【摘要】：隨著衛(wèi)星導(dǎo)航領(lǐng)域的迅猛發(fā)展,導(dǎo)航信號(hào)與我們息息相關(guān),廣泛應(yīng)用于交通運(yùn)輸、水文監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)和應(yīng)急救援等領(lǐng)域。開(kāi)展空間信號(hào)質(zhì)量評(píng)估有助于監(jiān)測(cè)導(dǎo)航信號(hào)質(zhì)量,提供高可靠和高可用的導(dǎo)航信號(hào),而快速精準(zhǔn)的信號(hào)質(zhì)量評(píng)估可以迅速評(píng)估導(dǎo)航信號(hào)性能指標(biāo),提高導(dǎo)航服務(wù)能力。本文旨在研究GNSS空間信號(hào)質(zhì)量評(píng)估的并行優(yōu)化技術(shù),提高信號(hào)質(zhì)量評(píng)估效率,更好的為導(dǎo)航用戶(hù)提供高質(zhì)量信號(hào)服務(wù)。本文以Galileo E5信號(hào)質(zhì)量評(píng)估流程為研究對(duì)象,選取信號(hào)捕獲和信號(hào)跟蹤兩個(gè)主要模塊進(jìn)行并行方案研究,選取相關(guān)曲線生成算法模塊進(jìn)行并行方案驗(yàn)證。經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)調(diào)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編程并行方案三種并行策略。首先分析信號(hào)捕獲、信號(hào)跟蹤和相關(guān)曲線生成算法,定位熱點(diǎn)耗時(shí)代碼邏輯。對(duì)于信號(hào)捕獲,采用對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)三種并行方案進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示基于CUDA編程的并行捕獲方案單次捕獲僅耗時(shí)0.5秒,優(yōu)化后的熱點(diǎn)代碼邏輯耗時(shí)0.36秒,和原算法相比具有很好的加速效果。信號(hào)跟蹤算法模塊并行化提出基于Spark分布式并行跟蹤方案和基于CUDA編程的并行跟蹤方案,采用相同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)兩種并行方案進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示基于CUDA編程的并行跟蹤方案加速比達(dá)到了 12.66,具有較好的加速效果。經(jīng)過(guò)信號(hào)捕獲和信號(hào)跟蹤的并行化研究,基于CUDA編程的并行方案具有良好的執(zhí)行效率,為了驗(yàn)證基于CUDA編程的并行方案對(duì)于信號(hào)質(zhì)量評(píng)估的適用性,采用此方案對(duì)相關(guān)曲線生成算法模塊進(jìn)行并行化設(shè)計(jì)。從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、并行流程、內(nèi)核函數(shù)實(shí)現(xiàn)以及C-MEX文件設(shè)計(jì)等角度對(duì)基于CUDA編程的相關(guān)曲線生成進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),采用相同的原始數(shù)據(jù)在原算法和并行方案上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn),基于CUDA編程的并行相關(guān)曲線生成平均耗時(shí)0.26秒,單次相關(guān)曲線生成耗時(shí)0.026秒,基于CUDA編程的并行方案在相關(guān)曲線生成算法上加速效果明顯。通過(guò)對(duì)基于CUDA編程并行相關(guān)曲線生成的驗(yàn)證,結(jié)合空間信號(hào)質(zhì)量評(píng)估中涉及眾多大型矩陣運(yùn)算等特點(diǎn),本文提出基于CUDA編程的并行優(yōu)化方案。基于CUDA編程的并行方案具有良好的擴(kuò)展性,提供通用的編程接口便于多個(gè)衛(wèi)星同時(shí)進(jìn)行評(píng)估,通過(guò)使用基于CUDA編程的并行方案對(duì)空間信號(hào)質(zhì)量評(píng)估加速,提高了信號(hào)質(zhì)量評(píng)估效率,為提供高質(zhì)量導(dǎo)航信號(hào)提供可靠保障。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TN967.1
【圖文】：

圖１．１空間信號(hào)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)組成圖逡逑２逡逑

ｂｌｏｃｋ邐ｂｌｏｃｋ邐ｂｌｏｃｋ逡逑圖２．４邋ＣＵＤＡ執(zhí)行結(jié)構(gòu)逡逑如圖２．４所示，串行代碼在ＣＰＵ上執(zhí)行，是普通的Ｃ程序代碼。串行代碼負(fù)責(zé)逡逑內(nèi)核代碼執(zhí)行的準(zhǔn)備和調(diào)用，同時(shí)也負(fù)責(zé)多個(gè)內(nèi)核代碼之間的串行邏輯控制。內(nèi)核不逡逑是一個(gè)完整的程序代碼，而是可以被進(jìn)一步分解，每一個(gè)內(nèi)核包括兩部分組成，網(wǎng)格逡逑（ｇｒｉｄ）和塊（ｂｌｏｃｋ）。同一個(gè)網(wǎng)格包含多個(gè)線程塊，而每一個(gè)線程塊又包含多個(gè)線逡逑程，這些線程執(zhí)行相同的邏輯，在線程塊中達(dá)到并行的效果。逡逑ＣＵＤＡ程序的執(zhí)行邏輯是主機(jī)端控制串行邏輯，當(dāng)需要將可并行的部分在ＧＰＵ逡逑上執(zhí)行時(shí)，調(diào)用內(nèi)核代碼，ＧＰＵ設(shè)備管理器根據(jù)計(jì)算任務(wù)進(jìn)行ＧＰＵ線程分配。完成逡逑并行計(jì)算后，返回計(jì)算結(jié)果至ＣＰＵ主機(jī)代碼邏輯，繼續(xù)進(jìn)行串行邏輯的控制，直至逡逑完成整個(gè)計(jì)算過(guò)程。逡逑（２）邋ＣＵＤＡ軟件體系逡逑ＣＵＤＡ軟件體系結(jié)構(gòu)如圖２．５所示

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2735115