自動目標識別（ATR）算法通常包括自動地對目標進行檢測、跟蹤、識別和選擇攻擊點等算法。戰場環境的復雜性和目標類型的不斷增長使ATR算法的運算量越來越大，因此ATR算法對微處理器的處理能力提出了更高的要求。由于通用數字信號處理芯片能夠通過編程實現各種復雜的運算，處理精度高，具有較大的靈活性，而且尺寸小、功耗低、速度快，所以一般選擇DSP芯片作為微處理器來實現ATR算法的工程化和實用化。
　　為了保證在DSP處理器上實時地實現ATR算法，用算法并行化技術。算法并行化處理的三要素是：①并行體系結構；②并行軟件系統；③并行算法。并行體系結構是算法并行化的硬件基礎，并行算法都是針對特定的并行體系結構開發的并行程序。根據DSP處理器的數目，ATR算法的并行實現可以分為處理器間并行和處理器內并行。處理器間并行是指多個DSP處理器以某種方式連接起來的多處理器并行系統，ATR算法在多個處理器上并行招待。根據處理器使用存儲器的情況，多處理器并行系統又可分為共享存儲器多處理器并行系統和分布式多處理器并行系統。處理器內并行是指在單個DSP處理器內通過多個功能單元的指令級并行（ILP）來實現ATR算法的并行化。本文分別對在共享存儲器多處理器并行系統、分布式多處理器并行系統和指令級并行DSP處理器上并行實現ATR算法進行了探討。
　　1 在共享存儲器多處理并行系統上實現ATR算法
　　在共享存儲器多處理器并行系統中，各個處理器通過共享總線對所有的存儲器進行操作，實現各個處理器之間的數據通信。而在任一時刻，只允許一個處理器對共享總線進行操作。所以處理器對存儲器進行讀/寫操作時就必須先獲得對共享總線的控制權，這通過總線仲裁電路實現。然而，由于所有的處理器只能通過一條共享總線對存儲器進行訪問，這在處理器數目比較多或者處理器之間頻繁交換數據的情況下容易引起總線沖突和等待而降低整個并行系統的運行速度。共享存儲器多處理器并行系統的優點是結構簡單，當處理器的數目較少時，可以達到較高的加速比。
　　ADSP2106x處理器支持最為常用的共享存儲器多處理器并行系統，組成多處理器系統的每一片ADSP2106x的片內存儲器統一編址，任一ADSP2106x可以訪問其它任何一片ADSP2106x的片內存儲器。由于片內SRAM為雙口存儲器，因而這種訪問并不中斷被訪問處理器的正常工作。每個處理器片內SRAM既是該處理器的局部存儲器，又是共享存儲器的部分。在不增加輔助電容的情況下，通過外部總線接口直接相連的處理器數量最多為6個。由于每個處理器的工作程序放在其片內的雙口SRAM中，因此各個處理器可以實現并行處理，這是ADSP2106x的存儲器結構所決定的。
　　ATR算法在共享存儲器多處理器并行系統中實現時，在編寫并行算法程序方面應當重點考慮的問題包括：
　　（1）均衡地把任務分配給各個處理器
　　ATR算法在共享存儲器多處理器并行系統中實現任務級并行，因此必須把ATR算法劃分為計算量均衡的多個任務，把各個任務分配給多個處理器，才能發揮多處理器并行系統的最大并行效率。
　　（2）盡量減少多處理器之間數據通信
　　由于多處理器只能通過一條共享總線對存儲器進行訪問，這在多處理器之間頻繁交換數據的情況下容易引起總線競爭而降低整個并行系統的運行速度。
　　（3）利用單個處理器的并行編程特性
　　充分應用單個處理器的并行編程特性，有利于縮短各個處理器上任務的運行時間。例如，ADSP2106x的32位浮點運算單元包含一個乘法器、一個加法器和移位邏輯電路，它們并行工作；比特倒轉尋址在傅立葉變換運算時非常有用；循環尋址在作卷積、數字濾波運算時經常用到等。
　　2 在分布式多處理器并行系統上實現ATR算法
　　在分布式多處理器并行系統中，多處理器有各自獨立的存儲器，多個處理器通過通信口相連構成分布式多處理器并行系統。分布式多處理器并行系統的加速比和處理器的數目呈線性關系，所以只要增加處理器的數目，分布式多處理器并行系統的處理能力就能夠成比例地增加。分布式多處理器比較適合于構成大規模并行系統。
　　目前，計算量過大仍然是制約許多有效的ATR算法實時實現的個主要因素。ATR算法在分布式多處理器并行系統上實時實現是一個很有潛力的研究領域，特別在地基和天基雷達信號處理系統中有廣闊的應用前景。分布式多處理器并行系統的連接方式有線形、樹形、星形、網孔和超立方體結構等。樹形和星形網絡的優點是網絡管理容易、數據通信進尋徑簡單；缺點是樹形網絡的根節點處理器和星形網絡的中央節點處理器的輸入/輸出吞吐量大，易造成通信瓶頸。所以樹形和星形網絡不適合ATR算法各個任務數據通信量較大的應用場合。
　　在分布式多處理器并行系統中并行實現ATR算法目前還處于研究的初始階段，在編寫并行算法程序應當重點考慮兩個方面：
　　（1）各處理器任務的均衡分配
　　在分布式多處理器并行系統中處理器的數目通常較多，只有合理地對眾多的處理器均衡地分配任務，才能最大地發揮并行系統的總體性能，提高并行系統的加速比。
　　（2）處理器節點間的高效通信
　　在分布式多處理器并行系統中數據通信都是點對點通信。即兩個相鄰的處理器之間通過通信口通信。因此需要合理安排各個處理器節點在網絡結構中的位置，盡可能地縮短處理器節點間的通信路徑長度，從而實現處理器節點間的高效數據通信。
　　3 在指令級并行DSP處理器上實現ATR算法
　　在單片DSP處理器內通過多個功能單元的指令級并行（ILP）實現ATR算法的并行化處理，目前適合ATR算法實時處理的指令級并行芯片是TI公司的TMS320C6x系列DSP。TMS320C6x系列DSP處理器是第一個使用超長指令字（VLIW）體系結構的數字信號處理芯片。下面以TMS320C62x定點系列DSP為例說明指令級并行的原理和ATR并行算法軟件開發方法。
　　3.1 VLIW體系結構
　　TMS320C62x的內核結構如圖1所示。內核中的8個功能單元可以完全并行運行，功能單元執行邏輯、位移、乘法、加法和數據尋址等操作。內核采用VLIW體系結構，單指令字長32位，取指令、指令分配和指令譯碼單元每周期可以從程序存儲器傳遞8條指令到功能單元。這8條指令組成一個指令包，總字長為256位。芯片內部設置了專門的指令分配模塊，可以將每個256位的指令分配到8個功能單元中，并由8個功能單元并行運行。TMS320C62x芯片的最高時鐘頻率可以達到200MHz。當8個功能單元同時運行時，該芯片的處理能力高達1600MIPS。
　　3.2 基于TMS320C62x的并行算法軟件開發方法
　　基于TMS320C62x的并行編譯系統支持C語言和匯編語言開發并行程序代碼。通常，開發ATR并行算法按照代碼開發流程的三個階段進行并行程序設計：第一階段是開發C代碼；第二階段是優化C代碼；第三階段是編寫線性匯編代碼。以上三個階段不是必須的，如果在某一階段已經實現了ATR算法的功能和性能要求，就不必進入下一階段。
　　（1）開發C代碼
　　開發C代碼需要考慮的要點包括：
　　①數據結構
　　TMS320C62x編譯器定義了各種數據結構的長度：字符型（char）為8位，短整型（short）為16位，整型（int）為32位，長整形（long）為40位，浮點型（float）為32位，雙精度浮點型（double）為64位。在編寫C代碼時應當遵循的規則是：避免在代碼中將int和long型作為同樣長度處理；對于定點乘法，應當盡可能使用short型數據；對循環計數器使用int或者無符號int類型，避免不必要的符號擴展。
　　②提高C代碼性能
　　應用調試器的Profile工具可以得到一個關于C代碼中各特定代碼段執行情況的統計表，也可以得到特定代碼段招待所用的CPU時鐘周期數。因此可以找出影響軟件程序總體性能的C代碼段加以改進，通常是循環代碼段影響軟件程序總體性能。
　　③數據的定標
　　由于TMS320C62x是定點系列芯片，不支持浮點操作。在程序編寫過程中，應當盡量采用定點的數據結構。而實際處理的數據通常都是浮點的，所以需要把浮點數據通過定標轉化為整型數據處理，提高程序的處理速度。數據的定標是十分關鍵的步驟，既要使數據處理精度滿足性能要求，又要防止在數據處理過程中出現溢出。
　　（2）優化C代碼
　　優化C代碼包括向編譯器指明不相關的指令、循環展開、循環合并、使用內聯函數、使用字訪問短整型數據和軟件流水等方法。
　　①向編譯器指明不相關的指令
　　為使指令并行操作，編譯器必須確定指令間的相關性，只有不相關的指令才可以并行執行。如果編譯器不能確定兩條指令是不相關的，則認為是相關的，安排它們串行招待。用戶可通過如下方法指明相關的指令：
　　·關鍵字const可以指定一個目標，const表示一個變量或者一個變量的存儲單元保持不變，使用const可以提高代碼的性能和適應性。
　　·一起使用-pm選項和-03選項可以確定程序優先級。在程序優先級中，所有源文件都被編譯成一個模塊，從而使編譯器更有效地消除相關性。
　　·使用-mt選項向編譯器說明在代碼中不存在存儲器相關性，即允許編譯器在無存儲器相關性的假設下進行優化。
　　②循環展開
　　循環展開就是把循環計數小的循環展開，成為非循環形式的串行程序，或者把循環計數大的循環部分展開，減少循環迭代次數，增加單個循環內的代碼，使得循環內的操作可以均勻分布在各個功能單元上，保持DSP處理器的各個功能單元滿負荷運行。
　　③循環合并
　　如果兩個循環計數差不多、循環執行互不相同的操作，可以把它們合并在一起組成一個循不。當兩個循環的負荷都不滿時，這是非常有用的。
　　④使用內聯函數
　　TMS320C62x編譯器提供的內聯函數是直接映射為內聯指令的特殊函數，內聯函數的代碼高效、代碼長度短。用戶可以使用內聯函數并行優化C代碼。
　　⑤使用字節訪問短整型數據
　　內聯函數中有些指令是對存儲在32位寄存器的高16位和低16位字段進行操作的。當有大量短整型數據進行操作時，可以使用字（整型數）一次訪問兩個短整型數據。然后使用內聯函數對這些數據進行操作，從而減少對內存的訪問。
　　⑥軟件流水
　　軟件流水是用來安排循環指令，使這個循環多次迭代并行執行的一種技術。在編譯時使用-o2和-o3選項，編譯器可對循環代碼實現軟件流水；使用-o3和-pm選項，使優化器訪問整個程序，了解循環次數；使用_nassert內聯函數，防止冗余循環產生；使用投機執行（_mh選項）消除軟件注流水循環的排空，從而減少代碼尺寸。
　　在嵌套循環中，編譯器僅對最里面的循環執行軟件流水，因此對招待周期很少的內循環作循環展開，外循環進行軟件流水，這樣可以改進C代碼并行執行的性能。使用軟件流水還應當注意：盡管軟件流水循環可以包含內聯函數，但是不能包含函數調用；在循環中不可以有條件終止指令；在循環體中不可以修改循環控制變量。
　　（3）編寫線性匯編代碼
　　編寫線性匯編代碼是并行算法軟件開發流程的第三個階段。了提高并行算法軟件代碼的性能，對影響并行程序速度的關鍵C代碼可以用線性編重新編寫。編寫線性匯編代碼不需要指明使用的寄存器、指令的并行與否、指令的延遲周期和指令使用的功能單元，匯編優化器會根據情況確定這些住處。優化線性匯編代碼的方法包括：為線性匯編指令指定功能單元，使得最后的匯編指令并行執行；使用字訪問短整型數據；使用軟件流水對循環進行優化。編寫線性匯編代碼的工作量非常大，需要很長的開發周期，而且開發后的匯編代碼不能像C代碼那樣移植在其它的DSP平臺上。
　　應用上述并行程序開發方法，在TMS320C6201 EVM板上實現了寬帶毫米波雷達目標時延神經網絡識別算法。經過實際測試，并行算法程序執行時間為0.850ms，滿足了目標識別算法的實時性需求。
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