一种基于星载多核处理器的耀斑位置计算优化方法

陈家兴 石志成 王劲强



一种基于星载多核处理器的耀斑位置计算优化方法

陈家兴 石志成 王劲强

（北京空间机电研究所，北京100094）

空间相机的数据处理单元在轨求解太阳耀斑位置方程时，通常采用数值迭代法进行求解，相机扫描机构根据计算结果确定指向目标的位置。由于该数值迭代方程存在一定解算时间，会使扫描机构指向耀斑目标时滞后于卫星平台传递给空间相机的瞬时轨道参数，从而带来指向位置的误差。减小该误差的一种方法就是缩短耀斑位置方程的求解时间。文章从多CPU核并行计算目标方程的角度出发，构建一种可并行化求解的数值迭代算法对耀斑方程进行求解。相比于以往的单核CPU数据处理单元，采用多核CPU结构的并行数据处理单元可以在原有的主频和硬件条件下实现计算速度的提升，从而一定程度上减小扫描机构指向耀斑目标时的位置误差。文章对耀斑位置的迭代求解方程进行了分析，进行了并行化迭代方程的构建，并在某模拟硬件计算平台上对一组耀斑观测卫星的实时轨道参数进行了仿真计算。相比于常用的单核算法，并行化耀斑位置计算方法在原有主频条件下达到了更高的精度和计算速度。

并行处理 迭代法 太阳耀斑 多核星载处理器

0 引言

遥感技术的发展对星载光学有效载荷的指向精度提出了严格要求。空间相机对太阳耀斑点进行跟踪成像时，由于在轨计算耀斑点位置需要耗费一定时间[1-2]，使得扫描镜指向耀斑点时存在一定角度误差，提高耀斑位置方程的计算速度及计算精度对于提高扫描镜的指向精度具有重大意义。

提升载荷在轨计算能力通常是通过提升处理器主频或者采用多CPU并行处理来实现，主频的提升可能带来电子学系统电磁兼容、处理器与存储器速度匹配等问题[3]，因此文中讨论主频一定的情况下采用多核CPU并行处理方式来计算耀斑位置方程。

以往的单核处理器计算耀斑位置方程时通常采用对分迭代法，由于该算法可并行化程度不高，直接应用于多核处理器后其性能提升效果不明显[4]。针对多核处理器结构，本文提出一种计算效率更高的耀斑位置方程解法，经过在星载多核处理器平台进行仿真计算后，该方法相比于以往的算法达到了更高的处理速度和计算精度。

1 耀斑位置方程及对分迭代法

1.1 耀斑位置方程

卫星飞行到海洋区域上空，星上程序按照耀斑位置方程寻找耀斑点，载荷控制扫描镜的二维转动角度指向该点进行数据采集。耀斑位置方程的几何模型如图1所示[5]，卫星星下点为，太阳直射点为，耀斑点为，地心为，平面为主平面，其法向量设为。太阳平行光束经过海平面镜面反射后进入遥感器入瞳，太阳矢量与耀斑矢量夹角等于卫星矢量与耀斑矢量夹角，且耀斑矢量位于主平面上，由此可以确定耀斑矢量[6]。根据卫星平台实时提供的轨道瞬时参数，太阳矢量、卫星矢量可作为已知量，耀斑位置方程如式（1）~（3）所示，未知量为耀斑矢量，以太阳矢量为起始边，耀斑矢量到的夹角记为自变量，由于每次迭代都需要计算在取值区间左侧、右侧、中间点的取值情况才可以达到对分迭代法的目的，所以定义下标为迭代区间左侧端点取值，为迭代区间右侧端点取值，为迭代区间中间点取值[7]；dot为·(点乘)运算。

（2）

（3）

1.2 对分迭代法求解耀斑位置方程

主平面上各个矢量的几何关系如图1所示，由反射定律可知，耀斑点一定在卫星星下点与太阳直射点之间，，为卫星矢量与太阳矢量夹角，每一次迭代过程中都要计算、和的情况，并依据判断条件判定下一次取值区间是在中点值左侧还是右侧以及迭代是否终止。经过多次迭代后计算终止，此时的耀斑点角坐标就是耀斑点的解算位置[8]。

图1 工程中的对分迭代法耀斑计算模型

（5）

式中

（8）

（9）

图2 对分迭代法求解耀斑计算模型的实例

2 耀斑位置方程的优化解法

2.1 对分迭代法在多核处理器的应用情况及存在问题

对分迭代法在多核处理器未经过优化，直接在多核处理器应用时，其可并行化的能力取决于算法的结构，按照各个公式的优先级关系将算法分成串行部分和并行部分，串行部分交给一个CPU执行，并行部分分配给多核并行执行，公式（5）、（6）、（7）为三维向量运算，可以分配三个处理器并行执行，其余部分仍需按照原来顺序执行，算法分配框图如图3所示，由图中可以看出，由于算法本身的结构限制，当增加处理器核数量依然无法提高算法的计算效率[11]。

2.2 对分迭代法的并行优化及多核处理器的应用情况

对分迭代算法的并行优化理论根据为：1）耀斑形成过程中经过一次海平面的准镜面反射，所以入射角等于反射角的位置只会出现一次，方程只有唯一解；2）整个方程为连续函数，求解的判断过程可以利用方程的连续性；3）可以将通常使用的对分迭代法更改为“多分迭代法”，即每一次迭代区间划分为多个等长度区间[12]。

在多核处理器中，每次迭代时可以将迭代区间划分为多个等长区间，+1个子区间需要重新计算的节点数为个。为处理器核数量，取值范围2到任意大正整数，按照同构多核处理器加工条件，不会超过32。在每个节点处计算迭代的判断条件，具体算法后文有详述，其分配图如图4所示[13]。

图3 对分迭代法的并行分配框

图4 对分迭代法在多核处理器上的并行分配

该算法的耗时等于迭代计算耗时与并行程序调度耗时之和，增加处理器核数可以减少迭代次数，从而缩短迭代计算的耗时，但是会增加并行程序调度耗时。此外，过多的处理器核还会增加实现软件和硬件的复杂性，处理器核数从1核到8核的耗时仿真如图5所示，当处理器核数增加4核及以上时，其处理结果就没有显著提高，为降低实现难度，后续算法采用四核处理器平台[14]。

图5 对分迭代法并行程序耗时仿真结果

以四核处理器平台为基础对上述进行并行化时，将每一次的迭代区间划分为5个子区间，产生6个节点，通过这6个节点判断出下一次迭代时根的存在范围。由于6个节点中左右两个端点取值情况取上一次迭代区间左右端点取值情况相同，所以无需计算，需要重新计算的为中间4个节点的取值情况，这4个节点的计算量可以分配给四个处理器核并行计算，算法分配框图如图6所示，简称该算法为五分迭代法[15-17]。

图6 五分迭代法的并行分配

图7 第k次并行迭代法中6个节点的排列图

五分迭代法计算流程如下步骤[9-10]：

（11）

（13）

（14）

3）可根据前文中公式（5）~（9）公式计算上述6个节点处的函数值、、、、、。计算每个区间的左右端点函数值乘积的符号、、、、，上述乘积符号中为负值的区间端点记为，这个区间就是根存在的区间。

3 算法效率仿真试验

3.1 某轨道参数下耀斑位置方程的准确解

以一组耀斑观测卫星跟踪观测太阳耀斑的轨道参数作为输入量，、为J2000时间记数中的天记数和秒记数；为轨道倾角；为升交点赤经；为近地点幅角；为真近点角，根据理论公式推出耀斑位置的准确解值，结果如表1所示。

表1 耀斑观测卫星模拟轨道参数及耀斑位置准确解

3.2 该轨道参数下三种耀斑位置算法的对比

本文选用一款我国自主研制的先进SoC星载四核处理器平台，该处理器是一款基于SPARCV8体系的32位RISC嵌入式处理器，能够满足航天器的应用功能以及性能指标要求。该处理器集成了四个CPU核，每个CPU核均具有浮点和整形运算单元，四个处理器核之间共享同一个操作系统、总线系统、I/O系统[19]。与该处理器平台配套使用的操作系统是一款国产化的航天嵌入式操作系统，它具有可靠性高、国产自主可控、占用空间小、可移植性强等优点。该操作系统包括了任务间通讯、内存管理、错误异常管理、任务管理、中断响应与处理、时钟与定时器管理等模块，该操作系统除了可以实现单核操作系统的全部功能，还可以满足四核系统的任务调度、任务分配、通信、互斥机制等功能[20]。处理器系统主频为20MHz，计算的精度要求为0.01°。

利用上述平台及迭代算法对表1中的轨道参数进行计算，主要计算的内容有：1）单核处理器上对分迭代法执行情况；2）四核处理器上未优化的对分迭代法执行情况；3）优化后的五分迭代法在四核处理器的执行情况。对于上述三项内容在四核处理器平台上进行计算，计算结果包括程序耗时及结果误差，两者的平均值如图8所示，图8显示了利用利用三种计算方法得出耀斑位置的平均耗时与平均误差，红色直方图表示对分迭代法直接在单核处理器运行的平均耗时和平均误差，绿色直方图表示对分迭代法在四核处理器运行的平均耗时和平均误差，蓝色直方图表示五分迭代法在四核处理器运行后的平均耗时和平均误差。

（a）平均耗时 （b）平均误差

4 结束语

在顺序执行耀斑位置方程算法基础上，本文提出了采用并行执行方式的耀斑位置方程算法。分析了一核到八核的并行算法，得出采用四核处理器效果较好的结论。在多核处理器平台上对单核处理器对分法、四核处理器对分法（未优化）、四核处理器五分法（优化后）等三种算法进行了仿真计算，结果显示：系统的主频为20MHz时，优化后的五分迭代法计算耗时为顺序执行的48%，计算误差为顺序执行的33%。该处理能力与单核处理器在主频提升至60MHz时大致相等。

并行处理方式可以使卫星电子学系统采用更低的主频工作完成以往的工作，这对于减小卫星载荷电子学系统设计难度、改善处理器与外部存储速度匹配等方面都会带来新的解决思路。未来多核并行处理技术无论在空间遥感相机的智能管理、海量数据在轨处理还是在提高遥感相机在轨任务的可靠性方面都将具有更为广阔的应用前景。

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（编辑：刘颖）

Optimization Method of Flare Position Calculation Based on Space-borne Multi-core Processor

CHEN Jiaxing SHI Zhicheng WANG Jinqiang

（Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）

When the flare position equation is solved by space-borne processor on orbit, the usual method is numerical iterative method, due to the existence of a certain solution time, the scanning mechanism will be lag of the instantaneous orbit parameters of the flare target which was transmitted by the satellite platform, so as to bring the error of point position. One way to reduce the error is to shorten the solution time of the flare position equation. In this paper, from the point of view of the multi CPU core parallel computing objective equation, a numerical iterative algorithm for solving the flare equation is constructed. Compared to the previous single core CPU data processing unit, the multi-core CPU structure of parallel data processing unit can improve computing speed in the original frequency and hardware conditions, within a certain extent scanning mechanism can decrease the position error of flare. This paper analyzed the structure of the flare iterative solution of the equation, constructed parallel iterative equation, and calculated flare observation satellite’s real-time orbit parameters in a simulated hardware computing platform. Compared with the commonly used single kernel algorithm, the parallel calculation method of the flare equation is more accurate and the calculation speed is higher than former under original dominant frequency.

parallel calculation; the iterative method; solar flare; space-borne multi core processor

V443+.5

A

1009-8518(2017)04-0074-08

10.3969/j.issn.1009-8518.2017.04.009

陈家兴，男，1988年生，2013年获哈尔滨工业大学测控技术与仪器专业学士学位，现在于中国空间技术研究院光学工程专业攻读硕士学位。研究方向为空间遥感器精密控制技术。E-mail: jxlovered@126.com。

2016-12-03