[发明专利]一种软件化雷达跨平台通用并行计算库的构建方法

说明书

本发明涉及雷达信号处理领域，提供了一种软件化雷达跨平台通用并行计算库的构建方法。其主旨在于，雷达信号处理的跨平台并行实现，提高雷达信号处理处理效率，缩短了雷达信号处理的时间。其主要方案包括：步骤1、利用宏定义实现对同一接口向不同计算平台的映射；步骤2、建立粗细粒度并行库，对粗细粒度算法的划分，得到细粒度并行库和粗粒度并行库；步骤3、为步骤2中所述的粗细粒度并行库的实现文件建立相应的头文件；步骤4、为步骤3中所述的包含所有粗细粒度的用于软件化雷达领域的跨平台并行库构建统一的头文件；步骤5、根据步骤4中的头文件和步骤2中并行库实现文件中的注释段构建一份说明文档，用户可利用该文档快速查阅所有并行函数库的具体信息。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理领域、尤其是并行库的设计方法、并行库的跨平台设计、并行库的可扩展性设计等。

背景技术

“软件化雷达”(Software Defined Radar，SDR)是将传统雷达的模拟电路模块数字化，具有通用化和数字化特点的新型雷达系统，具有开放式体系架构。可以适应“面向实际需求，以软件技术为核心”的开发理念，基于软件化的开发模式，系统能够不断改进、扩展功能，支撑系统性能的不断提升。软件化雷达将改变传统的自上而下的串行的研发模式，而形成基于一系列标准、协议的不同层次的并行开发形式，系统功能性能扩展的速度将更迅速。同时软件化雷达将更加注重系统的标准化、模块化和软件可定义，系统各组成部分的通用性将更加提高。软件化雷达采用开放、通用、标准架构，支持雷达功能软件定义，提升雷达装备的作战性能、研发质量和效率，是未来雷达的重要发展方向。

另外，随着计算机技术的发展，各个行业中的数据量都开始呈指数型增长。在这种前提下，传统的串行计算能力，已经远远不能满足日益增长的数据处理需求，因此并行计算越来越被人们所重视。并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。多种计算资源可以是单个计算节点中将多个计算核心利用起来，这些计算核心可以是同构的，也可以是异构的。多种计算资源也可以是多节点之间的并行处理雷达任务。为了充分利用多种计算资源来解决计算问题，可以结合现有的并行计算框架，比如OpenMP、OpenCL、MPI等。

OpenMP是一种多线程的，基于编译指导命令的共享变量编程模型，可运行于共享存储系统上，目前支持的编程语言有C和Fortran。包含三部分：编译指导、运行时库和环境变量。编译指导用指导编译器实现多线程创建、线程调度、线程同步等工作；运行时库函数可动态获取系统和程序的运行参量；环境变量用于配置程序的运行环境。

OpenCL是Khronos小组提出的开放异构编程框架。它将异构系统抽象为一个主机和多个设备组成。主机负责控制程序主体执行，设备负责执行OpenCL C代码。设备由一个计算单元的阵列组成，所有计算单元之间都互相独立。OpenCL程序有一个主机程序和一个或多个OpenCL Kernel组成。主机程序就是一个普通的C程序，调用OpenCL API函数来控制执行过程。使用OpenCL C编写的OpenCL Kernel可以被主机下载到FPGA等设备上。OpenCLKernel在设备内所有计算单元上并行执行，分别对不同的输入数据进行处理。

MPI以函数库的形式对现有语言进行扩展的多节点编程框架，用户不需要学习新的语法就可以编写程序。提供可靠的通信接口，兼容大多数主流计算机系统，用户无需关心底层软硬件系统的差异。可运行于共享存储系统，分布存储系统，机群系统，以及这些计算机系统的集合系统上。

现有技术方案如下：

专利(公开号为CN103019744A)提出了一种用于雷达信号处理串行模块库的构建方法。该发明先将模块库分为细粒度的基础数学运算库和常用的粗粒度复杂雷达信号处理算法，然后为每一个模块提供一个实现文件和一个头文件，继而再构建统一的一个头文件包含该模块库中的所有函数。