摘  要： 分析了目前基于光柵顯示器模擬雷達余輝的方法。針對實現逼真余輝效果存在的主要瓶頸，通過采用CUDA技術可以解決模擬余輝時龐大的計算量的問題。主要采用CPU+GPU的編程模式模擬余輝，在GPU中為每一個像素點創建一個并行執行的線程來完成整個屏幕像素的數據處理，使得余輝效果逼真、畫面流暢、掃描速度大幅提高。
關鍵詞： CUDA；CPU+GPU；雷達余輝；光柵掃描

　在建立雷達虛擬操作系統或維修訓練系統時，顯示器的仿真效果直接影響模擬器的訓練效果。目前制約余輝實現的主要瓶頸是余輝效果帶來的龐大的計算量，使得效果較好的余輝掃描線轉速難以超過10轉/s，如果要提高轉速，則需要以犧牲顯示畫質為代價?；?a class="innerlink" href="http://www.shi-ke.cn/tags/光柵掃描" title="光柵掃描" target="_blank">光柵掃描余輝模擬的主流方法有畫線法、固定扇掃法、逐點消隱法，由于前兩者圖像易出現輻射狀花紋及掃描速率不穩定，因此后者的應用較多，效果也明顯強于前者[1]。本文在逐點消隱法的基礎上應用CUDA技術，解決了運算量巨大的問題，在光柵顯示器上得到了余輝效果逼真、畫面流暢的余輝圖形。
1 余輝仿真的瓶頸
    傳統的雷達P顯采用示波管作為顯示終端，其內部熒光材料具有指數型衰減的余輝效應，電子束掃描線圓周掃過屏幕將留下逐漸消隱的余輝[2]。但光柵顯示器無法自動產生熒光粉的余輝效應，因此必須人為地模擬余輝效應。
    軟模擬通常采用光柵顯示器，用計算機編程實現。光柵掃描顯示器具有高亮度、高穩定度、大容量顯示的圖文處理能力、豐富的色彩及多灰度等級的優點。一般采用以下三種方法實現[3-4]。
    （1）畫線法較容易實現，原理是在屏幕上以畫直線的方式畫出每一角度的掃描線，形成每次畫一個扇面的灰度遞減的直線簇。但是當程序運行時，掃描線軌跡不斷地在屏幕上轉動，該方法不能無縫地覆蓋整個扇掃區域，從而產生一個輻射狀的固定花紋。
    （2）固定扇掃法是在畫線法基礎上改進的一種仿真方法，控制扇形區域的圓心角，依次使不同扇形區域亮度減少。它雖然消除了輻射狀花紋，但在沒有目標到有目標信號時，由于數據量的增加會造成掃描線的轉速不同。
    （3）逐點消隱法，主要原理是將每個方位像素的亮度逐次遞減，即每個點都必須被修改，這樣整個屏幕畫面亮度逐漸衰減。其產生的余輝效果比較逼真，掃描線轉速也較穩定。
    模擬逼真的余輝效果，一般采用逐點消隱法，十分逼真的余輝仿真需要非常高的數據吞吐率，要求在每一顯示幀的時間內(一般為60 Hz的倒數約16 ms)對屏幕中所有像素進行一次衰減運算。以公認的高效算法，即查表法為例：對于一個像素點而言，最少需要1次讀和2次寫操作，分辨率為1 024×1 024的屏幕中會有1 024×1 024個像素點參與雷達回波的顯示，數量約為1 M。即在16 ms的時間內需要進行1 M次讀操作和2 M次寫操作，分給每個像素點的時間為16 ns。由于Windows屬于通用型操作系統，硬件操作過程極其復雜，無論如何也無法在16 ns內完成1次讀和2次寫操作。需要說明的是，現有的用PC實現的余輝仿真算法都是以犧牲畫質為前提條件的，例如有的算法降低角度分辨率，有的算法只運算部分像素。

2 瓶頸的解決方案
    為了解決此瓶頸，本文將國外主要應用于3D游戲設計的CUDA技術移植到余輝的模擬上。CUDA(統一計算設備架構)是NVIDIA公司在2007年推出的針對GPGPU（通用計算GPU）的一個全新構想，使專注于圖像處理的GPU超高性能在數據處理和科學計算等通用計算領域發揮優勢[5]。
    GPU特別適合并行數據運算問題，同一個程序可操作許多并行數據元素，并具有高運算密度（算術運算與內存操作的比例），且在高密度運算時，GPU訪問內存的延遲可以被掩蓋。目前高端GPU計算性能已達到Teraflops（每秒萬億次浮點運算）級別，其運算速度遠遠高于CPU的速度[6-7]。2008年初國內建成的首套實驗系統，其計算性能的理論峰值124 Teraflops，可用峰值82 Teraflops。
    但是常規的GPU通用計算還存在以下問題[7]：編程過于繁雜，難以學習與使用，在非圖形領域應用很不充分；GPU編程缺乏靈活性，對GPU性能的發揮有很大的限制。
    而CUDA采用GPU+CPU的方式，通過標準C語言將GPU的眾多的計算特性結合到一起，由線程來創建應用程序。程序代碼在實際執行中分為兩種，一種是運行在CPU上的主機代碼，另一種是運行在GPU上的設備代碼。它類似于CPU上的多線程程序，但與僅能有很少線程同時工作的多核CPU相比，GPU可以同時執行成千上萬個線程[8-9]。CPU程序以異步的方式調用GPU核程序，GPU作為CPU的協處理器(CoProeessor)提供服務。
    當前CUDA提供的主要功能如下[7]：
    （1）在GPU上提供標準C編程語言。
    （2）為在支持CUDA的NVIDIA GPU的并行計算提供統一的軟硬件解決方案。
    （3）支持CUDA的GPU能進行并行數據緩存和線程執行管理。
    （4）經過優化的，從CPU到支持CUDA的GPU的直接上傳、下載通道。
    （5）CUDA驅動與DirectX和OpenGL等圖形驅動程序兼容。
    為了解決巨大計算量的問題，主要采用CPU+GPU的編程模式來模擬余輝，在GPU中為每一個像素點創建一個線程獨立進行亮度衰減處理。由于每個像素的線程并行執行，完成整個屏幕像素的數據處理幾乎不需要計算時間，真正花費時間的是畫面繪制和翻轉。因此繪制畫面在后臺表面進行，繪制完成后翻轉到前臺顯示，這樣繪制和顯示可以同時進行，既為畫面的繪制留足了時間，又能得到流暢不閃爍的畫質。
3 采用CUDA技術來實現余輝效果
    為了產生不同方位的掃描線，將方位、距離進行量化，由于掃描區域的分辨率為1 024×1 024，因此半徑為512像素。由于掃描半徑為512個像素，理論上只要角度量化數N大于3 217就不會出現顯示死地址的現象[10]，方位上量化為4 096個等分。這樣初始生成一個4 096×512個像素的圓域。雷達P顯中采用的是極坐標系，而在光柵顯示器中采用的是直角坐標，通過坐標變換，將建立一張坐標變換表，如表1所示。

    通過查表可以避免坐標變換帶來的正余弦計算，方便地在極坐標和直角坐標間轉換，從而節省大量的運算時間[11]?？紤]到近距離區域，多個角度的距離單元會對應相同的像素點，首先為每個像素點定義一個屬性的結構體：
    typedef  struct
    {    WORD  x;//屏幕直角坐標x
        WORD  y;//屏幕直角坐標y
        WORD  ScanlinePtIndex;//該點在掃描線上的
//距離索引
        BYTE MapTo2Pt;//該點與同一條掃描上的
//點是否重合
        BYTE RadEnd;//標記該條掃描線處理完畢
    }RADIUSPOINT;
    為圓域內的點分配內存空間：
    RADIUSPOINT m_pRadPtToLintPtMap=new  RADIUSPOINT[4 096×512]。
    對于同一條掃描線上相鄰的兩點，如果直角坐標相同就把MapTo2Pt設為1，標記為相同的點；如果相鄰兩點的直角坐標不相同，則把距離索引值賦給ScanlinePtIndex，每條線最后一個點設置RadEnd為1來標記每條線處理已完畢。對于相鄰兩條線上的點，如果當前線上點與前一條線上相鄰4個點的直角坐標相等，設置為m_pPixelOverlap[i]=1，否則設為0。
    考慮到余輝呈指數型衰減，而指數運算需要花費大量的時間，對于計算機，其最快的操作是取值和賦值，為了提高光柵掃描雷達顯示系統的實時性，需要提高單位時間內能夠處理的像素點個數。于是對指數運算采用查表法以提高速度，維護一張按角度劃分的指數型衰減因子表m_wAttenuation[4 096]以進行數值的取值和賦值操作。
    同時還要建立一個Brightness[4 096×512]的亮度表，來存儲每個像素對應的RGB顏色值。
    以上這些工作在程序的初始化中即完成，一經完成即可在后續的程序中直接調用。
    通過CUDA編程時，GPU可看作為可以并行執行非常多個線程的計算設備，執行并行計算的線程被組織成線程塊（Block），每個線程塊可以包含多達512個線程，而線程塊又組成了柵格（Grid）。GPU可以支持成百上千萬個并行線程，于是可以為每個像素點開一個線程，這樣每個像素點可以并行處理，能極大地提高對整個屏幕像素的處理速度，為CPU留出足夠多的時間去處理其他相關的任務。
    定義線程塊Block包含的線程維數：
    dim3 threads(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE)；
    定義柵格Grid包含的線程塊數：
    dim3 grid(Width/threads.x,Height/ threads.y)；
    每個像素點對應的線程處理工作如下：
    由于某型雷達轉速為10轉/min，相當于每次更新的掃描線數應為4 096×10/60/1 000=0.683條/ms，像素處理在GPU中并行進行，對CPU的占用率幾乎為零，所消耗的時間主要是Direct3D紋理的繪制和表面的翻轉，大約為16 ms，因此每次更新的掃描線數目約為16×0.683=10.928，即每次更新11條。將當前要更新的掃描線上的像素點設為初始亮度，其后的每條掃描線上的像素點的亮度按與當前掃描線角度差m_anglediff取m_wAttenuation[m_anglediff]的亮度進行衰減。由于近距離區域多個角度的距離單元對應相同的像素點，因此中心部位被消隱的次數明顯要比其他部位多，導致效果有些失真。于是需要對這些坐標相同的點進行處理，對于屬性MapTo2Pt為1的點，比較坐標相同的點處于不同距離時的亮度，取其大者賦值給亮度表Brightness[4 096×512]。對于屬性m_pPixelOverlap為1的點，比較處于各個角度時的亮度，取其大者賦值給亮度表。這樣對于同一個點只顯示一次且取其最亮者顯示，較好地避免了中心部位被消隱次數過多的情況。
    對于實現余輝等級的情況，只需要調制m_wAttenuation的大小就可以方便地調節余輝等級。如果需要提高轉速，只需增大每次更新的掃描線數目即可，且基本不會影響程序運行速度。
    通過CPU+GPU組合的方式模擬不同等級余輝效果如圖1、圖2所示，此時對應的CPU占用率幾乎為零，如圖3所示。該方法得到的余輝效果逼真、畫面流暢、掃描速度達到了預定的10轉/s的要求，且CPU占用率極低，并不妨礙CPU處理其他數據。

    當把每次需要更新的掃描線數目增多時，由于GPU能并行高速處理每個像素點，掃描的速度能迅速提升而不影響顯示畫質，在程序調試時，可以驗證當掃描速度到45轉/min時，畫面依然流暢且占用的系統資源少。
    余輝實現的逼真程度很大程度上決定了雷達模擬器的效果，本文就當前余輝模擬存在的瓶頸提出了一種基于CUDA的解決方案，采用“CPU+DPU”編程的方法，很好地解決了數據吞吐量巨大的問題。此方法模擬的余輝易于與雷達回波信號疊加，便于程序的擴展，可以應用于模擬器的設計及雷達技術的研發。
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