GNSS空间信号质量评估并行优化技术研究与实现

发布时间：2020-06-30 08:42

【摘要】：随着卫星导航领域的迅猛发展,导航信号与我们息息相关,广泛应用于交通运输、水文监测、气象预报和应急救援等领域。开展空间信号质量评估有助于监测导航信号质量,提供高可靠和高可用的导航信号,而快速精准的信号质量评估可以迅速评估导航信号性能指标,提高导航服务能力。本文旨在研究GNSS空间信号质量评估的并行优化技术,提高信号质量评估效率,更好的为导航用户提供高质量信号服务。本文以Galileo E5信号质量评估流程为研究对象,选取信号捕获和信号跟踪两个主要模块进行并行方案研究,选取相关曲线生成算法模块进行并行方案验证。经过文献调研提出基于Parallel Computing Toolbox并行方案、基于Spark分布式并行方案和基于CUDA编程并行方案三种并行策略。首先分析信号捕获、信号跟踪和相关曲线生成算法,定位热点耗时代码逻辑。对于信号捕获,采用对比实验对三种并行方案进行设计与实现,实验结果显示基于CUDA编程的并行捕获方案单次捕获仅耗时0.5秒,优化后的热点代码逻辑耗时0.36秒,和原算法相比具有很好的加速效果。信号跟踪算法模块并行化提出基于Spark分布式并行跟踪方案和基于CUDA编程的并行跟踪方案,采用相同的实验数据对两种并行方案进行设计与实现,实验结果显示基于CUDA编程的并行跟踪方案加速比达到了 12.66,具有较好的加速效果。经过信号捕获和信号跟踪的并行化研究,基于CUDA编程的并行方案具有良好的执行效率,为了验证基于CUDA编程的并行方案对于信号质量评估的适用性,采用此方案对相关曲线生成算法模块进行并行化设计。从数据存储、并行流程、内核函数实现以及C-MEX文件设计等角度对基于CUDA编程的相关曲线生成进行设计与实现,采用相同的原始数据在原算法和并行方案上进行实验,通过实验,基于CUDA编程的并行相关曲线生成平均耗时0.26秒,单次相关曲线生成耗时0.026秒,基于CUDA编程的并行方案在相关曲线生成算法上加速效果明显。通过对基于CUDA编程并行相关曲线生成的验证,结合空间信号质量评估中涉及众多大型矩阵运算等特点,本文提出基于CUDA编程的并行优化方案。基于CUDA编程的并行方案具有良好的扩展性,提供通用的编程接口便于多个卫星同时进行评估,通过使用基于CUDA编程的并行方案对空间信号质量评估加速,提高了信号质量评估效率,为提供高质量导航信号提供可靠保障。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN967.1
【图文】：

图１．１空间信号质量评估系统组成图逡逑２逡逑

ｂｌｏｃｋ逦ｂｌｏｃｋ逦ｂｌｏｃｋ逡逑图２．４邋ＣＵＤＡ执行结构逡逑如图２．４所示，串行代码在ＣＰＵ上执行，是普通的Ｃ程序代码。串行代码负责逡逑内核代码执行的准备和调用，同时也负责多个内核代码之间的串行逻辑控制。内核不逡逑是一个完整的程序代码，而是可以被进一步分解，每一个内核包括两部分组成，网格逡逑（ｇｒｉｄ）和块（ｂｌｏｃｋ）。同一个网格包含多个线程块，而每一个线程块又包含多个线逡逑程，这些线程执行相同的逻辑，在线程块中达到并行的效果。逡逑ＣＵＤＡ程序的执行逻辑是主机端控制串行逻辑，当需要将可并行的部分在ＧＰＵ逡逑上执行时，调用内核代码，ＧＰＵ设备管理器根据计算任务进行ＧＰＵ线程分配。完成逡逑并行计算后，返回计算结果至ＣＰＵ主机代码逻辑，继续进行串行逻辑的控制，直至逡逑完成整个计算过程。逡逑（２）邋ＣＵＤＡ软件体系逡逑ＣＵＤＡ软件体系结构如图２．５所示

【参考文献】

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本文编号：2735115