0 引言

    合成孔径雷达（SAR）是一种具有全天候、全天时、远距离获取地面信息能力的传感器。SAR具有防区外探测能力，在国境侦察、战场侦察和战场精确打击等应用中发挥着重要的作用，具有极高的军事价值^[1]。SAR成像在高分辨率及高测绘带宽的指标需求下，距离方位二维数据量庞大，并且算法复杂，因此对信号处理系统的数据传输和实时处理能力提出了很高的要求。

    传统的单核DSP架构限于点对点的连接方式，只能形成固定的拓扑结构，而且单核DSP的处理能力有限，提高系统实时处理能力只能通过多DSP间并行加流水的方式，导致系统规模巨大。系统规模的增加会带来如复杂性高、稳定性差、散热差、重量大等一系列问题，并且随着系统指标要求的提高，这种固定的拓扑架构已经接近极限。多核DSP架构除了提高单个DSP的处理能力，减少系统DSP数量，还支持RapidIO等高速串行总线，不仅满足了系统对数据吞吐量的需求，也提供了更灵活高效的互联模式。

1 PFA成像处理算法

    在聚束模式合成孔径雷达中，由于天线波束始终指向固定的成像区域，因此产生了雷达相对于目标区域的转动。极坐标格式算法（Polar Format Algorithm，PFA）最早是作为一种有效的旋转目标成像方法提出的，很快该方法就被成功地应用于聚束模式SAR成像中，并且大大地提高了聚束SAR的聚焦成像范围^[2]。

    PFA是一种经典的聚束SAR成像算法，该算法采用极坐标格式存储数据，有效地解决了远离成像区中心散射点的越分辨单元走动问题，极大地提高了聚束SAR的有效聚焦成像范围。相比于其他算法，PFA算法具有简单高效、计算量小、实时性好和易于运动补偿等优点，广泛应用于SAR实时成像领域^[3-4]。

    本文采用PFA成像算法，流程如图1所示。

    上述PFA算法在插值处理时需要存储大量数据，存储容量增加的同时还导致了成像时延变大。基于方位子块插值的PFA成像算法^[5]，将所有距离线的集合分割成若干互有重合的子集合，每个子集合作为一个子块，分发到相应的处理器进行插值处理，减少了的存储容量的要求，降低了成像延时。

2 TMS320C6678多核DSP处理模式与性能研究

2.1 多核DSP处理模式

    TI推出新一代多核DSP TMS320C6678(C6678)，内嵌8个核，核速率最大1.25 GHz，工业级芯片可达1 GHz，单核浮点运算能力最高可达20 GFLOP。C6678处理能力提高的同时还具备了更强的IO能力，其中RapidIO最高支持20 GB/s传输，以太网最高支持1 GB/s传输。该DSP的内存可分为本地内存(LL2)、共享内存(SL2)和片外内存(DDR)。其中LL2为512 KB，SL2为4 MB，DDR可寻址8 GB空间^[6]。

    常用的多核处理模式有两种，即主从模式和数据流模式，如图2所示。

    (1)主从模式，即一个核做数据接收和分发，对其他核的处理进行管理，即1+N的工作模式；

    (2)数据流模式，即处理按照数据的传输串行执行。

    由于多核共享数据带宽，数据流模式仅适用于核间传输数据量较小的情况，而SAR处理数据量较大，因此采用主从模式。

    基于C6678的多核主从模式如图3所示。由于缓存（cache）会占用一部分LL2的存储空间，剩余部分容量较小，所以LL2仅用于存储小数据量的常量；SL2用于保存各个核处理时使用的中间结果；DDR空间较大，可以存储DSP的输入、输出以及数据转角时需要存储的大量数据。

    主核首先将接收到的DSP输入数据分配给相应的从核，再根据不同的处理启动从核进行相应的子处理，然后等待所有从核处理完毕，最后汇总从核的输出结果并发送给其他DSP。这种主从模式将DSP的处理与数据传输分离，简化了DSP间的时序关系，提高了系统的稳定性。

2.2 多核DSP处理性能研究

    根据上述主从模式，以FFT运算为例，测试C6678多核并行处理性能。如图4所示，随着并行核数的增加，FFT处理时间也有所增加，这是由于多核共享SL2的数据带宽，从核并行处理时会产生竞争，导致DSP并行处理能力下降。因此，多核并行处理能力并不随着参与处理的从核数量的增加而线性增加。

    根据PFA成像算法流程，以1+4主从模式（1个主核加4个从核）为例，测试了SAR处理中各子功能多核并行处理性能，并对比单核DSP TS201，结果如表1所示。由于两种处理器的主频、内存总线宽度、优化能力等都不尽相同，并且某些子功能不适于并行处理（如自聚焦迭代过程），C6678与TS201的处理能力并不是简单的4倍关系。

2.3 维护cache一致性

    上文给出的结果，是在DSP使能cache的前提下得出的。对C6678来说，每个核都可以在LL2中开辟cache空间，在使能cache的情况下，每个核对SL2的读写操作都是在cache中进行的，这样极大地提高了内存读写效率。以4 096点FFT运算为例，使能cache的情况下耗时为68 μs，非使能cache的情况下则高达600 μs。

    但是使能cache会导致cache一致性问题，cache一致性问题是指在含有多个cache的并行系统中，数据的多个副本因为没有同步更新而造成的不一致问题。这时需要软件来维护cache一致性，维护cache一致性的操作分为cache无效化和cache回写。例如当核A需要更新数据给核B时，核A首先要执行cache回写操作，使cache中的数据更新到内存中去，核B在读取核A更新的数据前要执行cache无效化操作，以保证从cache读取的数据和内存中一致。除了多核间维护cache一致性外，核与外设（如SRIO、EDMA等）间也要维护cache一致性，因为外设对内存的读写操作是不经过cache的。

3 基于RapidIO互联SAR实时处理系统设计

    提高DSP的处理能力只是保证系统实时性的一方面，在典型的嵌入式系统中，瓶颈往往在于系统级互联，即各元件之间的通信速度。RapidIO互联架构消除了该瓶颈，它提供了一种高性能、分组交换的互联技术。目前C6678支持最高20 GB/s的传输速率。

    图5所示为一个典型的多核DSP互联架构，板内DSP通过交换设备（SW）互联，板间又通过SW互联，从而组成一个RapidIO互联网络。传统的固定拓扑架构由于通信链路单一，使得系统内每个DSP都不可替代。而在这种互联架构中，DSP在系统内的逻辑位置都是等效的，可以方便地实现系统的重构。同时，该互联架构以4DSP板卡为最小单元，可根据系统的需求进行扩展。这种RapidIO互联架构使得软件设计不再受限于固定的拓扑结构，具有很高的重构性和扩展性。

    为了充分利用多核DSP的并行处理性能，每个子功能模块需要尽可能地完成更多功能，这样也减少了子功能模块间即DSP间的数据传输，减少了流水级数，降低了系统的复杂度。

    SAR处理时序如图6所示，补偿处理由于实时性要求高，需要4个DSP进行轮转处理，处理结果同样轮转发送到DSP_21、DSP_22和DSP_23 3个DSP进行子块插值和二维IFFT处理，DSP_21、DSP_22和DSP_23处理完毕后发送输出结果给DSP_24，DSP_24接收到所有子块结果后，产生复图像进行后续处理，最终产生图像并输出。

4 成像结果验证

    图7所示为该SAR成像处理系统的验证平台，调试计算机通过以太网输入试飞获取的原始数据，经过处理系统进行SAR成像处理，成像结果如图8所示，图像分辨率为0.5 m。由图可见，该图像各个部位聚焦良好、细节清楚且层次丰富，验证了该成像系统的有效性。

    传统的单核DSP架构，需要多达40个DSP才能勉强保证SAR成像处理的实时性，该多核DSP架构仅使用8个DSP即可满足需求，并且仍留有一定的余量（每个DSP仅使用5个核），相比之下，该多核DSP互联架构优势明显。

5 结 论

    本文介绍了一种适于工程实现的实时SAR成像处理算法，重点研究了多核DSP（C6678）的处理模式、处理性能，并详细分析了多核DSP中cache一致性问题。根据研究结论，测试验证了SAR处理的子功能模块。随后，介绍了一种典型的RapidIO互联架构，设计并实现了基于该架构的SAR成像处理系统。结果表明，该系统相对于传统架构具有高效性、重构性和可扩展性。

参考文献

[1] 周峰，王琦，邢孟道，等.一种机载大斜视SAR运动补偿方法[J].电子学报，2007(35)：463-468.

[2] 孙进平.机载聚束模式合成孔径雷达的成像算法研究[D].北京：北京航空航天大学，2001.

[3] 毛新华.PFA在SAR超高分辨率成像和SAR/GMTI中的应用研究[D].南京：南京航空航天大学，2009.

[4] CARRARA W G，GOODMAN R S，et al.Spotlight synthetic aperture radar signal processing algorithms.Artech House，Boston，1995.

[5] 李爱波，姜明，何涛.一种基于改进PFA算法的机载大斜视SAR实时信号处理系统设计[J].计算机工程与应用，2014.

[6] TMS320C6678 Multicore Fixed and Floating-Point Digital Signal Processor[J].USA：Texas，2011.