi——全向信號；

Freq——目標頻率；

t——時間。

其中，EW——X信號，即東西信號；

θ——目標與Y正軸夾角。

其中，NS——Y信號，即南北信號。

假設，導相頻率為φ，導頻頻率為φ/2，地理正北方向與Y軸正軸夾角為σ，則復合以后的信號為：

其中，sig——復合后的信號；

φ——導相頻率；

σ——地理正北方向與Y軸正軸夾角。

當DSP信號處理板接收到復合信號以后就進行Difar算法運行，即先將復合信號經過解復用，還原出原先的全向信號與東西信號、南北信號；接著通過互譜法得到目標頻率與方位，即假設求得的全向、東西、南北信號對應的頻率為FO(m)，FEW(m)，FNS(m)，則全向與東西信號互功率譜為：

IEW——全向與東西信號頻率互譜求解后的結果。同理，全向與南北信號互功率譜為：

INS——全向與南北信號頻率互譜求解后的結果。則目標的方位與頻率之間關系為：

其中，?——INS(m)與IEW(m)之比的正切角。

Difar算法的程序框圖如圖1所示。首先，Difar算法需要先將被動定向浮標耦合得到的復合信號進行解復用，得到全向、東西、南北信號，然后進行互譜法，最后得到頻率與方位信息。

2 lib庫設計思路

在將上一節的Difar算法用C語言實現過程中，會涉及到諸如FFT、數組拷貝、數學函數等接口的使用，而在Win系統VS開發環境與DSP如Ti6678板開發環境中，這些函數的接口調用方式是不同的。如數據搬移函數，在Ti6678開發環境下，包含兩種函數：

（1）void DSP_blk_mov_cn(const short* restrict x, short *restrict r, int nx)

（2）void DSP_blk_move(short* restrict x, short *restrict r, int nx)

此兩個函數的使用區別為：當nx＞= 8; nx %8 =0時，采用DSP_blk_move函數；否則采用DSP_blk_mov_cn函數。但是，在Win系統VS開發環境中，數據搬移函數[5]的聲明如下：

void* __cdeclmemcpy(

_Out_writes_bytes_all_(_Size) void* _Dst,

_In_reads_bytes_(_Size) void const* _Src,

_In_ size_t _Size

);

可見，此兩種平臺同一種功能的函數接口的形式完全不同。如果在Difar算法實現過程中直接調用相應平臺的接口函數的話，那么在移植過程中，會給程序員造成非常大的工作量以及很多不確定的困難，這對代碼的移植非常不利。所以，為了便于代碼從一個平臺移植到另一個平臺，可以將如上的函數接口進行封裝。封裝的該函數接口如下：

void VMovAptF(float* pfInput, float* pfOutput, int nDataLen)

{

#ifdef TI6678

int nDataLenTmp = 0;

nDataLenTmp = nDataLen*2;

if( (0 == (int)pfInput%8)&&( 0 == (int) pfOutput %8)&&( 0 == (int) nDataLen %8) )

{

DSP_blk_move((short*)pfInput, (short*)pfOutput, nDataLenTmp);

}

else

{

DSP_blk_move_cn((short*)pfInput, (short*)pfOutput, nDataLenTmp);

}

#endif

#ifdef VC

memcpy(pfOutput, pfInput, nDataLen*4);

#endif

}

從封裝的函數接口VMovAptF可知，通過宏定義可以隔離不同系統之間的接口差異，從而將這些底層接口分別在DSP平臺和VC平臺生成不同的lib文件，供上層的Difar算法使用。

3 代碼高效移植

3.1 算法流程圖

Difar算法程序實現流程圖如圖2所示。首先將Difar算法用到的底層函數進行lib庫文件形式封裝；然后再供Difar算法中的解復用，互譜法等算法調用；最后將結果送出進行顯示，實現Difar算法代碼在不同平臺之間的高效移植。

3.2 實現條件

在Intel x86硬件服務器平臺進行驗證，CPU為i7-4770、內存為32G、32核，操作系統為Windows，開發工具為Visual Studio 2010。

第一步：在VS中創建新項目，選擇創建靜態庫模式；

第二步：將封裝的函數置于AdaptFB.cpp中，同時創建包含函數聲明的文件AdaptFB.h；

第三步：編譯該項目，生成AdaptFb.lib文件；

第四步：在VS中新建空項目，然后在該項目中添加AdaptFB.h與lib庫文件，在main函數文件中，添加#pragmacomment(lib, "AdaptFB.lib")。該語句表示引用AdaptFB.lib庫，此時可以將Difar算法代碼直接移植過來。

3.3 移植方式

將Difar代碼直接復制到Win系統的VS2010的新建項目中，主要需要修改如下部分，然后進行微調，就可以實現代碼移植：

（1）由于DSP板不同核間通過內存共享方式實現數據通信，而在Win系統的VS2010中，一個核的代碼可以移植到一個項目中，多個核的代碼則對應多個項目的代碼，不同項目之間沒有內存共享機制，故不同項目之間進行數據交互，需要修改為：通過調用[6]。

HANDLE

WINAPI

CreateThread(

_In_opt_ LPSECURITY_ATTRIBUTES lpThreadAttributes,

_In_ SIZE_T dwStackSize,

_In_ LPTHREAD_START_ROUTINE lpStartAddress,

_In_opt_ __drv_aliasesMem LPVOID lpParameter,

_In_ DWORD dwCreationFlags,

_Out_opt_ LPDWORD lpThreadId

);

函數創建多個線程，采用UDP或者TCP方式進行網絡通信，從而實現不同項目之間的數據交互。如果一次數據長度超過65,536 Byte，則需要將一次數據分成多次進行收發。

（2）由于DSP板中可以指定指針變量存儲的地址空間以及大小，而Win系統的VS2010中不行，所以對于代碼中的此類指針變量需要定義相應的數組，將指針變量引用到相應的數組即可。

（3）調用Sleep函數時，該函數的參數需要進行多次嘗試，選擇一個最佳的值。

3.4 實驗驗證

用模擬器投遞一枚浮標，頻率為300 Hz，方位為70°。將浮標的信號輸入Difar算法中，處理結果如圖3所示。

從圖3中可以看出，在頻率299.9 Hz處有一根亮線，表明Difar算法計算得到的頻率為299.9 Hz，與實際的設置的頻率300 Hz相差0.1 Hz。對于方位，預設值為70°，而Difar算法計算結果為69.8°，兩者相差0.2°，這在允許范圍之內。故移植后的代碼Difar算法計算該情況正確。

接下來投遞一枚浮標，頻率為400Hz，方位為200°。將浮標的信號輸入Difar算法中，處理結果如圖4所示。

同理，從圖4中可以看到，399.6 Hz處有根亮線，表明Difar算法計算的頻率結果為399.6 Hz，與預設400 Hz，相差0.4 Hz。此種情況的頻率相差比上述情況的要大，原因在于頻率越高，在相同屏幕數據點數的情況下，頻率分辨率越低，所以屬于正常情況。而方位相差0.1°，在允許的范圍之內，故移植代碼計算該情況亦正確。

其他驗證情況見表1所示。

表1 驗證結果

從上圖分析可以看出，Difar算法在Win系統VS2010平臺下的計算結果與預設值是一致的，即預設值與實驗值之間的誤差在合理范圍之內。將Difar算法從DSP到VS平臺的移植，大部分工作也僅僅在于生成底層接口函數lib庫，修改不同模塊之間數據交互的方式，而不需要對Difar算法進行修改與驗證，這使算法的移植節省了很大工作量。由此可見，基于lib庫文件形式，通過宏定義隔離消除不同操作系統底層函數聲明的差異形式實現Difar算法在不同系統上的高效移植是可行的。鑒于DSP板高昂的價格，以及PC電腦低廉的價格，此項工作具有十分重要的經濟價值與現實意義。

4 結束語

本文對被動定向聲納浮標（Difar）算法原理進行了簡單介紹，對不同系統之間底層接口函數進行lib庫文件的封裝思路與方法進行了詳細的介紹；同時指出了Difar算法直接調用lib庫封裝后的底層函數，可以高效地從DSP板到Win操作系統的代碼移植；最后進行了仿真實驗驗證。實驗結果表明，基于lib庫文件形式的Difar算法移植是高效的，同時，PC機與DSP板相比，價格上有顯著優勢，表明本文提出的高效的代碼移植工作是非常有意義的，可在其他浮標算法移植過程中進行推廣使用。但是該方法涉及到不同數據之間的交互需要通過多線程的方式進行，需要調用Sleep函數，而該函數參數不容易確定，取值小了會造成后續計算來不及，取值大了會多耗時，這方面需要進一步研究改進。