[发明专利]一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法

权利要求书

1.一种基于GPU的长码分段重叠局部相关捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1提取长码生成本地参考信号序列

根据本地时间t₀，取[t₀t₀+t]时间段持续时间为t的长码数据，根据采样率f_s生成本地参考信号序列p(n)，p(n)为{p(0) p(1) … p(tf_s)}；

步骤S2输入信号剥离载波

以采样率f_s对输入信号进行采样，采集(T+t)秒的输入信号，其中T为预设的伪码搜索不确定时间范围，剥离载波后生成输入信号复信号序列s(n)，s(n)为{s(0) s(1) … s[(T+t)f_s]}；

步骤S3分配数据存储空间，传输数据到GPU设备端

在GPU设备端为输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)分配存储空间，使用cudaMemcpy()函数将输入信号复信号序列s(n)和本地参考信号序列p(n)由主机端拷贝到GPU设备端；

步骤S4输入信号复信号序列重叠分段划分，本地信号序列补零扩展

将输入信号复信号序列部分重叠分段划分，得到m个序列s_i(n)i＝0,1,…,(m-1)，将本地信号序列p(n)补充Tf_s/m个0，得到序列p0m(n)；

步骤S5创建傅里叶变换计划

调用函数cufftPlan1d()、cufftPlanMany()创建傅里叶变换计划；

步骤S6批处理计算信号序列傅里叶变换

调用函数cufftExecC2C()、cufftExecR2C()，批处理计算分段划分的m个序列s_i(n)的傅里叶变换序列S_i(k)和本地信号序列p_0m(n)的傅里叶变换序列P_0m(k)；

步骤S7频域共轭乘运算

在GPU中逐点计算S_i(k)与P_0m(k)的共轭乘积，得到序列Y_im(k)；

步骤S8逆FFT得到多段相关值序列，拼接后得到整个相关值序列

调用函数cufftExecC2C()计算Y_im(k)的逆FFT，得到m个循环相关序列y_im(n)，截取每个相关序列的前Tf_s/m个值y_i(n)，拼接后得到整个不确定时间范围内的相关值序列r(n)；

步骤S9计算相关值序列模值

在GPU中逐点计算相关值序列r(n)的模值，得到模值序列M(n)；

步骤S10信号检测

搜索M(n)的最大值，判断是否超过检测门限，并确定码相位值t_d。