張佳佳，姜衛(wèi)東，李 寬

（1.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙410073；2.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙410073）

1 引言

在逆合成孔徑雷達(dá)（ISAR）成像中，包絡(luò)對(duì)齊是決定成像質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)。包絡(luò)對(duì)齊的經(jīng)典算法有最大互相關(guān)法［1～3］、最小熵法［4］、峰值最大法，最大互相關(guān)法包括相鄰互相關(guān)法［1］、積累互相關(guān)法［2］以及整體互相關(guān)法［3］。積累互相關(guān)法和最小熵法性能較好，然而兩者對(duì)齊精度直接受限于雷達(dá)距離分辨單元。超分辨技術(shù)［5］可以提高距離分辨率，但是該方法需要足夠的信噪比，工程上難于實(shí)現(xiàn)。而巧妙利用Fourier變換的頻域移位性質(zhì)，可以縮短包絡(luò)對(duì)齊處理步長(zhǎng)，有效減小一維距離像對(duì)齊誤差［6］。

本文采用加矩形窗的積累互相關(guān)法獲得粗對(duì)齊包絡(luò)，而后基于頻移因子利用最小熵準(zhǔn)則調(diào)整對(duì)齊結(jié)果。一般ISAR 成像原始回波數(shù)據(jù)量大，互相關(guān)法和最小熵法計(jì)算量都很大，在序列成像、實(shí)時(shí)成像等條件下對(duì)計(jì)算資源是一大挑戰(zhàn)。為提高包絡(luò)對(duì)齊速度，文獻(xiàn)中出現(xiàn)多種方案：基于GPU 的最 小 熵 包 絡(luò) 對(duì) 齊 法［7］、FPGA 加 多 片 單 核DSP 的ISAR 實(shí)時(shí)成像［8］、基于多核DSP的信號(hào)處理平臺(tái)減少對(duì)齊時(shí)間［9］等硬件處理手段，但是硬件優(yōu)化結(jié)構(gòu)研制和改進(jìn)周期長(zhǎng)、費(fèi)用高昂且維護(hù)不便。

針對(duì)上述問(wèn)題，考慮到CPU 計(jì)算性能飛速提升以及多核處理器的廣泛應(yīng)用，本文提出基于OpenMP（Open Multi－Processing）［10］共享存儲(chǔ)的包絡(luò)對(duì)齊優(yōu)化算法，分別將互相關(guān)法和最小熵法劃分為多個(gè)獨(dú)立任務(wù)，利用OpenMP 將各任務(wù)映射到不同線程中并行執(zhí)行，充分利用多核處理器資源，提高程序運(yùn)行效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，并行算法加速效果明顯，加速效率最高可達(dá)98%，并且該方法無(wú)需額外硬件支持，費(fèi)用低廉，易于實(shí)現(xiàn)。

2 包絡(luò)對(duì)齊算法

逆合成孔徑雷達(dá)成像經(jīng)典算法為距離－多普勒（R－D）成像算法，包含三個(gè)步驟：距離壓縮、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和方位壓縮，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償又由包絡(luò)對(duì)齊和相位補(bǔ)償組成。R－D 算法如圖1所示。

Figure 1 Range－Doppler algorithm圖1 ISAR 成像距離－多普勒算法

由圖1知，包絡(luò)對(duì)齊的前提是原始回波的距離壓縮，其實(shí)質(zhì)為對(duì)每個(gè)脈沖回波進(jìn)行FFT 獲得相應(yīng)的一維距離像。而由于目標(biāo)相對(duì)于雷達(dá)的平動(dòng)，距離像之間出現(xiàn)未對(duì)齊現(xiàn)象。本文包絡(luò)對(duì)齊分兩步：加矩形窗的積累互相關(guān)對(duì)齊和基于頻移因子的最小熵對(duì)齊。

加矩形窗的積累互相關(guān)算法中，參考包絡(luò)是窗長(zhǎng)的已對(duì)齊包絡(luò)的加權(quán)和產(chǎn)生的合成包絡(luò)（此處為矩形窗加權(quán)，即權(quán)值都為1，窗長(zhǎng)盡可能大）。本文對(duì)參考包絡(luò)和待對(duì)齊包絡(luò)分別進(jìn)行FFT 處理，F(xiàn)FT 結(jié)果相乘，之后進(jìn)行IFFT 處理獲得粗對(duì)齊一維距離像，如圖2所示。

Figure 2 Accumulated cross correlation algorithm based on rectangular window圖2 加矩形窗的積累互相關(guān)包絡(luò)對(duì)齊法

基于頻移因子的最小熵法以積累互相關(guān)得出的每次回波的對(duì)齊偏移量τi為中心，在［τi－Δτ，τi＋Δτ］ 內(nèi) 求 得L個(gè) 頻 移 因 子 exp（j2πτilΔfnTs）（Δf為FFT 頻譜分辨單元，Ts為脈內(nèi)采樣周期），與該次回波si（）n相乘，然后依據(jù)最小熵準(zhǔn)則調(diào)整互相關(guān)對(duì)齊精度，如圖3所示。

Figure 3 Minimum entropy range alignment algorithm based on frequency shifting property圖3 基于頻移因子的最小熵包絡(luò)對(duì)齊法

3 包絡(luò)對(duì)齊并行策略

3.1 OpenMP簡(jiǎn)介

OpenMP［11］是共享存儲(chǔ)多核處理器編寫(xiě)并行程序的一套編程接口，由環(huán)境變量、編譯制導(dǎo)指令以及支持它的函數(shù)庫(kù)組成。OpenMP 并行執(zhí)行模型為分叉－合并（Fork－Join）模式（如圖4所示）：程序開(kāi)始時(shí)，主線程串行執(zhí)行；遇到派生點(diǎn)后，主線程創(chuàng)建并行線程隊(duì)列，執(zhí)行并行區(qū)代碼；并行代碼執(zhí)行完畢，派生線程掛起或退出，由主線程繼續(xù)執(zhí)行串行程序，直到遇到下一個(gè)派生點(diǎn)。

Figure 4 Fork－Join pattern of OpenMP圖4 OpenMP分叉－合并模型

使用OpenMP 開(kāi)發(fā)并行程序簡(jiǎn)單且通用性強(qiáng)，無(wú)需關(guān)注并行化細(xì)節(jié)。在源代碼中加入合適的＃pragma編譯指導(dǎo)指令，編譯器自動(dòng)并行化程序。OpenMP與編譯器無(wú)關(guān)，開(kāi)發(fā)平臺(tái)不支持OpenMP時(shí)，編譯器自動(dòng)忽略＃pragma指令，程序轉(zhuǎn)為串行代碼順序編譯并正常運(yùn)行。

3.2 包絡(luò)對(duì)齊的并行設(shè)計(jì)思想

包絡(luò)對(duì)齊數(shù)據(jù)流為二維矩陣，算法以距離像包絡(luò)為單位循環(huán)執(zhí)行對(duì)齊任務(wù)。因此，本文主要是對(duì)循環(huán)部分進(jìn)行并行化設(shè)計(jì)，研究帶有循環(huán)結(jié)構(gòu)的大數(shù)據(jù)量計(jì)算的并行方法時(shí)，首先分析計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，然后討論計(jì)算執(zhí)行時(shí)的數(shù)據(jù)劃分方法，最后進(jìn)行必要的調(diào)整。

原始回波數(shù)據(jù)矩陣由回波個(gè)數(shù)和回波采樣點(diǎn)數(shù)組成，一般回波個(gè)數(shù)和采樣點(diǎn)數(shù)都較大。距離壓縮時(shí)各個(gè)脈沖回波相互獨(dú)立，循環(huán)對(duì)每個(gè)回波進(jìn)行FFT 處理，因此只需在循環(huán)外直接使用OpenMP指令即可有效實(shí)現(xiàn)程序并行優(yōu)化。包絡(luò)對(duì)齊基于相鄰脈沖回波的強(qiáng)相關(guān)性，當(dāng)前回波的參考信號(hào)依賴(lài)前面矩形窗長(zhǎng)的已對(duì)齊回波距離像包絡(luò)，但是與矩形窗外回波相關(guān)性較小，而且脈沖回波數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于矩形窗內(nèi)回波數(shù)目，因此，本文提出依據(jù)處理器核數(shù)對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻分塊，每塊回波數(shù)目遠(yuǎn)大于窗長(zhǎng)，能夠大大消除數(shù)據(jù)塊間的相關(guān)性。同時(shí)，為保證對(duì)齊質(zhì)量，本文提出由第一塊待對(duì)齊數(shù)據(jù)獲得的參考信號(hào)作為其它各塊待對(duì)齊回波的參考距離像。因此，本文在多核處理器上進(jìn)行數(shù)據(jù)分塊并行執(zhí)行包絡(luò)對(duì)齊任務(wù)，既保證對(duì)齊質(zhì)量，又提高對(duì)齊速度。

3.3 距離壓縮并行方法

由于原始回波數(shù)目大，各次回波循環(huán)執(zhí)行FFT，OpenMP利用函數(shù)omp＿set＿num＿threads（）設(shè)置線程數(shù)目，編譯指導(dǎo)指令＃pragma omp for直接作用于循環(huán)語(yǔ)句，程序即自動(dòng)依照線程數(shù)目并行執(zhí)行循環(huán)運(yùn)算，有效減少距離壓縮時(shí)間且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。

3.4 加矩形窗的積累互相關(guān)并行方法

積累互相關(guān)包絡(luò)對(duì)齊是每個(gè)待對(duì)齊一維距離像與參考距離像進(jìn)行互相關(guān)得到粗對(duì)齊一維距離像。首先，根據(jù)處理器核數(shù)n，將待對(duì)齊數(shù)據(jù)順序均勻分成n塊，利用OpenMP 編譯指導(dǎo)指令＃pragma omp section將各塊數(shù)據(jù)分配到各線程，每個(gè)線程參考包絡(luò)都使用第一塊數(shù)據(jù)獲得的參考包絡(luò)以保證對(duì)齊質(zhì)量。整個(gè)并行互相關(guān)運(yùn)算就是各塊待對(duì)齊數(shù)據(jù)分別與參考包絡(luò)在各線程中并行執(zhí)行互相關(guān)，執(zhí)行結(jié)果合并即為粗對(duì)齊一維距離像，并行過(guò)程如圖5所示。

3.5 基于頻移因子的最小熵并行方法

Figure 5 Parallel accumulated cross correlation algorithm圖5 積累互相關(guān)并行方法

該模塊依據(jù)處理器核數(shù)n，將粗對(duì)齊數(shù)據(jù)均勻分為n塊，第一塊數(shù)據(jù)計(jì)算得到參考距離像作為其它各塊數(shù)據(jù)的參考包絡(luò)，利用OpenMP 編譯指導(dǎo)指令＃pragma omp section自動(dòng)將各塊數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)分配到各線程，并行執(zhí)行基于頻移因子的最小熵運(yùn)算，并行過(guò)程如圖6所示。此時(shí)，各數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)量基本相同，運(yùn)算量相當(dāng)，因此各線程負(fù)載均衡，并行執(zhí)行效率高。

Figure 6 Parallel minimum entropy algorithm圖6 最小熵并行方法

4 實(shí)驗(yàn)性能評(píng)測(cè)與結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)性能評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

為方便描述并行性能，采用傳統(tǒng)的加速比和效率性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。加速比定義為：

其中，Ts是串行算法單線程運(yùn)行時(shí)間，Tp是并行算法在多核處理器上用P個(gè)核并行處理運(yùn)行時(shí)間。

效率定義為：

其中，P為處理器核數(shù)。相同線程下加速比越大，并行效率越高，則并行程序性能越好。

4.2 算法并行效率理論分析

本文包絡(luò)對(duì)齊并行方法為依據(jù)線程數(shù)目n對(duì)各算法輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理，即輸入數(shù)據(jù)分為n塊共同執(zhí)行各處理算法，故而理論上各算法并行執(zhí)行時(shí)間為串行程序耗時(shí)的1/n倍，加速比達(dá)到n，并行效率高達(dá)100%。但是，由于算法程序無(wú)法完全并行化、計(jì)算機(jī)性能的影響以及多核處理器共享內(nèi)存訪問(wèn)帶寬增大訪問(wèn)開(kāi)銷(xiāo)，導(dǎo)致并行效率無(wú)法達(dá)到理論數(shù)值，后續(xù)工作應(yīng)該盡可能減少搶占內(nèi)存資源帶來(lái)的訪問(wèn)開(kāi)銷(xiāo)。

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文使用Microsoft Visual Studio 2010開(kāi)發(fā)工具，采用OpenMP 并行編程接口設(shè)計(jì)并行優(yōu)化程序。仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為八核處理器Intel（R）Core（TM）i7－4770CPU ＠3.40GHz，16GB內(nèi)存，64位操作系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為1 024×1 001的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，即單脈沖采樣點(diǎn)數(shù)1 024點(diǎn)，脈沖回波個(gè)數(shù)為1 001個(gè)，數(shù)據(jù)大小為7 104KB。

實(shí)驗(yàn)分為距離壓縮和包絡(luò)對(duì)齊兩部分。為提高對(duì)齊精度，包絡(luò)對(duì)齊分兩個(gè)模塊：積累互相關(guān)對(duì)齊模塊和最小熵對(duì)齊模塊。因此，距離壓縮、互相關(guān)法和最小熵法為三個(gè)獨(dú)立模塊，包絡(luò)對(duì)齊是互相關(guān)法與最小熵法的整體執(zhí)行效果。文中用單線程以及2、4、6、8個(gè)線程分別進(jìn)行程序性能優(yōu)化處理，為了得到更直觀的視覺(jué)效果，四個(gè)模塊的執(zhí)行時(shí)間、加速比及并行效率用折線圖表示，如圖7～圖9所示。

Figure 7 Execution time of the serial and parallel algorithms圖7 各算法模塊串行、并行執(zhí)行時(shí)間（ms）

由圖7可知，包絡(luò)對(duì)齊法執(zhí)行時(shí)間略大于互相關(guān)模塊和最小熵模塊運(yùn)算時(shí)間的總和，完全符合互相關(guān)法和最小熵法共同執(zhí)行得到對(duì)齊包絡(luò)的事實(shí)。距離壓縮、互相關(guān)對(duì)齊和最小熵對(duì)齊模塊中，相同線程數(shù)目下，距離壓縮處理耗時(shí)最少，最小熵法計(jì)算量最大，且隨著線程數(shù)目增加，各模塊執(zhí)行時(shí)間逐漸減少，有效提高成像速度。

圖8顯示，隨著線程數(shù)目增加，各模塊加速比逐漸增大。相同線程數(shù)目下進(jìn)行程序優(yōu)化處理時(shí)，最小熵法加速比最大，這是因?yàn)樽钚§貙?duì)齊運(yùn)算量最大，耗時(shí)最長(zhǎng)，因此多線程性能優(yōu)化最好。但是，包絡(luò)對(duì)齊加速比反而小于最小熵模塊加速比，這是因?yàn)榛ハ嚓P(guān)包絡(luò)對(duì)齊法運(yùn)算復(fù)雜，多線程并行優(yōu)化性能較差，抑制包絡(luò)對(duì)齊整體優(yōu)化性能。

Figure 8 Speed－up of the four algorithms圖8 各算法模塊加速比

圖9為多線程并行優(yōu)化效率，并行線程數(shù)目較少時(shí)，并行效率高達(dá)95%以上，隨著線程數(shù)目增加，優(yōu)化效率降低，甚至八線程互相關(guān)并行效率降到50%以下，綜合圖7和圖8內(nèi)容，隨著線程個(gè)數(shù)達(dá)到一定數(shù)目，程序執(zhí)行時(shí)間減小速度下降且加速比增大速度降低，這是由于OpenMP 是基于共享存儲(chǔ)的并行編程模型，多核處理器共享內(nèi)存訪問(wèn)帶寬，線程過(guò)多會(huì)搶占帶寬資源，增大內(nèi)存訪問(wèn)開(kāi)銷(xiāo)。但是，最小熵模塊的八線程并行效率依然在60%以上，而且最小熵法各線程并行效率和加速比都高于其他模塊，這是因?yàn)樽钚§靥幚碛?jì)算量大，并行性能優(yōu)化空間大，即耗時(shí)長(zhǎng)的程序比耗時(shí)短的程序優(yōu)化效果更明顯。然而，盡管互相關(guān)法加速比不高，并行效率低，但是相對(duì)于最小熵方法，其執(zhí)行時(shí)間較短，故而綜合積累互相關(guān)對(duì)齊和最小熵對(duì)齊的并行效果，包絡(luò)對(duì)齊整體優(yōu)化性能較好。因此，多線程并行算法并不是線程越多越好，要根據(jù)數(shù)據(jù)量、算法計(jì)算量以及算法復(fù)雜程度選擇適當(dāng)?shù)木€程數(shù)目進(jìn)行并行優(yōu)化。

Figure 9 Parallel efficiency of the four algorithms圖9 各算法模塊并行效率

5 結(jié)束語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了基于OpenMP的包絡(luò)對(duì)齊并行方法，在多核處理器上對(duì)程序進(jìn)行多線程并行優(yōu)化。從減少程序執(zhí)行時(shí)間和保證對(duì)齊質(zhì)量著手，對(duì)計(jì)算數(shù)據(jù)分塊，各塊數(shù)據(jù)并行執(zhí)行對(duì)齊任務(wù)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，包絡(luò)對(duì)齊的多線程并行處理有效縮短對(duì)齊時(shí)間，提高一維距離成像速度，為ISAR 成像的實(shí)時(shí)性提供條件。

本文是在多核處理器上進(jìn)行包絡(luò)對(duì)齊并行優(yōu)化研究，在未來(lái)的工作中，針對(duì)雷達(dá)處理上的多種復(fù)雜算法，考慮使用消息傳遞機(jī)制MPI實(shí)現(xiàn)多機(jī)并行優(yōu)化，以及使用GPU（CUDA）實(shí)現(xiàn)異構(gòu)加速。

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