基于GPU的多相信道化算法效率分析与应用

陈永强，马 宏，党宏杰，焦义文，刘燕都

(1.航天工程大学 电子与光学工程系，北京 101416；2.北京通信与跟踪技术研究所，北京 100094)

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多相滤波器组(Polyphase Filter Bank, PFB)是数字信号滤波抽取的一种高效实现结构，利用该技术可将串行的信道化过程分解为并行的多路处理流程，从而提高数字信号处理效率[1]。1991年,SETI首次将PFB引入射电系统并使用该技术设计了频谱分析仪[2]，此后，PFB被越来越多地用于信号处理数字后端，目前国际上多个重要系统均使用了PFB技术进行观测频谱的信道化[3]。

20世纪60年代,美国Geraid.Estrin[4]率先提出可重构计算(Reconfigurable Computing)概念。该技术核心思想在于，在通用平台上通过系统软硬件结构的灵活重构实现不同的功能[5-6]。图形处理器件(Graphic Processing Unit, GPU)由于具有众多的运算核心，特别适合于大量数据的并行处理，2007年NVIDIA提出的计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)从软件和硬件层面大大简化了基于GPU的系统开发流程，使得GPU在通用计算领域得到更为广泛应用。当前，由于GPU相较于FPGA能够实现较高的频谱高分辨率且具有更高的可重构性和扩展性[4]，基于CPU+GPU的异构信号处理系统在射电天文[7-8]、雷达[9-10]、无线通信[11-12]等众多领域成为研究热点。

随着基于GPU的高性能计算(High Performance Computation,HPC)技术的快速发展，基于GPU的PFB系统研究逐渐受到研发人员的重视。2011年，麻省理工学院Haystack天文台的Mark[13]使用NVIDIA Tesla C2050 GPU设计了一款用于VLBI 数字采集系统RDBE的PFB系统，验证了用GPU替代现有的FPGA板信号处理系统的可能性。测试结果显示，系统实时数据处理速率达到890 MB/s，而且随着GPU技术的进一步发展，系统的处理能力将进一步提升和扩展。……