基于Storm的分布式实时信号处理系统
本文关键词: 信号处理系统 Storm 实时 并行计算 波束形成 出处:《计算机应用》2017年S1期 论文类型:期刊论文
【摘要】:针对传统基于数字信号处理器(DSP)的实时信号处理系统存在的编程复杂、硬软件耦合紧、可靠性和扩展性差等问题,提出了一种基于大数据流式实时处理系统Storm的新型信号处理机架构。该架构利用通用处理器和Storm系统替代DSP处理器和其相应的数据流程序框架,对阵列信号处理算法进行模块化分解,并揉入Storm拓扑中,由Storm通用处理器集群完成数据的传输和处理。利用常规波束形成算法对新型系统进行测试,其对一拍数据进行傅里叶变换与波束形成计算的时间分别为59.13 ms和5.27 ms,远小于两个数据节拍之间的时间间隔。利用人工去除节点来模拟节点失效,系统能够进行自我修复并继续运行。结果与分析表明新型架构完全能够满足水声阵列信号处理系统对实时性的要求,且可靠性高、可扩展性与程序可复用性好。
[Abstract]:Aiming at the problems of complex programming, tight coupling of hardware and software, poor reliability and expansibility of traditional real-time signal processing system based on DSP, etc. A new signal processor architecture based on large data stream real-time processing system (Storm) is proposed, in which the DSP processor and the corresponding data stream program framework are replaced by the general purpose processor and the Storm system. The array signal processing algorithm is modularized decomposed and rubbed into the Storm topology, and the data is transmitted and processed by the Storm general processor cluster. The conventional beamforming algorithm is used to test the new system. The time of Fourier transform and beamforming is 59.13 Ms and 5.27 Ms, respectively, which is much smaller than the interval between the two data beats. Results and analysis show that the new architecture can fully meet the real-time requirements of underwater acoustic array signal processing system, and has high reliability, good scalability and program reusability.
【作者单位】: 声场声信息国家重点实验室(中国科学院声学研究所);中国科学院大学电子电气与通信工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61571436)
【分类号】:TN911.7;TP332
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 孙大为;张广艳;郑纬民;;大数据流式计算:关键技术及系统实例[J];软件学报;2014年04期
2 李国杰;程学旗;;大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J];中国科学院院刊;2012年06期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 王扬;吴凡;姚宗强;刘杰;李栋;;基于正则化矩阵分解的用户用电行为分析[J];计算机应用;2017年08期
2 徐涵;;大数据分析在供电企业中的应用初探[J];山东工业技术;2017年15期
3 赵妍;苏玉召;;一种批量数据处理的云存储方法[J];科技通报;2017年07期
4 陆岷峰;汪祖刚;;大数据运用的特征、问题与管理策略——基于互联网金融稳定的视角[J];长春金融高等专科学校学报;2017年04期
5 黄培花;南理勇;;大数据预测在公共决策中的应用及影响[J];自动化与仪器仪表;2017年07期
6 阎成远;;大数据时代背景下城市规划所面临的机遇和挑战[J];自动化与仪器仪表;2017年07期
7 林旺群;高晨旭;陶克;邓波;包阳;;面向特定领域大数据平台架构及标准化研究[J];大数据;2017年04期
8 王崇骏;;大数据价值期望探讨[J];大数据;2017年04期
9 俞洁;周常恩;陈梅妹;李灿东;;大数据技术在中医健康管理中的应用[J];中医杂志;2017年14期
10 王广震;;大数据的法律性质探析——以知识产权法为研究进路[J];重庆邮电大学学报(社会科学版);2017年04期
【二级参考文献】
相关期刊论文 前8条
1 王元卓;靳小龙;程学旗;;网络大数据:现状与展望[J];计算机学报;2013年06期
2 李建中;刘显敏;;大数据的一个重要方面:数据可用性[J];计算机研究与发展;2013年06期
3 冯芷艳;郭迅华;曾大军;陈煜波;陈国青;;大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J];管理科学学报;2013年01期
4 孟小峰;慈祥;;大数据管理:概念、技术与挑战[J];计算机研究与发展;2013年01期
5 覃雄派;王会举;李芙蓉;李翠平;陈红;周p,
本文编号:1526731
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/1526731.html