一种基于自适应带宽阈值分割的GPU信道化接收方法与流程

本发明涉及数字基带信号预处理业务领域，尤其涉及一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法。

背景技术：

1、在随着现代通信技术的不断进步，在相关信道化处理业务中的数字宽带采样信号的输入带宽越来越大、处理的目标窄带信号越来越多，现代信道化采用先进的多相滤波器技术来实现多信道、高吞吐等特征的信道化方法，由于多相滤波器技术存在抽取倍数越大信道化性能越高、支持信号带宽越小等特点，所以在信号带宽大小存在多级别时多相滤波无法满足所有信号。

2、早期基于专用硬件模块实现的信道化平台方案所耗费的资源越来越难接受。而且，现代软件无线电(sdr)中对功能设计灵活可变的需求促使信道化处理趋向于利用程序算法实现，不仅减小了系统设计复杂性，也使得后期功能调整更加灵活、方便。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法，包括以下步骤：

2、s1：将宽带输入信号数据从主机端内存缓冲区传输到对应的设备端内存缓冲区，所述主机端为cpu端，所述设备端为gpu端；

3、s2：根据所有的输入信号带宽计算最佳带宽阈值，从而计算多相滤波抽取倍数,其中d为抽取倍数；

4、s3：根据所述抽取倍数对输入数据进行多相滤波计算，从而将输入数据划分为d个信道数据；

5、s4：根据所述带宽阈值将输入信号进行分割：信号带宽小于所述带宽阈值的以所述信道数据进行下变频计算，否则以原始输入数据进行下变频计算；

6、s5：根据下变频数据进行降采样计算，从而将输出数据采样率变成指定大小；

7、s6：根据降采样数据进行低通滤波计算，从而得到最终输出数据；

8、s7：将数据从设备端内存缓冲区拷贝到对应的主机端内存缓冲区。

9、优选地，步骤s2根据输入信号带宽自适应计算带宽阈值，从而获取到最佳多相滤波抽取倍数。

10、优选地，所述下变频计算为将设备端内存缓冲区的宽带信号数据依据各路信号的混频因子进行外差混频操作。

11、优选地，所述各路信号对应的混频因子在设置每路信号信息时提前计算。

12、优选地，所述降采样计算包含整数倍抽取及分数倍插值。

13、优选地，所述低通滤波根据预先设置参数设计的fir低通滤波器系数对其进行卷积操作。

14、本发明提供的方法，将多相滤波优点最大化、缺点进行掩盖，使本次方案满足任意信号带宽都能处理。基于gpu平台执行，比cpu平台在运行速度上有明显的提升，采用软件化的处理流程，不存在对硬件的依赖，具备更好的可移植性，使得整个系统具有很好的性能。

技术特征：

1.一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法，其特征在于，步骤s2根据输入信号带宽自适应计算带宽阈值，从而获取到最佳多相滤波抽取倍数。

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法，其特征在于，所述下变频计算为将设备端内存缓冲区的宽带信号数据依据各路信号的混频因子进行外差混频操作。

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法，其特征在于，所述各路信号对应的混频因子在设置每路信号信息时提前计算。

5.根据权利要求1所述的一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法，其特征在于，所述降采样计算包含整数倍抽取及分数倍插值。

6.根据权利要求1所述的一种基于自适应带宽阈值分割的gpu信道化接收方法，其特征在于，所述低通滤波根据预先设置参数设计的fir低通滤波器系数对其进行卷积操作。

技术总结
本发明公开了一种基于自适应带宽阈值分割的GPU信道化接收方法，包括以下步骤：S1：将宽带输入信号数据从主机端内存缓冲区传输到对应的设备端内存缓冲区，所述主机端为CPU端，所述设备端为GPU端；S2：根据所有的输入信号带宽计算最佳带宽阈值，从而计算多相滤波抽取倍数,其中D为抽取倍数；S3：根据所述抽取倍数对输入数据进行多相滤波计算，从而将输入数据划分为D个信道数据；S4：根据所述带宽阈值将输入信号进行分割：信号带宽小于所述带宽阈值的以所述信道数据进行下变频计算，否则以原始输入数据进行下变频计算；S5：根据下变频数据进行降采样计算，从而将输出数据采样率变成指定大小；S6：根据降采样数据进行低通滤波计算，从而得到最终输出数据；S7：将数据从设备端内存缓冲区拷贝到对应的主机端内存缓冲区。本发明提供的技术方案使得无论信号带宽大小如何，均能进行信道化且最大化利用多相滤波器，使信道化性能达到最佳。本文基于CUDA计算平台实现，比CPU平台运行速度上有明显提升，采用软件化的处理流程，可控性更强，具备更好的可移植性，满足大带宽、高吞吐量的信道化加速处理。

技术研发人员：张文权,李建忠,王波
受保护的技术使用者：成都爱科特科技发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11