[发明专利]空中多目标轨迹预测的并行处理方法

说明书

本发明公开了空中多目标轨迹预测的并行处理方法，属于空中多目标轨迹预测的技术领域。在集群环境下构建包含：负责任务调度和逻辑事务管理的主节点、预测多目标轨迹的计算节点的分布式框架，采用MPI标准与Pthreads标准两级并行的方式实现主节点、计算节点之间的通信、逻辑事务的并行，并提出一种基于飞行器状态的任务分配策略，在有效缩短通信时间的前提下使得各个计算节点的任务分配更加均衡，解决了单个计算机节点处理容量低以及不能满足系统实时性的技术问题。

技术领域

本发明公开了空中多目标轨迹预测的并行处理方法，属于空中多目标轨迹预测的技术领域。

背景技术

空中多目标轨迹预测需要对大量空中目标进行跟踪，提供目标的瞬时位置、速度和预示落点等信息。系统须在极短的时间内分配和计算大量数据，实时性要求极高。

多目标轨迹预测任务数据具有以下特点：①横向独立性，即各批目标之间相互独立；②纵向相关性，即对同一批目标定轨及轨迹修正需要进行数据回溯；③单目标数据稳定性，即在目标不飞离监控区域的前提下会连续得到该目标数据；④目标数量不稳定性，即新目标产生、旧目标消失。

目前在处理多目标轨迹预测任务时使用的是串行处理方式，即在单台计算机上按照数据到来的时间顺序依次进行处理。这样既无法充分利用多核CPU的计算能力，也无法满足实时性需求。尤其是随着空中目标数量的增多，产生的任务数据量激增，对系统处理能力的要求更加苛刻。

利用由多台计算机组成的集群环境和并行编程技术(如MPI，Message PassingInterface，消息传递函数库的标准规范)，将任务进行合理划分后分配到各个计算机节点上同时进行任务处理可以大大缩短整体任务的执行时间，从而满足实时性需求。多目标轨迹预测任务特点中的横向独立性使整体任务具有较高的并行特性，其纵向相关性又使得集群环境下任务调度方案的制定具有一定的挑战性。

针对多目标轨迹预测任务处理的研究主要集中在轨迹计算算法上，目前的专利和文献中还没有将多目标轨迹预测任务部署在集群环境下的并行处理方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述背景技术的不足，提供了空中多目标轨迹预测的并行处理方法，考虑到多目标轨迹预测的横向独立性、纵向相关性，提出一种基于计算机集群的并行处理方案，并提出一种基于飞行器状态的任务分配策略，在有效缩短通信时间的前提下使得各个计算节点的任务分配更加均衡，解决了单个计算机节点处理容量低以及不能满足系统实时性的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

空中多目标轨迹预测的并行处理方法，包括如下步骤：

在集群环境下构建包含：负责任务调度和逻辑事务管理的主节点、预测多目标轨迹的计算节点的系统，各计算节点相互独立，所述系统采用MPI标准与Pthreads标准两级并行的方式实现主节点、计算节点之间的通信、逻辑事务的并行；

主节点将目标数据按批号分类后存入map映射表，根据任务调度策略将分类后的目标数据发送给计算节点，以Taskassign表记录每批目标数据被分配到的计算节点的编号，以Proctasknum表记录分配到各计算节点的任务量，根据目标任务消失概率对各计算节点产生的任务量进行估计得到分配至各计算节点的任务量；

计算节点内目标数据接收线程和轨迹计算线程并行执行，以partial map表记录目标数据接收线程接收到并按批号分类的目标数据，轨迹计算线程完成计算后发送轨迹预测结果给主节点。

作为所述空中多目标轨迹预测的并行处理方法的进一步优化方案，由表达式：得到分配到计算节点i的任务量P_i，j为计算节点i当前目标任务的编号，m_i为计算节点i当前目标任务的数目，为目标数据消失的概率函数，其中，分别为第i个计算节点上第j个目标任务到达时间、初始位置、当前状态，Δt表示在此时间段内新任务不消失。