安 紅，楊 莉，張 朔，張雁平

（電子信息控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610036）

0 引言

以雷達(dá)、電子戰(zhàn)裝備為典型代表的電子信息裝備，信號(hào)處理與數(shù)據(jù)處理是其核心功能，因此圍繞電子信息裝備的信號(hào)發(fā)射與接收處理過程以及雷達(dá)與電子戰(zhàn)裝備間的信息交互關(guān)系，建立信號(hào)級(jí)的雷達(dá)電子戰(zhàn)數(shù)字仿真系統(tǒng)，通過設(shè)置典型作戰(zhàn)場(chǎng)景開展對(duì)抗仿真試驗(yàn)，能夠比較真實(shí)地反映電子戰(zhàn)裝備在復(fù)雜電磁環(huán)境下對(duì)威脅雷達(dá)的干擾能力，以及雷達(dá)系統(tǒng)在干擾條件下的目標(biāo)探測(cè)能力和抗干擾性能。但是在雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)數(shù)字仿真中，由于裝備模型涉及大量的信號(hào)產(chǎn)生與處理過程的復(fù)雜運(yùn)算，而且雷達(dá)模型與雷達(dá)對(duì)抗裝備模型之間存在大數(shù)據(jù)量的信號(hào)數(shù)據(jù)通信服務(wù)和具有因果關(guān)系的協(xié)同運(yùn)行要求，所以仿真系統(tǒng)運(yùn)算速度較慢，特別是在復(fù)雜對(duì)抗場(chǎng)景下，仿真系統(tǒng)運(yùn)行效率急劇惡化。為了提高仿真系統(tǒng)運(yùn)算速度，需要在不斷優(yōu)化信號(hào)級(jí)模型算法性能的基礎(chǔ)上，引入并行計(jì)算技術(shù)，設(shè)計(jì)新的系統(tǒng)運(yùn)行架構(gòu)，構(gòu)建雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)并行仿真系統(tǒng)。

1 信號(hào)級(jí)仿真系統(tǒng)運(yùn)算瓶頸分析

雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)數(shù)字仿真系統(tǒng)目前通常采用基于客戶端/服務(wù)器（C/S）的分布式仿真結(jié)構(gòu)[1-3]，如圖1所示，每個(gè)雷達(dá)裝備模型和雷達(dá)對(duì)抗裝備模型均為一個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程，裝備模型之間通過高速以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互，并采用TCP/IP通信協(xié)議以保證網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可靠傳輸，運(yùn)行每個(gè)裝備模型的計(jì)算機(jī)為商用PC機(jī)。

在如圖1所示的雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)數(shù)字仿真系統(tǒng)中，制約仿真系統(tǒng)運(yùn)算速度提升的主要因素包括網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)量、裝備信號(hào)級(jí)模型運(yùn)算量、裝備仿真顯控界面等。

圖1 雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)數(shù)字仿真系統(tǒng)分布式運(yùn)行架構(gòu)

1.1 網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)量

以典型的系統(tǒng)采樣率40 MHz為例計(jì)算，只考慮大數(shù)據(jù)包（即中頻信號(hào)采樣數(shù)據(jù)包），其他小數(shù)據(jù)包忽略不計(jì)?！?對(duì)1”（即1部雷達(dá)對(duì)抗裝備對(duì)抗1部雷達(dá)的場(chǎng)景）仿真時(shí)，每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)（以10 ms為典型值）內(nèi)雷達(dá)模型與雷達(dá)對(duì)抗裝備模型之間交互的雷達(dá)信號(hào)和干擾信號(hào)中頻采樣數(shù)據(jù)包均為1.6 MByte，所以，每10 ms內(nèi)雷達(dá)和雷達(dá)對(duì)抗裝備模型之間交互的數(shù)據(jù)量為3.2 MByte，也就是每秒需通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量為320 MByte。“4對(duì)4”（即4部雷達(dá)對(duì)抗裝備對(duì)抗4部雷達(dá)的場(chǎng)景）仿真時(shí)，每個(gè)雷達(dá)模型都需要發(fā)送雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)包給每個(gè)雷達(dá)對(duì)抗裝備模型，同樣雷達(dá)對(duì)抗裝備模型也需一一發(fā)送干擾信號(hào)數(shù)據(jù)包給雷達(dá)模型，也就是說“4對(duì)4”時(shí)的網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)量為“1對(duì)1”時(shí)的16倍，也即每秒需傳輸數(shù)據(jù)量為5 120 MByte。如果采用萬兆以太網(wǎng)（10 GBit/s）來傳輸數(shù)據(jù)，理論上極限傳輸速率為1.25 GByte/s，而實(shí)際應(yīng)用基本達(dá)不到理論值，對(duì)于分散的小數(shù)據(jù)包，傳輸效率會(huì)更低。這里以1 GByte/s的傳輸速率來估算網(wǎng)絡(luò)傳輸耗時(shí)，“1對(duì)1”場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)傳輸耗時(shí)理論值為0.32 s，“4對(duì)4”場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)傳輸耗時(shí)理論值為5.12 s，從而可見僅僅是數(shù)據(jù)傳輸就需要很大的時(shí)間開銷，而且隨著仿真場(chǎng)景規(guī)模增大、裝備模型數(shù)量增多，網(wǎng)絡(luò)傳輸耗時(shí)會(huì)急劇增加。

為了降低裝備模型之間網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)量，參考文獻(xiàn)[3]提出在各計(jì)算節(jié)點(diǎn)間只傳遞雷達(dá)信號(hào)的特征值、而在信號(hào)接收端根據(jù)信號(hào)特征值重構(gòu)雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)的方法，從而降低各計(jì)算節(jié)點(diǎn)間信號(hào)傳輸數(shù)據(jù)量。但該方法存在較大局限性，一是雷達(dá)信號(hào)重構(gòu)精度受限于雷達(dá)信號(hào)特征值描述的細(xì)致度，對(duì)常規(guī)脈沖體制雷達(dá)尚且可行，但對(duì)噪聲雷達(dá)等復(fù)雜波形雷達(dá)則由于很難準(zhǔn)確提取信號(hào)特征值，進(jìn)而會(huì)嚴(yán)重影響雷達(dá)信號(hào)重構(gòu)精度；二是該方法僅適用于雷達(dá)偵察仿真場(chǎng)景，因?yàn)檫@種應(yīng)用場(chǎng)景下，只有雷達(dá)模型向雷達(dá)偵察裝備模型的單向數(shù)據(jù)傳輸需求，而在雷達(dá)對(duì)抗仿真場(chǎng)景下，雷達(dá)模型與雷達(dá)對(duì)抗裝備模型之間是雙向數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，并且由于雷達(dá)對(duì)抗裝備的干擾樣式及其控制時(shí)序?qū)е赂蓴_信號(hào)比較復(fù)雜，很難用特征參數(shù)來描述各種干擾樣式信號(hào)，所以也就難以通過信號(hào)重構(gòu)方式在接收端復(fù)現(xiàn)干擾信號(hào)。

1.2 裝備信號(hào)級(jí)模型運(yùn)算量

為了逼真復(fù)現(xiàn)雷達(dá)對(duì)抗裝備與威脅雷達(dá)之間的信息對(duì)抗過程，需采用信號(hào)級(jí)建模技術(shù)，建立雷達(dá)對(duì)抗裝備和威脅雷達(dá)基于信號(hào)發(fā)射與接收處理的信號(hào)級(jí)細(xì)粒度仿真模型。信號(hào)級(jí)模型分為中頻信號(hào)級(jí)和基帶信號(hào)級(jí)2類，以雷達(dá)為例，兩者的差異在于是否進(jìn)行了中放接收機(jī)仿真（含中放濾波和相干檢波）。但無論中頻還是基帶，都必須覆蓋完整的信號(hào)處理算法，若省略了信號(hào)處理而直接在恒虛警檢測(cè)（CFAR）進(jìn)行仿真，則不是信號(hào)級(jí)仿真，因?yàn)閺睦走_(dá)干擾和抗干擾技術(shù)研究的角度，這種省略是不允許的，它無法反映干擾樣式信號(hào)進(jìn)入到雷達(dá)信號(hào)處理模塊的影響效應(yīng)，所以在CFAR處理的距離維和速度維上進(jìn)行干擾分布的假設(shè)是不恰當(dāng)?shù)?，尤其是面?duì)復(fù)雜的雷達(dá)信號(hào)處理算法和復(fù)雜的干擾樣式控制時(shí)序，這種假設(shè)更是難以成立。基于中頻信號(hào)的仿真主要是考慮雷達(dá)在頻域上的一些抗干擾措施，例如掩護(hù)脈沖等，必須要有頻率信息，而且雷達(dá)接收機(jī)中放處理中包含了帶通濾波器，經(jīng)過帶通濾波后的目標(biāo)回波信號(hào)波形本身也會(huì)發(fā)生一些微小的變化，而且?guī)V波器可以濾除帶外的信號(hào)，當(dāng)干擾信號(hào)帶寬大于雷達(dá)信號(hào)帶寬時(shí)，帶外部分的干擾信號(hào)被濾除。特別是當(dāng)干擾信號(hào)波形比較復(fù)雜時(shí)，例如DDS噪聲＋DRFM噪聲＋假目標(biāo)等組合干擾樣式信號(hào)，是無法在干擾仿真模型中等效雷達(dá)接收機(jī)帶通濾波的效果，所以當(dāng)研究雷達(dá)干擾效果或雷達(dá)抗干擾效果時(shí)，都需要從中頻開始仿真，而不能直接從基帶開始仿真。

由于信號(hào)級(jí)仿真，特別是中頻信號(hào)級(jí)仿真涉及大量的信號(hào)產(chǎn)生與信號(hào)處理過程的復(fù)雜運(yùn)算，而且電子信息裝備內(nèi)部以串行處理方式為主的信號(hào)處理算法模型運(yùn)算不但需要消耗大量的計(jì)算資源，而且計(jì)算資源的負(fù)載也不均衡，所以信號(hào)級(jí)模型解算速度較慢，很難做到實(shí)時(shí)仿真。為了提高信號(hào)級(jí)模型解算效率，有的論文[4]提出了信號(hào)處理簡(jiǎn)化思路，有的論文[5]引入了并行計(jì)算思想。但是在面向雷達(dá)干擾或雷達(dá)抗干擾技術(shù)研究的裝備建模中，應(yīng)盡可能采用實(shí)際裝備中的相應(yīng)處理算法模型，盡量避免做大幅度的處理算法簡(jiǎn)化，因?yàn)楹?jiǎn)化往往是以犧牲逼真度為代價(jià)的；其次，采用的并行計(jì)算方法應(yīng)考慮對(duì)復(fù)雜對(duì)抗場(chǎng)景的適用性問題，因?yàn)槔走_(dá)干擾信號(hào)的產(chǎn)生具有因果性，人為地將多個(gè)雷達(dá)搜索波束并行執(zhí)行，意味著將雷達(dá)干擾樣式及其控制時(shí)序打亂，無法反映真實(shí)的干擾效果或抗干擾效果。因此需要在保證模型逼真度的前提條件下，在不斷優(yōu)化處理算法的基礎(chǔ)上，采用高性能計(jì)算技術(shù)，盡可能地提高模型解算效率。

1.3 裝備仿真顯控界面

在分布式仿真系統(tǒng)中，每個(gè)雷達(dá)模型和雷達(dá)對(duì)抗裝備模型均為一個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程，模型運(yùn)算與模型顯示控制界面合為一體，由于模型運(yùn)算結(jié)果的圖形化顯示也需要消耗CPU資源和大量的處理時(shí)間，因此每個(gè)裝備模型的運(yùn)算速度也受到了影響。

2 信號(hào)級(jí)并行仿真系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

針對(duì)上述3個(gè)制約信號(hào)級(jí)仿真系統(tǒng)運(yùn)行速度提升的主要因素，本文提出“前臺(tái)分布式顯控＋后臺(tái)集中式運(yùn)算”的雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)并行仿真系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)思路，如圖2所示。圖中，前臺(tái)仿真顯控設(shè)備采用商用PC機(jī)，實(shí)現(xiàn)仿真系統(tǒng)分布式顯示及人機(jī)交互操作控制功能。后臺(tái)仿真運(yùn)算設(shè)備采用共享內(nèi)存的高性能計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)仿真模型的后臺(tái)集中式運(yùn)算。前臺(tái)仿真顯控設(shè)備與后臺(tái)仿真運(yùn)算設(shè)備通過高速以太網(wǎng)互聯(lián)，后臺(tái)仿真運(yùn)算結(jié)果數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸給前臺(tái)設(shè)備用于圖形化顯示，前臺(tái)人機(jī)交互控制指令通過網(wǎng)絡(luò)下發(fā)給后臺(tái)設(shè)備用于對(duì)仿真進(jìn)程的干預(yù)。

圖2 雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)并行仿真系統(tǒng)運(yùn)行架構(gòu)

具體而言，主要從以下3個(gè)方面來提高仿真系統(tǒng)運(yùn)行效率：

1）針對(duì)信號(hào)級(jí)仿真系統(tǒng)裝備模型間網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)量大的問題，在圖2所示的仿真系統(tǒng)架構(gòu)中，將雷達(dá)模型、雷達(dá)對(duì)抗裝備模型和雷達(dá)輻射源信號(hào)環(huán)境模型都放在同一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，模型之間的數(shù)據(jù)交互直接在計(jì)算節(jié)點(diǎn)的共享內(nèi)存中進(jìn)行，沒有額外的通信傳輸時(shí)間開銷。

2）針對(duì)裝備信號(hào)級(jí)模型運(yùn)算量大的問題，在后臺(tái)模型運(yùn)算設(shè)備硬件選擇上，既可以采用多CPU的服務(wù)器架構(gòu)，也可以選擇CPU＋GPU的異構(gòu)并行計(jì)算平臺(tái)。目前高性能服務(wù)器的CPU核心數(shù)/線程數(shù)可以多達(dá)上百個(gè)，能很好地支持模型計(jì)算的并行化要求。而GPU在并行計(jì)算、浮點(diǎn)以及矩陣運(yùn)算方面的強(qiáng)大性能，使其獲得了需要大量并行計(jì)算的深度學(xué)習(xí)等高性能運(yùn)算市場(chǎng)的青睞，與傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器相比，采用GPU加速的服務(wù)器在達(dá)到相同計(jì)算精度條件下，可將訓(xùn)練速度提高幾十倍，因此CPU＋GPU異構(gòu)并行技術(shù)在高性能計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中扮演越來越重要的角色。

3）針對(duì)裝備仿真顯控界面耗時(shí)問題，采用“前臺(tái)分布顯控＋后臺(tái)集中運(yùn)算”的系統(tǒng)架構(gòu)，可以把裝備仿真顯控與裝備模型運(yùn)算在物理上分離，將仿真顯控和模型運(yùn)算分別在不同的計(jì)算資源上同時(shí)處理，這樣不僅可以使仿真顯控和模型運(yùn)算在時(shí)間上并行起來，實(shí)現(xiàn)異步處理，也可以各自使用各自的計(jì)算資源，避免計(jì)算資源的爭(zhēng)奪，對(duì)于仿真系統(tǒng)整體運(yùn)行效率來說，也就減小了很大一部分時(shí)間開銷。

3 關(guān)鍵技術(shù)問題解決思路

在雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)并行仿真系統(tǒng)構(gòu)建過程中，需要重點(diǎn)研究裝備模型并行仿真方法和信號(hào)級(jí)模型高效解算方法。

3.1 裝備模型并行仿真方法

裝備模型的并行仿真從兩個(gè)方面進(jìn)行，一方面通過設(shè)計(jì)后臺(tái)模型調(diào)度策略，將雷達(dá)模型與雷達(dá)對(duì)抗裝備模型之間具有因果關(guān)系的串行處理流程進(jìn)行并行化，則一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)的仿真處理時(shí)間理論上將由最耗時(shí)的模型運(yùn)算時(shí)間決定；另一方面，采用OpenMP應(yīng)用程序接口或線程池方法，根據(jù)后臺(tái)模型運(yùn)算設(shè)備的計(jì)算資源，將各個(gè)模型分配到不同線程進(jìn)行計(jì)算。線程池的方法是在仿真開始前先啟動(dòng)一定數(shù)量（與裝備模型個(gè)數(shù)和CPU核心數(shù)有關(guān)）的計(jì)算線程，在每個(gè)仿真時(shí)間步長(zhǎng)將各個(gè)裝備模型的計(jì)算任務(wù)發(fā)布到空閑的計(jì)算線程上。OpenMP在本質(zhì)上也是采用多線程的方式來實(shí)現(xiàn)并行，其優(yōu)點(diǎn)是編程簡(jiǎn)單，只需一行代碼即可將多個(gè)任務(wù)進(jìn)行并行，但是在計(jì)算任務(wù)較多的情況下，線程池方式的并行加速比優(yōu)于OpenMP。

3.2 信號(hào)級(jí)模型高效解算方法

信號(hào)級(jí)模型涉及信號(hào)產(chǎn)生與處理的復(fù)雜運(yùn)算，若后臺(tái)模型運(yùn)算設(shè)備采用純CPU架構(gòu)，則模型中最基礎(chǔ)的信號(hào)處理函數(shù)（如FFT、IFFT、FIR等）可以采用第三方貨架產(chǎn)品庫(kù)，例如美國(guó)Intel公司為其Intel?微處理器架構(gòu)量身打造的一套擴(kuò)展函數(shù)庫(kù)Intel IPP，這套函數(shù)庫(kù)經(jīng)過32位和64位多核性能高度優(yōu)化，在Intel多核處理器上執(zhí)行效率很高，提供了濾波、卷積、變換、數(shù)組計(jì)算、邏輯運(yùn)算、信號(hào)統(tǒng)計(jì)等基礎(chǔ)信號(hào)處理函數(shù)。在信號(hào)級(jí)模型中應(yīng)用Intel IPP的優(yōu)勢(shì)在于直接調(diào)用IPP中的信號(hào)處理函數(shù)就能大大提高模型運(yùn)算性能。

若后臺(tái)模型運(yùn)算設(shè)備采用CPU＋GPU異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，則模型可以采用異構(gòu)并行計(jì)算技術(shù)，以雷達(dá)模型為例，可以將雷達(dá)模型中系統(tǒng)控制調(diào)度、數(shù)據(jù)處理等計(jì)算量不大但邏輯運(yùn)算較多的部分放在CPU上，而涉及大量數(shù)學(xué)運(yùn)算的部分放到GPU上，包括目標(biāo)回波信號(hào)生成、中放濾波、相干檢波、A/D變換、脈沖壓縮、雜波處理、多普勒濾波器組、恒虛警處理等。信號(hào)生成和信號(hào)處理由于計(jì)算量很大，例如用40 MHz采樣頻率，如果雷達(dá)CPI為10 ms，則一次處理的數(shù)據(jù)量為400 000點(diǎn)，特別適合在GPU上進(jìn)行并行處理，能大大加快運(yùn)算速度。而且由于從信號(hào)生成到信號(hào)處理都放到GPU上計(jì)算，只在處理完畢后輸出處理結(jié)果，避免了頻繁地在CPU與GPU之間傳輸數(shù)據(jù)，有效降低了數(shù)據(jù)傳輸耗時(shí)。

4 并行仿真系統(tǒng)運(yùn)算性能測(cè)試

根據(jù)本文提出的“前臺(tái)分布式顯控＋后臺(tái)集中式運(yùn)算”仿真系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)思路，構(gòu)建了雷達(dá)電子戰(zhàn)信號(hào)級(jí)并行仿真原型系統(tǒng)，前臺(tái)仿真顯控設(shè)備采用普通商用PC機(jī)，后臺(tái)仿真運(yùn)算設(shè)備采用兩種類型計(jì)算設(shè)備進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，一種是CPU＋GPU異構(gòu)計(jì)算設(shè)備，另一種是具有多核CPU性能的商用PC機(jī)，通過設(shè)置典型仿真場(chǎng)景開展對(duì)抗仿真試驗(yàn)，對(duì)系統(tǒng)仿真運(yùn)算速度進(jìn)行了測(cè)試。

4.1 硬件環(huán)境

并行仿真原型系統(tǒng)后臺(tái)仿真運(yùn)算環(huán)境如表1所示。

表1 原型系統(tǒng)后臺(tái)仿真運(yùn)算環(huán)境

4.2 測(cè)試條件

仿真場(chǎng)景：機(jī)載自衛(wèi)干擾吊艙對(duì)機(jī)載相控陣火控雷達(dá)進(jìn)行干擾，分別設(shè)置“1對(duì)1”和“4對(duì)4”共2種仿真場(chǎng)景。

機(jī)載火控相控陣?yán)走_(dá)仿真參數(shù)：雷達(dá)中頻信號(hào)采樣率為40 MHz，雷達(dá)信號(hào)為相參脈沖串信號(hào)，脈寬為10μs，脈內(nèi)調(diào)制方式為線性調(diào)頻，信號(hào)調(diào)制帶寬為10 MHz，脈沖重復(fù)周期為67～127μs，重頻個(gè)數(shù)為8個(gè)，相參脈沖個(gè)數(shù)為128個(gè)，雷達(dá)A/D采樣率為10 MHz。

機(jī)載自衛(wèi)干擾吊艙仿真參數(shù)：雷達(dá)干擾中頻信號(hào)采樣率為40 MHz，干擾樣式為DRFM假目標(biāo)干擾＋DRFM噪聲干擾，能同時(shí)干擾目標(biāo)數(shù)量為4個(gè)。

4.3 測(cè)試結(jié)果

仿真運(yùn)算速度采用“用時(shí)比”指標(biāo)進(jìn)行表征，用時(shí)比是指仿真運(yùn)行時(shí)間與真實(shí)物理時(shí)間之比。用時(shí)比等于1，表示是實(shí)時(shí)仿真；用時(shí)比小于1，表示是超實(shí)時(shí)仿真；用時(shí)比大于1，表示是欠實(shí)時(shí)仿真。用時(shí)比越大，表示仿真運(yùn)算速度越慢，目前基于中頻信號(hào)采樣處理的雷達(dá)電子戰(zhàn)數(shù)字仿真系統(tǒng)很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真，用時(shí)比通常遠(yuǎn)大于1。

在相同仿真場(chǎng)景下，設(shè)置相同仿真參數(shù)，在表1所示的硬件環(huán)境下分別運(yùn)行新研的并行仿真原型系統(tǒng)和此前已完成研制的分布式仿真系統(tǒng)，分布式仿真系統(tǒng)運(yùn)行采用表1中的運(yùn)算設(shè)備3，2類仿真系統(tǒng)的用時(shí)比指標(biāo)測(cè)試結(jié)果如表2所示。從表中可見，本文提出的“前臺(tái)分布式顯控＋后臺(tái)集中式運(yùn)算”系統(tǒng)架構(gòu)較傳統(tǒng)的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，在仿真運(yùn)行效率上有很大的提升，同時(shí)也可以看出，網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)量對(duì)仿真運(yùn)行效率影響很大；其次，采用異構(gòu)并行計(jì)算技術(shù)在CPU＋GPU異構(gòu)計(jì)算設(shè)備上的運(yùn)算速度較純CPU計(jì)算設(shè)備有明顯提升，“1對(duì)1”場(chǎng)景下的仿真運(yùn)算速度已接近實(shí)時(shí)；對(duì)比2款異構(gòu)計(jì)算設(shè)備性能可見，“多對(duì)多”對(duì)抗場(chǎng)景下，異構(gòu)計(jì)算設(shè)備性能對(duì)仿真運(yùn)算速度有較大影響，因此盡可能選擇高性能異構(gòu)計(jì)算設(shè)備有助于提升仿真運(yùn)行效率。

表2 仿真運(yùn)算速度指標(biāo)測(cè)試結(jié)果

5 結(jié)束語

在基于中頻信號(hào)采樣處理的雷達(dá)電子戰(zhàn)數(shù)字仿真系統(tǒng)中，由于信號(hào)級(jí)裝備模型涉及信號(hào)產(chǎn)生與處理的復(fù)雜運(yùn)算且運(yùn)算量較大，而且在復(fù)雜對(duì)抗場(chǎng)景下多個(gè)裝備模型間存在大量的信號(hào)數(shù)據(jù)交互帶來的網(wǎng)絡(luò)通信傳輸耗時(shí)大的問題，導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)算速度較慢，因此需要采取綜合性技術(shù)手段來提高系統(tǒng)整體運(yùn)行效率。本文提出“前臺(tái)分布式顯控＋后臺(tái)集中式運(yùn)算”的并行仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)思路，通過前臺(tái)仿真顯控與后臺(tái)仿真運(yùn)算在物理上的分離，解決模型顯控與模型運(yùn)算的資源爭(zhēng)奪及人機(jī)界面顯示耗時(shí)問題。而在后臺(tái)的集中式仿真運(yùn)算，一方面可通過共享內(nèi)存的數(shù)據(jù)交互方式，解決網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信傳輸耗時(shí)問題；另一方面能充分利用現(xiàn)代高性能計(jì)算資源優(yōu)勢(shì)，通過并行計(jì)算技術(shù)，解決信號(hào)級(jí)裝備模型運(yùn)算耗時(shí)大的問題，特別是CPU＋GPU異構(gòu)并行計(jì)算技術(shù)，系統(tǒng)測(cè)試證明該技術(shù)能大幅度提升信號(hào)級(jí)仿真運(yùn)行效率?！?/p>