[发明专利]利用GPU实现外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法

说明书

技术领域

本发明涉及外辐射源雷达技术领域，尤其涉及一种利用GPU实现外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法。

背景技术

近年来，利用广播、电视、卫星等民用照射源的外辐射源雷达探测技术越来越受到大家的重视。外辐射源雷达系统本身不需要发射信号，直接利用环境中已有的或者目标本身发射的电磁波信号进行目标探测与定位，因此具有抗干扰、抗反辐射导弹、抗低空突防和反隐身的综合“四抗”潜力。然而由于外辐射源雷达具有非协作、不可控、不可预知的特性，使得外辐射源雷达的探测性能往往较传统雷达系统差，特别是接收到的目标回波幅度弱，易被直达波、多径杂波及干扰淹没，因而在目标检测前需要进行杂波抑制处理，其中杂波抑制的实时处理是外辐射源雷达实时化关键步骤之一。

常用的如LMS，NLMS，BLMS，RLS，LSL等闭环自适应滤波算法属于迭代类算法，处理时数据按一定批次输入自适应滤波器，由于每批次数据量较少，算法时间和空间复杂度相对较低，易于在FPGA、DSP或CPU上实现。但迭代类算法面临收敛速度、稳定性和适应能力等难以确定的问题。F.Colone等人提出基于最小二乘(Least Square,LS)算法的扩展杂波相消(Extensive Cancellation Algorithm,ECA)和扩展相消批处理算法(Extensive Cancellation Algorithm Batches,ECA-B)，算法直接利用输入信号和期待响应的信息计算自适应权值，无需引入输出信息的反馈，避免了迭代类算法的收敛问题，因而不会引起输出误差的发散，是一种稳健的自适应算法。但由于其求解过程中需要计算高维复矩阵乘法和矩阵求逆，耗时较长；且为减少估计误差，通常需要提高样本数目以取得较好的滤波效果，导致空间复杂性增加。原理上，ECA和ECA-B算法针对单通道数据处理，以ECA为例，采用常规算法，对单个通道处理时，时间和空间复杂度分别为O(NK²+K³)和O(NK)，其中N为数据点数，K为杂波子空间自由度。当通道数为M时，时间复杂度和空间复杂度分别为O(MNK²+MK³)和O(MNK)，算法存储空间占用和计算量与通道数目成正比，若采用传统基于FPGA、DSP或ARM等微处理器的实时处理方案，不仅开发周期、费用相对较高，而且存储空间和硬件计算能力需求难以满足。

近年来，随着大规模集成电路技术的发展，中央处理器(Central Processing Unit,CPU)和图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)性能与日俱增，为外辐射源雷达的实时信号处理提供了新的解决方案。相对于传统方案，其具有成本低廉、结构简单、开发容易等优点。由于GPU能够并行计算，且具有存储空间充足、数据吞吐量大、浮点运行能力强等优点，ECA和ECA-B算法(以下并称为ECA类算法)更适合利用GPU予以实现。但该类算法处理多通道数据时需要分别对各个单通道进行处理，计算量和空间占用存在大量冗余。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种利用了CPU强大的逻辑控制能力和GPU的大规模数据并行运算能力，使得浮点运算能力强，数据扩展性好，能有效提高信号处理速度的外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法。

本发明还有一目的是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种开发费用少，开发周期缩短，调试简单的利用GPU实现外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法。

本发明再有一目的是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种大大减小了计算量和存储空间占用，缩短了信号处理耗时的利用GPU实现外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种利用GPU实现外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取用于杂波抑制处理的外辐射源雷达信号数据：具体是首先将外辐射源雷达的接收阵列各个阵元接收到的回波信号经过模数转换、滤波抽取变换到数字基带，然后将变换到数字基带后的数据传送至主机端，在主机端对各个通道数据乘以相应通道校准值进行校准；

步骤2、在主机端将步骤1接收的数据进行初始化：主机端使用函数malloc为中央处理器CPU分配计算所需内存，使用函数cudaMalloc为图形处理器GPU分配计算所需显存空间；

步骤3、主机端将接收的数据传送至图形处理器GPU显存中，并定义：