摘要：信號(hào)處理技術(shù)的通用化趨勢(shì)和高帶寬、高實(shí)時(shí)性特點(diǎn)要求信號(hào)處理系統(tǒng)采用多處理器并行處理的設(shè)計(jì)方案。針對(duì)多處理器通用信號(hào)處理系統(tǒng)面臨的任務(wù)劃分調(diào)度的挑戰(zhàn)，結(jié)合云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)以及信號(hào)處理技術(shù)的特點(diǎn)，給出了云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于通用信號(hào)處理的可行性分析。
關(guān)鍵詞：云計(jì)算；虛擬化；數(shù)字信號(hào)處理；通用信號(hào)處理

0 引言
    近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)的廣泛普及和軟件技術(shù)的進(jìn)步，SOA(Service Oriented Architecture)體系引導(dǎo)的Web2．0“引爆”互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，同時(shí)SaaS(Software as a Service)思想深入人心并取得長(zhǎng)足發(fā)展，云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。同時(shí)，為滿足雷達(dá)信號(hào)處理的高實(shí)時(shí)性而采用的并行系統(tǒng)設(shè)計(jì)帶來(lái)了任務(wù)劃分和分配、調(diào)度上的挑戰(zhàn)。本文著眼于解決雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)，結(jié)合云計(jì)算和通用信號(hào)處理的特點(diǎn)，對(duì)云計(jì)算應(yīng)用于通用信號(hào)處理的可行性做了分析。

1 云計(jì)算技術(shù)
1．1 云計(jì)算簡(jiǎn)介
    云計(jì)算是并行計(jì)算、分布式計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算的發(fā)展及商業(yè)實(shí)現(xiàn)，是一種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以便利的、按需付費(fèi)的方式獲取計(jì)算資源并提高其可用性的模式。云計(jì)算模式的核心原則是：硬件和軟件都是資源并被封裝為服務(wù)，用戶通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)按需地訪問(wèn)和使用。
    云計(jì)算分為三個(gè)服務(wù)模式：分別是軟件即服務(wù)(SssS)，平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)，按照首字母縮寫(xiě)是SPI，即所謂的云計(jì)算SPI架構(gòu)。
    SaaS：以互聯(lián)網(wǎng)為載體，瀏覽器為交互，將服務(wù)器端軟件傳給遠(yuǎn)程用戶的服務(wù)模式。
    PaaS：把程序開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署和運(yùn)行環(huán)境等通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供給用戶的服務(wù)模式。
    IaaS：通過(guò)虛擬化技術(shù)提供處理、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)以及基礎(chǔ)計(jì)算資源的服務(wù)模式。
1．2 虛擬化技術(shù)
    虛擬化是表示計(jì)算機(jī)資源的抽象方法，通過(guò)虛擬化可以用與訪問(wèn)抽象前資源一致的方法訪問(wèn)抽象后的資源。虛擬化為資源提供了一個(gè)邏輯視圖，而不是物理視圖。通過(guò)虛擬化將原本幾臺(tái)設(shè)備的負(fù)荷加載在單一設(shè)備上從而大幅提高其利用率，這就是虛擬化的價(jià)值。

2 通用信號(hào)處理技術(shù)
2．1 雷達(dá)信號(hào)處理簡(jiǎn)介
    雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)將天線接收到的回波信號(hào)通過(guò)各種算法進(jìn)行處理，在各種噪聲、雜波和干擾背景中檢測(cè)目標(biāo)，提取目標(biāo)的距離、方位、仰角、速度和類別等特征信息。
    一個(gè)基本的雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)由多通道接收機(jī)，數(shù)字信號(hào)處理器，輸入／輸出(I／O)接口電路和定時(shí)控制器組成，如圖1所示。

    天線接收的回波信號(hào)通過(guò)接收機(jī)，得到放大的有用目標(biāo)信號(hào)，在信號(hào)處理機(jī)中完成信號(hào)處理，并通過(guò)I／O接口電路將點(diǎn)跡等目標(biāo)信息送往雷達(dá)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和顯示器。
2．2 信號(hào)處理技術(shù)的通用化
    傳統(tǒng)信號(hào)處理機(jī)大多選擇專用芯片完成數(shù)據(jù)處理，導(dǎo)致通用性和可擴(kuò)展性差，且處理算法與硬件結(jié)構(gòu)之間相關(guān)性大，算法的改變往往導(dǎo)致較大的硬件變動(dòng)，導(dǎo)致研發(fā)成本高周期長(zhǎng)。
    為了滿足不同用戶的需求以及適應(yīng)在各種復(fù)雜環(huán)境下多種工作方式的需要，雷達(dá)信號(hào)處理機(jī)必須是可編程、可重構(gòu)的，且易于使用和維護(hù)，因而信號(hào)處理技術(shù)逐步向通用化方向發(fā)展。軟件的可編程性帶來(lái)了很大的靈活性，也促進(jìn)了硬件系統(tǒng)的規(guī)范化、模塊化和通用化。雷達(dá)信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性已經(jīng)達(dá)到每秒百億次至萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算，采樣位數(shù)和數(shù)據(jù)字長(zhǎng)的增加，使得運(yùn)算復(fù)雜度增加，以上因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)吞吐量，存儲(chǔ)量的增加，從而采用多處理器并行設(shè)計(jì)。以FPGA+DSP構(gòu)建通用模塊的多處理器系統(tǒng)通用性強(qiáng)、研制周期短、成本低、維護(hù)易。

3 云計(jì)算與通用信號(hào)處理的結(jié)合
3．1 并行處理系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)
    并行處理機(jī)需將一個(gè)任務(wù)分解成若干個(gè)子任務(wù)，交由各處理單元完成。由于子任務(wù)間的內(nèi)在聯(lián)系，各處理單元間或多或少存在數(shù)據(jù)交換和同步，因而并行處理機(jī)的性能直接與任務(wù)劃分有關(guān)。任務(wù)粒度過(guò)細(xì)，雖然并行度高，但是導(dǎo)致通信頻繁，控制復(fù)雜；反之則系統(tǒng)負(fù)載平衡度差且并行度低。任務(wù)分配將子任務(wù)分配到不同的處理器上，分配原則與任務(wù)劃分相同。
    任務(wù)的劃分和分配／調(diào)度還需與具體的處理器性能、多處理器結(jié)構(gòu)結(jié)合，是并行系統(tǒng)設(shè)計(jì)中最復(fù)雜、且尚未充分解決的問(wèn)題，只能利用人工任務(wù)分配，來(lái)達(dá)到負(fù)載和I／O的平衡。
3．2 可行性分析
    多處理器信號(hào)處理機(jī)基于MPP(Massively Parallel Processing)架構(gòu)，MPP分為共享總線式和分布式。共享總線式多個(gè)處理器共同使用一套系統(tǒng)數(shù)據(jù)總線，如圖2所示；分布式有線形、星形、樹(shù)狀和網(wǎng)孔結(jié)構(gòu)等，如圖3所示。當(dāng)處理器個(gè)數(shù)較多時(shí)，共享總線系統(tǒng)將發(fā)生頻繁的總線沖突和等待，使得并行效率下降，而分布式的可擴(kuò)充性和靈活性比共享總線式強(qiáng)，支持多級(jí)擴(kuò)展且容錯(cuò)能力高。一般設(shè)計(jì)結(jié)合共享總線和分布式并行兩種形式，從而獲得較高的并行效率。

    MPP架構(gòu)的典型應(yīng)用如COW(Cluster of Workstations)，它是一種松耦合MPP，可以將一個(gè)機(jī)構(gòu)內(nèi)的所有機(jī)器連結(jié)起來(lái)形成強(qiáng)大而統(tǒng)一的計(jì)算力，因而COW屬于HPC(High Performance Computing)超級(jí)計(jì)算，因而基于MPP架構(gòu)的信號(hào)處理系統(tǒng)天生具有HPC基因。
    云計(jì)算與信號(hào)處理技術(shù)的融合已具備以下條件：
    (1)FPGA+DSP架構(gòu)的模塊化設(shè)計(jì)和標(biāo)準(zhǔn)總線的采用，使得處理機(jī)硬件進(jìn)一步通用化，滿足云計(jì)算環(huán)境采用通用化構(gòu)件的要求。
    (2)標(biāo)準(zhǔn)總線如PCI、VME和CPCI等發(fā)展迅速，PCI總線和VME總線正向點(diǎn)對(duì)點(diǎn)高速串行總線轉(zhuǎn)變，即PCI-e和VPX標(biāo)準(zhǔn)，其用高達(dá)3～10 Gb ／s的LVDS(低壓差分信號(hào))傳輸取代了10～33 MHz的傳統(tǒng)并行傳輸，因而采用標(biāo)準(zhǔn)總線甚至光纖耦合的處理系統(tǒng)之間通信帶寬瓶頸正逐漸消失，滿足云計(jì)算環(huán)境高帶寬的要求。
    (3)云計(jì)算核心層采用單機(jī)虛擬化+多機(jī)虛擬化的技術(shù)架構(gòu)，單機(jī)虛擬化為云計(jì)算提供了邏輯上同質(zhì)的虛擬化資源，多機(jī)虛擬化將眾多跨地域、跨OS的資源整合為一個(gè)統(tǒng)一的邏輯單元。典型的單機(jī)虛擬化如VMware，Xen等，多機(jī)虛擬化如PVM／MPI等均在云計(jì)算浪潮中急劇發(fā)展。虛擬化技術(shù)的發(fā)展，使得信號(hào)處理等嵌入式領(lǐng)域的資源整合看到了曙光。
    作戰(zhàn)平臺(tái)如軍艦為了實(shí)現(xiàn)探測(cè)和跟蹤海面和空中目標(biāo)，引導(dǎo)艦載機(jī)飛行著艦等功能，通常需配備搜索警戒雷達(dá)、航海雷達(dá)等多種雷達(dá)，眾多的雷達(dá)系統(tǒng)裝備在艦體相應(yīng)部位，其結(jié)構(gòu)各自獨(dú)立，如圖4所示。應(yīng)用云計(jì)算模式后，信號(hào)處理系統(tǒng)成為信號(hào)處理云，如圖5所示，雷達(dá)不再單獨(dú)存在，而是成為云計(jì)算的用戶，而信號(hào)處理系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的雜波抑制、信號(hào)檢測(cè)、脈沖壓縮等功能均為云環(huán)境下各用戶的服務(wù)子程序。

    HPC在工業(yè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)、軍事領(lǐng)域中有很多應(yīng)用且已取得一些成果，云環(huán)境內(nèi)的作業(yè)調(diào)度借鑒了HPC領(lǐng)域眾多先進(jìn)成果，發(fā)展相對(duì)較為成熟，而將云計(jì)算技術(shù)融人通用信號(hào)處理后，程序員將從繁瑣的并行算法分析和并行程序設(shè)計(jì)中解脫出來(lái)，一切由云來(lái)處理，多處理器系統(tǒng)面臨的任務(wù)劃分和分配／調(diào)度問(wèn)題迎刃而解。而云環(huán)境的HPC性能保證了信號(hào)處理的高實(shí)時(shí)性。
    云計(jì)算與通用信號(hào)處理的結(jié)合具有可行性和創(chuàng)新性，值得做進(jìn)一步深入研究。

4 結(jié)語(yǔ)
    隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，計(jì)算量日益增大，數(shù)據(jù)計(jì)算力將轉(zhuǎn)變成生產(chǎn)力。以個(gè)人電腦為中心的計(jì)算模式將被新興的云計(jì)算模式替代，云計(jì)算在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用將水到渠成。
    本文針對(duì)通用信號(hào)處理的高實(shí)時(shí)性、高帶寬等特點(diǎn)分析了將云計(jì)算理論融入通用信號(hào)處理的可行性。下一步工作將重點(diǎn)圍繞虛擬化技術(shù)，尤其是多機(jī)虛擬化技術(shù)如何在嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)做深入研究，為通用信號(hào)處理平臺(tái)的最終整合提供支撐。