[发明专利]一种基于GPU向量运算的多相关器计算方法

说明书

本发明提出一种基于GPU向量运算的多相关器计算方法，解决现有技术中扩频信号软件多相关器运算时间长的问题。通过建立一种基于矩阵向量运算的扩频信号并行多相关器计算模型，将输入信号向量和本地参考信号矩阵批处理，利用GPU中大量的浮点运算单元以及矩阵向量乘法并行计算相关值，提高了信号多相关运算的实时性，能够实现扩频信号软件多相关器实时计算，对卫星导航扩频信号完好性监测以及多径抑制有着重大意义。

技术领域

本发明涉及卫星导航扩频信号接收处理领域，特别是卫星导航信号完好性监测与多径抑制中多相关器计算方法。

背景技术

在卫星导航信号完好性监测、多径抑制以及GNSS-R遥感等应用中，需要在一个通道中实现高分辨率多相关器，几十个通道的相关运算对运算资源提出很高的要求。多相关器设计技术是接收机关键技术之一。

GPU中有数以百计的浮点运算单元。近几年，基于GPU的通用计算技术开始应用于工程计算领域。相关专家和研究机构对GPU通用计算在导航信号接收领域的应用进行了部分研究，通过GPU中大量的运算单元并行计算，相比基于CPU的相关运算速度进一步提升。目前多核多处理器并行结构计算机已成为桌面计算机主流产品，大部分软件接收机算法基于单核处理器的串行运算，如何挖掘算法并行性，充分利用处理器资源是需要解决的核心问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于GPU向量运算的多相关器计算方法，解决现有技术中扩频信号软件多相关器运算时间长的问题。

信号接收通道中的核心部件为相关器，主要完成基带信号与本地参考信号的相关运算。在多核处理器或GPU实现软件相关器时，为了充分利用众多处理器内核的运算资源，数据处理方式采用批处理方式，将所处理的数据向量化。使用向量空间的概念来分析导航信号相关接收能带来诸多方便。

一种基于GPU向量运算的多相关器计算方法，包括以下步骤：

1)根据伪距ρ确定输入信号采样数据流的起始点，将输入信号向量化，将接下来的N个采样数据点定义为输入信号向量S，S＝[s(0) s(1) … s(N-1)]^T；

2)根据信号载波多普勒频率f_d、载波相位由公式(1)计算生成相干积分时间内的本地载波多普勒信号向量C，计算输入信号向量S与本地载波多普勒信号向量C的哈达马积，将输入信号向量S中的分量与载波多普勒信号向量C中的分量对应相乘，得到剥离载波的基带复信号向量X；

其中：T为信号采样周期，N为相干积分时间内的采样点数；

3)根据扩频信号伪码频率f_P、伪码初始相位ρ₀以及相关器数目M(其中M为奇数)，由公式(3)生成M个本地参考伪码向量，M个本地参考伪码向量间的码相位间隔δ为2/(M-1)f_P，这M个本地参考伪码向量组成本地多相位参考伪码矩阵Y_MP；

其中，PN(n)为伪码序列，其根据需要接收的信号类型和GPS/GLONASS/BDS/Galileo导航系统信号接口控制文件(ICD)，选择不同的伪码序列。

4)基于NVIDIA公司图形处理单元(GPU)的基础线性代数子程序库(CUBLAS)或基于英特尔数学核心函数库(MKL)，通过矩阵向量乘法并行计算基带复信号向量X与本地多相位参考伪码矩阵Y_MP的乘积，得到M个相关值组成的多相关值向量为R_MP。