一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法，用于对输入的原始信号根据预设的级数逐级进行信道化处理，所述基于GPU的超宽带信号多级信道化方法中，任一级信道化处理包括：对输入的信号划分为若干个信道。本多级信道化方法中，各级信道化处理时采通过对输入的信号划分为若干个信道，然后对每个信道的数据进行分段重叠排列，并对每段序列进行滤波处理，再通过将滤波结果乘旋转因子后，进行快速傅里叶反变化运算，完成各级信道化，在提高运算效率的同时，缩短开发周期；对每个信道的数据进行分段重叠排列，可以适应超高速大带宽海量数据实时并发处理场景，同时这样可以获得全频段的信号情况。频段的信号情况。频段的信号情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法


[0001]本专利技术属于通信
，具体涉及一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法。

技术介绍

[0002]在被动信号侦察中，所面临的侦察环境中包含的信号密度大且形式复杂。为了对所侦察范围内的信号进行全概率截获，需要接收机具有高灵敏度和大带宽。由于实际目标信号带宽远远小于接收机带宽，如果直接对接收到的宽带信号进行频谱分析很难正确识别出信号，也会耗费很多运算资源，因此研究将大带宽信号转变为小带宽信号的方法，即数字信道化技术，具有重要的理论和实践意义。由于接收的宽带信号中包含的信号带宽大小各异、信号分布随机性较大，因此需考虑多级信道化，将大带宽信号划分成不同带宽的信号，便于后续对信号进行分析和识别。
[0003]由于GPU可高效执行并行计算，因此在图像处理、电磁仿真、数学、天文和通信等多个领域有着广泛的应用，并取得了很好的加速效果。另外，相比于FPGA和DSP处理平台，GPU开发的周期较短，开发成本低，且具有很好的移植性和灵活性。首先，它基于OpenCL平台实现了数字信道化，虽然相对便于跨硬件平台，且能够胜任短波信号实时信道化，但它难以充分挖掘硬件平台能力，实现超短波30MHz～6GHz频率范围、500MHz带宽8192路实时数字信道化。其次，它没有充分利用分段并行的技术路线，难以适应超高速大带宽海量数据实时并发处理场景。再次，它没有采用相邻通道间频率重叠的技术，难以获取全频段的信号的情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对解决背景技术中提出的问题，提出一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：
[0006]本专利技术提出的一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法，用于对输入的原始信号根据预设的级数逐级进行信道化处理，所述基于GPU的超宽带信号多级信道化方法中，任一级信道化处理包括：
[0007]将输入的信号划分为若干个信道；
[0008]对每个信道的数据进行分段重叠排列；
[0009]对分段后的每一段序列通过原型滤波器进行滤波处理；
[0010]将滤波结果乘旋转因子后，进行快速傅里叶反变化运算。
[0011]优选地，将输入的信号划分为若干个信道，包括：
[0012]将输入的信号划分为个信道，其中i表示级数，i＝0,1,...。
[0013]优选地，对输入的信号进行分段重叠排列，包括：
[0014]将原型滤波器划分为个分支，定义原型滤波器的一个分支长度为N2，在各信道的数据分段前，对各信道的数据前端补入N2‑
1个0拼接成一个新的序列。
[0015]对新的序列进行分段重叠排列，进行分段时相邻的两段数据相互重叠的长度为
N2‑
1。
[0016]优选地，对分段后的每一段序列进行滤波处理，包括：
[0017]对分段后的每段数据进行快速傅里叶变换运算得到每段数据的频域数据，再将每段数据的频域数据与原型滤波器的系数相乘得到每段数据滤波后的频域数据，对每段数据滤波后的频域数据进行快速傅里叶反变化运算得到每段数据的滤波结果。
[0018]每段序列进行快速傅里叶变换运算的数据长度满足：
[0019]N
FFTj
≥N0+2(N2‑
1)
[0020]其中，N
FFTj
表示分段后第j段进行快速傅里叶变换运算的数据长度，N0表示分段后每段数据的有效长度。
[0021]优选地，原型滤波器通带截止频率为：
[0022][0023]其中，F
pass
表示原型滤波器通带截止频率，F
S
表示原型滤波器信号采样率，表示划分的信道数，F0表示每个信道的覆盖范围；
[0024]原型滤波器的阻带截止频率为：
[0025]F
stop
＝(1+α)F
pass
[0026]其中，α为相邻信道间频率重叠比率，F
stop
表示原型滤波器的阻带截止频率。
[0027]优选地，原型滤波器的一个分支长度长度N2满足：
[0028]N2＝max N
2,i
＝max{N
2,1
,N
2,2
...}
[0029]其中，N
2,i
表示各级信道化划分的信道中的最小长度。
[0030]优选地，分段后每段数据的有效长度N0满足：
[0031]N0＝N
FFTj
‑
2(N2‑
1)。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0033]1、本多级信道化方法中，各级信道化处理时采通过对输入的信号划分为若干个信道，然后对每个信道的数据进行分段重叠排列，并对每段序列进行滤波处理，再通过将滤波结果乘旋转因子后，进行快速傅里叶反变化运算，完成各级信道化，在提高运算效率的同时，缩短开发周期；
[0034]2、本多级信道化方法中，对每个信道的数据进行分段重叠排列，可以适应超高速大带宽海量数据实时并发处理场景，同时这样可以获得全频段的信号情况。
附图说明
[0035]图1为本专利技术基于GPU的超宽带信号多级信道化方法的模块框图；
[0036]图2为本专利技术单级信道化处理的流程图；
[0037]图3为本专利技术每个信道的数据进行分段重叠排列的示意图；
[0038]图4为本专利技术多级信道化处理的流程图；
[0039]图5为本专利技术多级信道数据排列的示意图。
具体实施方式
[0040]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0041]需要说明的是，当组件被称为与另一个组件“连接”时，它可以直接与另一个组件连接或者也可以存在居中的组件。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本申请。
[0042]在一个实施例中，如图1
‑
5所示，一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法，用于对输入的原始信号根据预设的级数逐级进行信道化处理，所述基于GPU的超宽带信号多级信道化方法中，任一级信道化处理包括：
[0043]S1、将输入的信号划分为若干个信道。
[0044]具体为，对输入的信号划分为若干个信道，包括：
[0045]对输入的信号划分为个信道，其中i表示级数，i＝0,1,...。
[0046]S2、对每个信道的数据进行分段重叠排列。
[0047]具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的超宽带信号多级信道化方法，用于对输入的原始信号根据预设的级数逐级进行信道化处理，其特征在于：所述基于GPU的超宽带信号多级信道化方法中，任一级信道化处理包括：将输入的信号划分为若干个信道；对每个信道的数据进行分段重叠排列；对分段后的每一段序列通过原型滤波器进行滤波处理；将滤波结果乘旋转因子后，进行快速傅里叶反变化运算。2.如权利要求1所述的基于GPU的超宽带信号多级信道化方法，其特征在于：所述将输入的信号划分为若干个信道，包括：将输入的信号划分为个信道，其中i表示级数，i＝0,1,...。3.如权利要求1所述的基于GPU的超宽带信号多级信道化方法，其特征在于：所述对输入的信号进行分段重叠排列，包括：将原型滤波器划分为个分支，定义原型滤波器的一个分支长度为N2，在各信道的数据分段前，对各信道的数据前端补入N2‑
1个0拼接成一个新的序列；对新的序列进行分段重叠排列，进行分段时相邻的两段数据相互重叠的长度为N2‑
1。4.如权利要求3所述的基于GPU的超宽带信号多级信道化方法，其特征在于：所述对分段后的每一段序列进行滤波处理，包括：对分段后的每段数据进行快速傅里叶变换运算得到每段数据的频域数据，再将每段数据的频域数据与原型滤波器的系数相乘得到每段数据滤波后的频域数据，对每段数据滤波后的频域数据进行快速傅里叶反变化运算得到每段数据的滤波结果；每段序列进行快速傅里叶变换运算的数据长度满足：N

【专利技术属性】
技术研发人员：杨艺，项世珍，李康，楼维中，朱贾峰，郭红卫，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十二研究所，
类型：发明
国别省市：