基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法技术

本发明专利技术公开的基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，步骤包括：步骤1，构建雷达回波信号；步骤2，数据预处理，填充序列；步骤3，使用步骤2构建的数据传输到设备端，进行平方率检波；步骤4，进行优化后的自适应恒虚警率检测，设计内核函数分别处理变化因子和MR统计量；步骤5，将恒虚警检测矩阵拷贝到CPU端并输出，即完成优化。本发明专利技术的方法，通过结合OpenCL异构模型实现了基于GPU的雷达信号恒虚警率检测，能够有效地减少处理数据的时间，提高系统的性能，有效地促进了软件化雷达的发展和后续国产GPU生态的发展。和后续国产GPU生态的发展。和后续国产GPU生态的发展。

【技术实现步骤摘要】
基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法


[0001]本专利技术属于并行计算应用于雷达信号处理
，涉及一种基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法。

技术介绍

[0002]随着雷达检测系统的越来越复杂，其精度提高的同时系统实时性却存在一定的下降。相对于传统的恒虚警检测技术，自适应恒虚警率检测在雷达信号处理中有着良好的检测性能。由于该技术有着较高的算法复杂度，所以一般采用DSP和FPGA等定制化设备，但存在开发周期长、调试难度大、耗费资源等问题。近年来，GPU进行通用计算的潜力引起了研究者的注意。由于GPU具有极强的浮点运算能力，通过将GPU引入异构计算系统，可以大幅提高计算系统性能。开放运算语言(OpenCL)是面向异构系统的并行编程标准和编程环境，它的出现为异构计算提供了一种通用和开放的解决方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，解决了现有雷达系统中存在大量冗余计算、内存浪费和硬件资源利用率不高的问题。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是，基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，具体按照以下步骤实施：
[0005]步骤1、构建雷达回波信号，得到雷达回波仿真信号数据R；
[0006]步骤2、对步骤1得到的雷达回波仿真信号数据R预处理、填充序列，得到处理后的雷达回波信号数据M2；
[0007]步骤3、将步骤2得到的雷达回波信号数据M2传输到设备端，进行平方率检波，得到二维矩阵S2；
[0008]步骤4、使用步骤3得到的二维矩阵S2作为输入，进行优化后的自适应恒虚警率检测，得到目标信号检测数据T；
[0009]步骤5、将步骤4得到的目标信号检测数据T拷贝到CPU端并输出，完成变化指数恒虚警率检测处理流程。
[0010]本专利技术的特点还在于：
[0011]步骤1具体为：
[0012]步骤1.1、线性调频参数配置；设置采样频率为fs，雷达发射脉冲重复周期为PRT，则单个脉冲周期的采样点数为fs*PRT，再通过设置脉冲数量为n，则总的采样点数fs*PRT*n，模拟目标个数为targetNumber，并且给每个目标分配不同的目标功率；
[0013]步骤1.2、信号选择；选择线性调频信号，具体表达式为：
[0014][0015]其中，
f0
表示信号的载波频率，T为脉冲宽度，t是时间变量，s(t)为线性调频信号，j
表示虚数单位，e为欧拉数，μ为线性调频信号的调频斜率，式(1)线性调频信号的复包络u(t)则为：
[0016][0017]其中μ＝B/T称为线性调频信号的调频斜率，B是调频带宽，T为脉冲宽度；
[0018]对复包络信号形式u(t)进行傅里叶变换(FFT)得到线性调频信号频谱的表达式，用U(f)表示：
[0019][0020]步骤1.3、简化线性调频信号频谱计算方式；
[0021]按照菲涅尔积分的性质，当脉冲压缩比值(B*T)远大于1时，式(3)中线性调频信号频谱的表达式可以简化为：
[0022][0023]根据线性调频信号频谱计算方式分别模拟产生多个目标的回波数据，且模拟产生系统噪声信号，最终得到雷达回波仿真信号数据R。
[0024]步骤2的具体过程是：
[0025]步骤2.1、将雷达回波仿真信号数据R依次进行脉冲压缩、动目标检测和动目标显示的预处理，得到数据M1；
[0026]步骤2.2、采用边界方式对步骤2.1得到的数据M1进行填充，得到填充后的雷达回波信号数据M2。
[0027]步骤2.1的具体过程是：
[0028]步骤2.1.1、对输入雷达回波仿真信号数据R进行一维傅里叶变换处理，得到频域数据S1，同时对匹配滤波器系数进行傅里叶变换处理，得到频域滤波系数C1；
[0029]步骤2.1.2、对频域数据S1和频域滤波系数C1进行复数点乘，然后进行傅里叶逆变换得到频域脉冲压缩的结果R1；
[0030]步骤2.1.3、采用动目标显示(MTI)处理对R1进行双延迟线对消滤波得到二维回波数据M，输出信号y(t)表示为：
[0031]y(t)＝x(t)
‑
2x(t
‑
1)+x(t
‑
2)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)；
[0032]其中x(t)为经过脉冲压缩后的结果R1；
[0033]步骤2.1.4、通过步骤2.1.3后，会减少两个脉冲，采用补零的方式填充到原来的脉冲数，然后采用傅里叶变换处理来实现动目标检测MTD滤波，对于动目标显示MTI处理后的二维回波数据M，在每个距离单元上进行傅里叶变换处理运算，得到一个相干处理时间内若干个脉冲相干积累后的结果M1。
[0034]步骤2.2具体为：在原距离维度数据上做填充，在每个脉冲距离维度的最左边和最右边分别填充M1中大小为参考单元nr和保护单元np数量和的数据，其中左右参考单元分别是当前脉冲距离维度数据的前nr和后nr个距离单元，左右保护单元分别是当前脉冲距离维度数据两侧第nr+1到nr+np+1个距离单元，得到填充后的雷达回波信号数据M2。
[0035]步骤3的具体过程是：
[0036]步骤3.1、将步骤2得到的雷达回波信号数据M2传输到GPU设备端中；
[0037]利用创建内存对象(clCreateBuffer)接口函数，在OpenCL中采用了异构系统架构(HSA)，统一CPU和GPU的内存空间地址，采用zero copy的写法，实现从CPU主机端到GPU设备端的数据传递；
[0038]步骤3.2、进行平方率检波；
[0039]步骤3.2.1、设置工作组大小p，根据步骤2中得到的雷达回波信号数据M2，计算本地数组个数q，q＝L/p，其中，L为雷达回波信号数据M2中距离维数据长度；
[0040]步骤3.2.2、将雷达回波信号数据M2从GPU全局内存加载到本地内存中；具体为，将全局内存中的雷达回波信号数据M2依次分配到q个本地数组中，然后对预加载的数据执行平方率检波内核计算，再将结果写回到全局内存中，得到平方率检波后的二维矩阵S2；
[0041]由于雷达回波信号数据M2数据格式为实部虚部交替存储，即连续两个数据分别是信号的实部和虚部，在每个工作组内，实部和虚部分别进行一次平方和操作，作为每个待检测单元的功率值。
[0042]步骤4的具体过程是：
[0043]步骤4.1、对步骤3得到的二维矩阵S2数据预处理，计算整个长度为L的参考单元样本均值以及二阶平方和E(x2)，存入OpenCL内建矢量数组内，得到每个脉冲距离维度数据的参考单元样本均值和二阶平方和的总数据组SUM；
[0044]步骤4.2、根据步骤4.1预处理得到的总数据组SUM，设计内核函数分别处理变化因子和MR统计量，选择门限计算方法，计算得到待检测单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、构建雷达回波信号，得到雷达回波仿真信号数据R；步骤2、对步骤1得到的雷达回波仿真信号数据R预处理、填充序列，得到处理后的雷达回波信号数据M2；步骤3、将步骤2得到的雷达回波信号数据M2传输到设备端，进行平方率检波，得到二维矩阵S2；步骤4、使用步骤3得到的二维矩阵S2作为输入，进行优化后的自适应恒虚警率检测，得到目标信号检测数据T；步骤5、将步骤4得到的目标信号检测数据T拷贝到CPU端并输出，完成变化指数恒虚警率检测处理流程。2.根据权利要求1所述的基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，其特征在于，所述步骤1具体为：步骤1.1、线性调频参数配置；设置采样频率为fs，雷达发射脉冲重复周期为PRT，则单个脉冲周期的采样点数为fs*PRT，再通过设置脉冲数量为n，则总的采样点数fs*PRT*n，模拟目标个数为targetNumber，并且给每个目标分配不同的目标功率；步骤1.2、信号选择；选择线性调频信号，具体表达式为：其中，
f0
表示信号的载波频率，T为脉冲宽度，t是时间变量，s(t)为线性调频信号，j表示虚数单位，e为欧拉数，μ为线性调频信号的调频斜率，式(1)线性调频信号的复包络u(t)则为：其中μ＝B/T称为线性调频信号的调频斜率，B是调频带宽，T为脉冲宽度；对复包络信号形式u(t)进行傅里叶变换(FFT)得到线性调频信号频谱的表达式，用U(f)表示：步骤1.3、简化线性调频信号频谱计算方式；按照菲涅尔积分的性质，当脉冲压缩比值(B*T)远大于1时，式(3)中线性调频信号频谱的表达式可以简化为：根据线性调频信号频谱计算方式分别模拟产生多个目标的回波数据，且模拟产生系统噪声信号，最终得到雷达回波仿真信号数据R。3.根据权利要求2所述的基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，其特
征在于，所述的步骤2的具体过程是：步骤2.1、将雷达回波仿真信号数据R依次进行脉冲压缩、动目标检测和动目标显示的预处理，得到数据M1；步骤2.2、采用边界方式对步骤2.1得到的数据M1进行填充，得到填充后的雷达回波信号数据M2。4.根据权利要求3所述的基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，其特征在于，所述的步骤2.1的具体过程是：步骤2.1.1、对输入雷达回波仿真信号数据R进行一维傅里叶变换处理，得到频域数据S1，同时对匹配滤波器系数进行傅里叶变换处理，得到频域滤波系数C1；步骤2.1.2、对频域数据S1和频域滤波系数C1进行复数点乘，然后进行傅里叶逆变换得到频域脉冲压缩的结果R1；步骤2.1.3、采用动目标显示(MTI)处理对R1进行双延迟线对消滤波得到二维回波数据M，输出信号y(t)表示为：y(t)＝x(t)
‑
2x(t
‑
1)+x(t
‑
2)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)；其中x(t)为经过脉冲压缩后的结果R1；步骤2.1.4、通过步骤2.1.3后，会减少两个脉冲，采用补零的方式填充到原来的脉冲数，然后采用傅里叶变换处理来实现动目标检测MTD滤波，对于动目标显示MTI处理后的二维回波数据M，在每个距离单元上进行傅里叶变换处理运算，得到一个相干处理时间内若干个脉冲相干积累后的结果M1。5.根据权利要求3所述的基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，其特征在于，所述步骤2.2具体为：在原距离维度数据上做填充，在每个脉冲距离维度的最左边和最右边分别填充M1中大小为参考单元nr和保护单元np数量和的数据，其中左右参考单元分别是当前脉冲距离维度数据的前nr和后nr个距离单元，左右保护单元分别是当前脉冲距离维度数据两侧第nr+1到nr+np+1个距离单元，得到填充后的雷达回波信号数据M2。6.根据权利要求3所述的基于OpenCL的雷达信号自适应恒虚警率检测优化方法，其特征在于，所述的步骤3的具体过程是：步骤3.1、将步骤2得到的雷达回波信号数据M2传输到GPU设备端中；利用创建内存对象(clCreateBuffer)接口函数，在OpenCL中采用了异构系统架构(HSA)，统一CPU和GPU的内存空间地址，采用zero copy的写法，实现从CPU主机端到GPU设备端的数据传递；步骤3.2、进行平方率检波；步骤3.2.1、设置工作组大小p，根据步骤2中得到的雷达回波信号数据M2，计算本地数组个数q，q＝L/p，其中，L为雷达回波信号数据M2中距离维数据长度；步骤3.2.2、将雷达回波信号数据M2从GPU全局内存加载到本地内存中；具体为，将全局内存中的雷达回波信号数据M2依次分配到q个本地数组中，然后对预加载的数据执行平方率检波内核计算，再将结果写回到全局内存中，得到平方率检波后的二维矩阵S2；由于雷达回波信号数据M2数据格式为实部虚部交替存储，即连续两个数据分别是信号的实部和虚部，在每个工作组内，实部和虚部分别进行一次平方和操作，作为每个待检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓滨，火静斌，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：