【摘要】：海洋具有豐富的自然資源和不可替代的戰(zhàn)略作用,海洋探測的急切需求促進(jìn)了水聲工程的飛速發(fā)展。波束形成具備空域?yàn)V波能力,也是目標(biāo)方位估計(jì)的重要手段,是現(xiàn)在水聲系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),同時(shí)也是水聲信號處理中計(jì)算量最大的部分之一。近年來,水聲探測的信號類型從窄帶信號向可搭載更多信息的寬帶信號過渡,使得波束形成的計(jì)算量進(jìn)一步增大,系統(tǒng)對于信號處理的速度有更高的要求,因此,將基于圖形處理器平臺(tái)的并行處理技術(shù)應(yīng)用于水聲陣列信號的加速中將具有很顯著的實(shí)用價(jià)值。本文主要在研究窄帶信號的基礎(chǔ)上,利用影響主瓣寬度的多個(gè)因素,設(shè)計(jì)了使寬帶信號獲得恒定束寬的波束形成方法,并在GPU平臺(tái)上基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(Computer Unified Device Architecture,CUDA)對寬帶波束形成中的主要模塊及算法流程進(jìn)行并行優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)了寬帶波束形成算法的應(yīng)用和加速。首先,研究了陣列信號處理和波束形成理論。建立了基陣的數(shù)學(xué)模型,推導(dǎo)了接收信號模型和陣列流形。以窄帶波束形成為基礎(chǔ)討論了波束形成基本理論、波束偏轉(zhuǎn)控制方法和波束優(yōu)化方法,并以有用信號無失真響應(yīng)為約束條件,求解了波束形成最佳權(quán)矢量。通過仿真分析驗(yàn)證了波束偏轉(zhuǎn)控制和波束優(yōu)化的有效性以及波束形成最佳權(quán)矢量對于干擾方向的抑制效果。接著,討論了常規(guī)寬帶波束形成的結(jié)構(gòu)和特征。仿真發(fā)現(xiàn)寬帶信號不同頻率分量經(jīng)過同一基陣會(huì)有不用的響應(yīng),導(dǎo)致波束形成結(jié)果時(shí)域失真。為解決這一問題,分析了波束優(yōu)化方法中控制旁瓣級和主瓣寬度的方法,研究了一種基于DolphChebyshev加權(quán)的恒定束寬波束形成方法。同時(shí)通過分析頻率和陣列之間的關(guān)系,設(shè)計(jì)了一種利用高低子陣嵌套的方式對倍頻程信號進(jìn)行恒定束寬波束形成的方法。仿真驗(yàn)證了兩種恒定束寬波束形成方法在主瓣區(qū)域主瓣方向上對于不同頻率具備相同響應(yīng),因此通過基陣的信號在時(shí)域上不再發(fā)生畸變。然后,基于CUDA在GPU上實(shí)現(xiàn)了波束形成算法的并行加速。在闡述了CUDA的架構(gòu)和編程模型之后,將寬帶波束形成算法分解為基礎(chǔ)計(jì)算函數(shù)模塊,并把最核心也是計(jì)算量最大的矩陣乘法和DFT計(jì)算根據(jù)CUDA特征進(jìn)行的并行優(yōu)化最后,通過外場實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了波束形成的空域?yàn)V波性能和方位估計(jì)準(zhǔn)確性,并基于各個(gè)并行計(jì)算模塊完善了波束形成并行程序,實(shí)現(xiàn)了波束形成算法的并行加速。
[Abstract]:The ocean has abundant natural resources and irreplaceable strategic role. The urgent need of ocean exploration promotes the rapid development of underwater acoustic engineering. Beamforming has the ability of spatial filtering and is an important means of target azimuth estimation. Beamforming is the key technology of underwater acoustic system and one of the most computational parts in underwater acoustic signal processing. In recent years, the signal type of underwater acoustic detection has changed from narrowband signal to wideband signal with more information, which makes the computation of beamforming increase further, and the system requires higher speed of signal processing. The application of parallel processing technology based on graphics processor platform to the acceleration of underwater acoustic array signals will be of great practical value. Based on the study of narrowband signals, a beamforming method is designed to obtain constant beamwidth for wideband signals by using several factors affecting the width of the main lobe. The main modules and algorithm flow of broadband beamforming are optimized in parallel on GPU platform based on unified computing equipment architecture (Computer Unified Device Architecture,CUDA), so that the application and acceleration of wideband beamforming algorithm are realized. Firstly, array signal processing and beamforming theory are studied. The mathematical model of the array is established, and the received signal model and array manifold are derived. On the basis of narrowband beamforming, the basic theory of beamforming, beam deflection control method and beam optimization method are discussed. The optimal weight vector of beamforming is solved under the constraint condition of non-distortion response of useful signal. The effectiveness of beam deflection control and beam optimization is verified by simulation analysis. Then, the structure and characteristics of conventional broadband beamforming are discussed. The simulation results show that different frequency components of wideband signals will have unnecessary response through the same array, which leads to the distortion of beamforming results in time domain. In order to solve this problem, the method of controlling sidelobe level and main lobe width in beam optimization method is analyzed, and a constant beamwidth beamforming method based on DolphChebyshev weighting is studied. At the same time, by analyzing the relationship between frequency and array, a method of constant beamwidth beamforming using high and low subarray nesting method is designed. Simulation results show that the two constant beamwidth beamforming methods have the same response to different frequencies in the direction of the main lobe in the main lobe region, so the signal through the matrix is no longer distorted in time domain. Then, the parallel acceleration of beamforming algorithm is realized on GPU based on CUDA. After expounding the architecture and programming model of CUDA, the wideband beamforming algorithm is decomposed into basic computing function module, and the core is the matrix multiplication with the largest amount of computation and the parallel optimization of DFT computing according to the characteristics of CUDA. The spatial filtering performance and azimuth estimation accuracy of beamforming are verified by field experiments. The parallel program of beamforming is perfected based on each parallel computing module, and the parallel acceleration of beamforming algorithm is realized.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.3

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本文編號：2232973