（水声工程专业论文）dsp技术在声矢量信号处理中的应用.pdf

哈尔滨工程大学硕士学位论文 a b s t r a c t i t i sm o r ea n dm o r e i m m i n e n t l yp r e s s i v e f o rt h e s p e e d o fd a t a p r o c e s s i n g i nu n d e r w a t e ra c o u s t i c d i g i t a ls i g n a l p r o c e s s i n g n o w r e a l t i m ed i g i t a ls i g n a lp r o c e s s i n gh a sb e e na ni m p o r t a n tp a r to fs o n a r s y s t e m i n t h er e c e n t y e a i s ，a l o n g w i t ht h e d e v e l o p m e n to ft h e p r o d u c t i o nt e c h n o l o g yo ft h ev e c t o rh y d r o p h o n e ，m o r ea n dm o r ep e o p l e n o t i c et h e i m p o r t a n c e o ft h ed e t e c ta n dm e a s u r e t e c h n o l o g y o f u n d e r w a t e ra c o u s t i cv e c t o rs i g n a l ，a n di ti sa p p l i e di nm o r ea n dm o r e f i e l d s s oi ti s n e c e s s a r y t or e a l i z er e a l t i m e d i g i t a ls i g n a l p r o c e s s i n go fu n d e r w a t e ra c o u s t i cv e c t o rs i g n a l t h e r ea r es e v e r a lw a y so fe s t i m a t i n gd i r e c t i o no fa r r i v a li nu s eo f t h ev e c t o rh y d r o p h e n e ：a c o u s t i ci n t e n s i t yd e t e c t i o n ，b e a mr e v o l v i n g a n dv e c t o re q u a t i o n s a c o u s t i c i n t e n s i t yd e t e c t i o nc a ne f f i c i e n t l y e s t i m a t eo b j e c t i v ed i r e c t i o n ，a n df r e q u e n c ep a r t i t i o n 、b e a m r e v o l v i n g a n dv e c t o re q u 8 t i o n sc a nd i f f e r e n t i a t e m u l t i o b j e c t v e c t o re q u a t i o n s i so n eo f n o n 一1 i n e a r i t ye q u a t i o n s j a n dw ec a ns o l y ei t b y i n h e r i t a r i t h m e t i co rh o m o t o p ya r i t h m e t i c a d s ps h a r c 2 1 0 6 0i so n eo fc u r r e n td i g i t a ls i g n a lp r o c e s s i n gb o a r d s b a s e do n s u p e r h a r v a r da r c h i t e c t u r e a n di t sa r c h i t e c t u r ei s d e s i g n e dt os t r e a m yp a r a l l e l t h em a i nc o n t e n to ft h i sp a p e ri st o c o n t a c ts i g n a l p r o c e s s i n gt e c h n o l o g yo ft h ev e c t o rh y d r o p h o n ew i t h s h r a c 2 1 0 6 0 ，a n d t or e a l i z er e a l t i m e d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s i n go f u n d e r w a t e ra c o u s t i cv e c t o rs i g n a l o nt h eb a s i so fc o m p r e h e n d i n gb a s i ca r c h it e c t u r e 、b u s 、i n t e r f a c e 、 m e m o r y o f s h a r c 2 1 0 6 0 ，a n dm a k i n g r e f e r e n c et ob a s i c t h e o r y o f e s t i m a t i n gd i r e c t i o nb yt h ev e c t o rh y d r o p h o n e ，s i g n a lp r o c e s s i n gf l o w w h i c hu s e ss f a r ci s d e s i g n e de n t h i s p a p e r a c c o r d i n g t o s i g n a l p r o c e s s i n gc a p c i t ya n dt h em e m o r yo fs h a r e 2 1 0 6 0c h i p ，s i xs h r a cc h i p s a r eu s e di np r a c t i c a l l yp r o c e s s i n g e v e r yc h i pt a k e so nd i f f e r e n tt a s k ， a n di t b a s i c a l l yr e a l i z e ds t r e a m yp a r a l l e lp r o c e s s i n g 哈尔滨工程大学硕士学位论文 i ti n t r o d u c e ss e v e r a l l a k ye 盖p e r i m e n t a t i o n s a n dm a r l t i m e e x p e r i m e n t a t i o n so ft h ev e c t o rh y d r o p h o n es y s t e mo n t h i sp a p e r a n d i tg i v e st h er e s u l t so fj i l i ns o n g h u al a k ye x p e r i m e n t a t i o ne n dq i n g d a o m a r i t i m ee x d e r i m e n t a t i o n t h er e s u l t so fa n a l y s i n gd a t a a r ec o n s i s t e n t w i t ht h e o r y t h ew h o l es y s t e mi sd e s i g n e dr a t i o n a l l ya n dr u n ss a f e l y a n dr e ll a b l y i naw o r d ，o nt h i sp a p e ri tc o n t a c t su n d e r w a t e ra c o u s t i cv e c t o r s i g n a lp r o c e s s i n g w i t hd s pt e c h n o l o g y ，t h r o u g ht h e o r ya n a l y s e 、 s o f t w a r ed e s i g n 、e x p e r i m e n t a t i o nr e s e a r c h ， a n dr e a l i z e sr e a l t i m e p r o c e s s i n go f v e c t o r s i g n a l i t c a ne f f i c i e n t l yd e t e c ta n dt r a c k u n d e r w a t e ro b j e c t k e yw o r d s ：t h ev e c t o rh y d r o p h o n e ；s h a r c ；r e a l t i m ep r o c e s s i n g ；p a r a l l e l p r o c e s s i n g 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导 下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文 献等的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中 已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集 体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献 的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意 识到本声明的法律结果由本人承担。 作者( 签字) ： 日期：年月 日 哈尔滨工程大学硕士学位论文 1 1 引言 第1 章绪论 在水声工程广泛而专门的各种应用中，对水下目标进行检测、估计、跟 踪以及识别和定位是声纳应用的最终目的“1 。其任务是对接收的信号进行一 定的处理来提取特征、分析识别，以便确定目标存在与否，进一步通过对信 号的处理与运算估计出目标的方位，实现定位和跟踪。对于水下目标的检测 与估计有两种方式：一是对海洋声场进行检测，从接收的信号中提取目标辐 射噪声并进行识别与参数估计( 被动方式) ；二是由声纳系统发射给定的序列 信号，并对接收的信号进行检测与参数估计( 主动方式) 。由于海洋声场极其 复杂多变，受温度、盐度、深度等诸多因素的影响，水声信道相当复杂，接 收信号经常会发生畸变，并淹没在噪声之中。对水下目标实现实时、快速、 准确、精确地检测与估计是声纳系统不断追求的目标。充分利用高性能的数 字信号处理器件( d s p ) 来实现具有良好特性的算法，将会显著提高检测目标 的概率和参数估计的精度，从而推动声纳的发展与应用。1 。 二十世纪晚期，以前苏联和美国等发达国家为代表开发研制将水介质质 点振速的测量与传统的声压测试相结合的矢量水听器技术，这一技术比单纯 的声压测量可以获得更多的声场信息。目前，世界发达国家中关于矢量水听 器和声强矢量测量的应用的研究已经成为水声研究中的一种趋势。 矢量水昕器是用来测量水下声场矢量的声接收传感器，它由声压水听器 与直接或间接测量质点振速的传感器等以不同方式组合而成。近些年来，声 强测量技术在水声学中有了很大的发展。早先妨碍这项测量技术广泛应用的 主要原因在于振速测量的复杂性，而现在质点振速的测量方法和技术问题基 本得到解决。由于水下声矢量与环境背景噪声在统计上的反差，特别是随着 矢量水听器的制造技术的不断进步，使得水下声矢量信号的探测和测量技术 日益受到人们的关注，应用领域也不断扩大。 三维矢量水听器可以测量空间一点处的声压和三个正交方向的振速，单 个矢量水听器可视为空间共点阵，可以采用声强法对目标进行检测和方位估 哈尔滨工程大学硕士学位论文 计，目标的空间方位信息全部蕴含在矢量分量里，利用声强处理可以无模糊 地给出目标的方位信息。州。 显然，采用一般的方法来实现矢量水听器的实对数字信号处理，在软硬 件两方面都是十分困难的。声纳中矢量水听器的使用，使d s p 处理技术有了 新的应用空间和需求。基于矢量水听器的矢量声信号处理在理论和仿真上已 经取碍了些成果，但是由于这些算法较复杂，需要进行大量的数字计算。 矢量水听器所输出的的信息量更大，所需处理的数据量也更多，这些都给计 算机实时处理带来了困难。近年来，数字信号处理器在功能、处理速度和处 理能力方面都取得了划时代的突破，将d s p 技术用于矢量水听器信息处理将 充分发挥d s p 的优势“。1 ”。 并行处理机以大量同样的处理单元( p r o c e s s i n ge l e m e n t ，简称p e ) 按规 则的几何形状排列成阵列而得名“。并彳亍计算机大都属于专用计算机范畴。 它们面向具体阀题，对算法有较强的依赖性。p e 间连接是固定的，p e 所执行 的操作也相对较简单、固定和一致。因而，在进行实时计算时，它们往往比 通用计算机有更高的效率。目前，流行的几款d s p ( t i 公司的c 5 4 、c 6 2 、c 6 7 ， a d 公司的s h a r c 2 1 0 6 0 、2 1 1 6 0 等等) 都有成熟的通用并行处理板。在这里， 我们将使用a d 公司的s h a r c 2 1 0 6 0 信号处理板来实现矢量水听器信号的实时 处理“”“1 。 1 2 并行处理技术 计算机应用可以归纳为逐步升级的数据处理( d a t ap r o c e s s i n g ) 、信息处理 ( i n f o r m a t i o np r o c e s s i n g ) 、知识处理( k n e w l e d g ep r o c e s s i n g ) 和智能处理 ( i n t e l l i g e n c ep r o c e s s i n g ) 四类，但是无论哪种处理，都隐含有能同时进行运算 或操作的成分。我们把问题中具有可以同时进行运算或操作的特性，称为并 行性( p a r a l l e l i s m ) 。开发并行性的目的是为了能进行更好的并行处理，以提高 计算机的处理效率“”“。 并行计算机主要是指两台或两台以上的处理机连接起来可以并行操作的 机器，也可称之为并行多处理机。根据指令流和数据流的不同，通常可将计 算机系统分为：单指令流单数据流( s i s d ) 、单指令流多数据流( s i m d ) 、 多指令流单数据流( m i s d ) 和多指令流多数据流( m j m d ) 。 z 哈尔滨工程大学硕士学位论文 i i 1 2 1 并行算法的特点 并行计算的发展基于人们在两方面的认识。第一、单机性能不可能满足 大规模科学与工程问题的计算需求，而并行计算机是实现高性能计算、解决 挑战性计算问题的唯一途径；第二、充分利用其同时性和并行性，具有实际 物理背景的计算问题在许多情况下都可划分为能够并行计算的多个子任务。 针对某一具体应用问题，我们可以利用它们内部的并行性，设计并行算法， 将其分解为相互独立，但彼此又有一定联系的若干个子问题，分别交给各台 处理机，而所有处理机按并行算法完成初始应用问题的求解。也就是说，基 于并行算法，我们可以利用并行机求解大规模现实问题，满足各应用部门的 需求。 在相同延迟时间的元器件条件下，采用n 位运算器进行1 2 位并行运算的 速度，几乎是用一位运算器进行n 位串行运算的n 倍，这就是传统机器由串 行到并行的典型实例。但是，对并行性的理解不能只限于这种靠器件资源的 简单重复实现的并行，应当有更广义的理解。例如，单处理机内采用的重叠、 流水方式工作，操作系统中采用的多道程序分时共行，都是更广意义上的并 行。也就是说，只要在同一时刻或是在同一时闻闯隔内完成两种或两种以上 性质相同或不同的工作，它们在时间上能互相重叠，都体现了并行性。所以 并行性实际上包括了同时性和并发性两重含义。 同时性( s i m u l t a n e i t y ) 指的是两个或多个事件在同一时刻发生；并发性 ( c o n c u r r e n c y ) 指的是两个或多个事件在同一时间间隔内发生。按本来意义， 并发性是指逻辑上的并行件，即只有一台物理处理机，而运行多个进程，将 这多个进程分配到多个逻辑处理机上去并行执行。实际上这多个进程是在同 一台物理处理机上不确定地交错执行，如同通常单机操作系统的分对或其它 调度策略所做那样。这种运行方式就称之为并发执行，它的特点是：单物理 处理机，多逻辑处理机：交错执行而非同时执行：并行执行的全局状态为某 一进程( 局部) 状态；可交错执行的条件是各进程的执行顺序可交换。并行执 行与并发执行是不同的，并行模型( 即非交错模型) 的特点是：同时( 同步) 执行；全局状态由所有进程状态决定，全局状态空间是各进程局部状态空间 的乘积空间；多物理处理部件。 3 哈尔滨工程大学硕士学位论文 并行性可分为主观并行性和客观并行性。主观并行性的特点是：同时执 行、交错执行、顺序执行结果都相同( 不排除有同步机制) ；是经过划分得到 的并行性。客观并行性的特点是：同时执行有确定行为，但与交错执行、顺 序执行的行为不同；并行执行是该系统客观存在的形式。 从计算机系统中执行程序的角度来看，并行性等级从低到高可以分为四 级。它们分别是： 指令内部的并行一条指令内部各个微操作之间的并行； 指令之间的并行多条指令的并行执行； 任务或进程之间的并行多个任务或程序段的并行执行； 作业或程序之间的并行多个作业或多道程序的并行。 1 2 2 并行算法的分类 所谓算法就是解题方法的精确描述，它包括一组有穷的规则，这些规则 规定了解决某一特殊类型闳题的一系列运算。并行算法就是适合予各种并行 计算机上求解问题和处理数据的算法，是些可同时执行的诸进程之集合， 这些进程相互作用和协调工作，实现对给定问题的求解。 目前，并行算法根据运算基本对象的不同可分为以下两种： 1 ，数值并行算法：主要为数值计算方法而设计的并行算法； 2 非数值并行算法：主要为符号运算而设计的并行算法，如神经网络算 法、遗传算法等。 根据并行进程问相互执行顺序关系的不同可分为以下几种： 1 同步并行算法：进程间由于运算顺序而必须相互等待的并行算法，如 通常的向量算法、s i m d 算法( 单指令流多数据流) 及m i m d ( 多指令流多 数据流) 并行机上进程问需要相互等待通信结果的算法等。 2 异步并行算法：进程问执行相对独立，不需要相互等待的一种算法， 通常对消息传递m i m d 并行机进行设计，其主要特征是在计算的整个过程中 均不需要等待，而是根据最新消息决定进程的继续或终止。 3 独立并行算法：进程间执行是完全独立的，计算的整个过程不需要任 何通信，例如气象预报应用中通常需要同时计算多个模型，以保证预报的实 时性。 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 根据各处理器承担的计算任务粒度的不同，可分为以下几种： 1 细粒度著行算法：通常指基于向量和循环级并行的算法。 2 中粒度并行算法：通常指基于较大的循环级并行，且并行的好处足以 弥补并行带来的额外开销的算法。 3 大粒度并行算法：通常指基于子任务级并行的算法，例如通常的基于 区域分解的并行算法。它们是当前并行算法设计的主流。 1 2 3 并行算法的设计 设计并行算法首先需要了解评价并行算法的性能指标。评价并行算法的 性能指标主要是并行算法的运行对闯。所谓并行算法的运彳亍时间，是指算法 在具体并行机上求解一个问题所需的时间，即表示算法开始执行到执行完毕 的这一段时间。如若不同任务进程不能同时开始或同时结束它们的计算，则 并行算法运行时间可定义为从第一个任务进程开始执行的时间算起直到最后 一个任务进程执行完所经过的时间。它主要包含算法所需输入输出( i o ) 时 间、计算c p u 时间和并行开销时间。算法具体运行过程中，对于各个不同的 任务进程，这些时阊可以相同，也可以不同，但是它们豹总和是一致的，郎 等于并行算法的运行时间“4 2 1 3 。 相应于求解问题的并行算法运行时间的各个组成部分，我们可以将一个 问题的求解规模大致分为输入输出( i o ) 规模、计算规模、内存需求规模和 通信( 同步) 规模等四个部分，分别表示问题求解所需的 0 量、计算量、 内存大小和通信( 同步) 次数与通信量大小。 对于实际问题，如果在并行算法的运行时间中，某一类操作的花费占据 重大地位，则称该问题为该类操作瓶颈问题，并行计算的主要目的就是要消 除这些瓶颈。例如，在某类大型数据、事务处理中，输入输出时间占据主导 地位，称之为i o 瓶颈问题，并行的目的就是实现并行i o ，缩短i o 时间； 在各类大规模科学与工程计算中通常使用的矩阵运算中，计算c p u 时间占据 主导地位，称之为计算瓶颈问题，并行的目的就是多c p u 并行计算，缩短计 算时间；在某类数据库查询、人工智能的搜索问题中，内存访问时间占据主 导地位，称之为内存访问瓶颈问题，并行的目的就是利用并行机的多层存储 结构，减少内存访问延迟；在某些具体应用中，大数据量的交换与通信不可 5 哈尔滨工程大学硕士学位论文 避免，称之为通信瓶颈问题。 为了帮助我们分析清楚具体应用问题的类型与结构，以便利用现有的并 行算法和并行实现技术，最快、最大规模地求解应用问题，可以按算法并行 实现的难易程度、通信方式，将具体应用问题分为：同步( s y n c h r o n o u s ) 问 题、松散同步( l o o s e l ys y n c h r o n o u s ) 问题、非规则松散同步( i r r e g u l a r l o o s e l ys y n c h r o n o u s ) 问题、独立并行( i n d e p e n d e n tp a r a l l e l i s m ) 问题 和异步( a s y n c h r o n o u s ) 问题。2 ”1 。 在一个并行处理系统中，对一个给定的求解问题设计并行算法时通常采 取以下三种途径； 1 ) 算法的精选。根据并行处理机的类型和求解问题的特征，从别人已傲 过的工作中精选己成熟的算法，以获得所要的并行算法。这样既可以 避免重复设计，又可检验已有算法的正确性。 2 ) 算法的改造。这就要在现有的串行算法中挖掘潜在的并行性，将串行 程序转换成并行程序，但是这种转换的能力是很有限的， 3 ) 重新设计。针对结定的求解问题的持征，重新设计一个新的并行算法。 上面提出的研究并行算法的三种途径，无论采用哪一种，都有一些基本 的公共因素必须考虑： 1 ) 洞察并提取并行性。当我们针对一个具体问题设计它的并行算法时， 如果求解该问题的串行算法已知，则我们就以这个串行算法作为出 发点；如果该串行算法中没有明显的并行性，则应利用已有的相关 知识帮助我们提取其内在的并行性。 2 ) 必须考虑通信开销。在决定并行算法复杂性时，必须考虑通信开销。 这是因为有时通信复杂性比计算复杂性还高。换句话说，处理机之 间数据的调度、传输所花的时间比实际计算所花的时间还要多。 3 ) 并行算法必须拟合并行机结构。并行算法与并行机之间的关系尤为 密切，并行算法直接依赖于并行机的体系结构。不同类型的并行机， 根据其所设计的并行算法也不尽相同。 1 3 论文的主要研究内容 根据矢量水昕器特点和研究结果可知，矢量水听器具有很强的抗各向同 6 哈尔滨工程大学硕士学位论文 性干扰能力，而且具有与频率无关的余弦指向性等诸多优势。如果将矢量水 昕器应用于声纳中，将会更大地发挥其潜在的优势。它将大大缩小声纳系统 的体积、减轻声纳系统的重量，从而有利于整个系统布放和回收便利。 由于矢量水昕器具有如此多的常规水听器所不具有的优势，矢量水听器 已经纳入浮标系统声纳分系统的研制方案之一。因此，实现矢量水听器信号 的实时处理是十分有意义的。 本课题的主要研究内容如下： 1 ) 根据矢量水听器的信号处理算法和s b a r c 2 1 0 6 0 芯片的处理能力，确 定硬件的规模。 2 ) 根据s h a r c 板的各个s h a r c 芯片连接的网络拓补结构，设计程序流程， 规划各芯片所完成的功能。 3 ) 在此基础上，完成利用s h a r c 2 1 0 6 0 实现矢量声信号实时处理的软件 设计工作。 7 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第2 章并行处理器件a d s p 2 10 6 0 ( s h a r o ) 处理板 a d s ps t t a r c 2 1 0 6 0 是支持并行处理技术的高速浮点d s p 器件，利用多片 a d s ps h a r c 2 1 0 6 0 的并行信号处理系统提供更大的计算能力，可以解决水声 信号实时处理的需要。4 。25 。2 6 2 ”。 s h a r c 是s u p e rh a r v a r da r c h i t e c t u r ec o m p u t e r ( 超级哈佛结构计算机) 的简称，目前包括4 种产品：a d s p 2 1 0 6 0 ，a d s p 2 1 0 6 1 ，a d s p 2 1 0 6 2 和a d s p 2 1 0 6 5 。 其中，a d s p 2 1 0 6 l 和a d s p 2 1 0 6 2 是2 1 0 6 0 的简化版本。本论文中所用的是s h a r c 家族的代表a d s p 2 1 0 6 0 ( 图2 1 ) 。 图2 1a d s ps h a r c 2 1 0 6 0 信号处理板 a d s p 2 1 0 6 0 是一种高性能的3 2 位浮点d s p ，它的基本的特点有： 1 最高工作频率位4 0 m h z ，时钟周期2 5 n s 2 ，数据线4 8 根，地址线有3 2 根，地址范围4 g 3 所有指令多是单周期指令，指令周期均为4 8 b i t 4 3 2 b i ti e e e 浮点运算单元，内含乘法器，a l u 和移位器，并支持4 0 b i t 的扩展精度浮点运算 5 1 0 个d m a 通道 6 4 m b i t 双口片内存储器 7 有两个同步串口和6 个l i n e 口端口 8 支持多处理器共享总线 8 哈尔滨工程大学硕士学位论文 2 1 s h a r o 的基本结构 s h a r c 采用超级哈佛结构，有四套独立的片内总线，分别用于双数据存取、 指令存取和输入输出接口，十分有效的将数字信号处理系统的主要功能集成 在一片芯片上，它包括：一个运算控制单元处理核、大容量双口静态存 储器、程序数据夕卜部总线及多处理机接口、输入输出控制器。运算控制单 元可完成3 2 b i t 定点运算或3 2 b i t 4 0 b i t 浮点运算，包括乘法器、加法器、移 位器在内的运算单元具有1 2 0 m f l o p s 的峰值运算能力，配合以高速指令缓存， a d s p - 2 1 0 6 x 可以在单周期内带条件判断的执行一次乘、一次加、一次减和一 次跳转。片内大容量静态存储器( s r a m ) 可分成两块，一块用来存储程序指 令及数据，称为程序存储区( p m ) ；另一块可以用来专门存放数据，称为数据 存储区( d m ) 。这样，如果指令位于缓存，就可以在单周期内执行乘、加、减 运算的同时，分别对p m 和d m 区的数据各进行一次存取操作0 8 ”1 。 s h a r c 芯片内部结构框图如图2 2 所示。 图2 2s h a r c 的结构框图 9 哈尔滨工程大学硕士学位论文 2 2s h a r o 多处理器内存 a d s p 一2 1 0 6 0 采用多总线结构，其片内存储器总线的功能强大，配置相当 灵活。4 g 的片外存储器分成五组，并能组成多处理器共享总线结构。 a d s p 一2 1 0 6 0 具备4 m b i t 的片内s r a m 。a d s p 一2 1 0 6 x 的存储空间映射分为三部 分： 内部存储空间：0 0 0 0 ，0 0 0 0 h - 0 0 0 7 ，f f f f h 多处理器存储空间：0 0 0 8 ，0 0 0 0 h 一0 0 3 f ，f f f f h 外部存储空间：0 0 4 0 ，0 0 0 0 h 一- - f f f f ，f f f f h 图2 3 表示了a d s p 2 1 0 6 x 的存储爨映射。 b 牲t 甜喁l 埘* 舯 o o m 吣 自自口_ m h - a 帕0 0 咖 蝴确 e 一锱藩 q c e n 4 蚌咐 自n 蛐m h 口h 自帕* m d 捧f 1 种 o - h “矾a 1 0 州t 岫t 呻 r m d 砒b 自g 【t v 口蛐 图2 3a b s p 2 1 0 6 x 存储器映射 a d s p 2 1 0 6 x 支持多达6 片的多片总线共享连接，并且无需外加任何控制 逻辑。每片通过标识码管脚的电平设置来区分。片内的p m d m 指向哪段存储 器就访问哪段。也就是说每片s h a r c 可在内部程序中访问其他各片s h a r e 和 外部存储器。所有共享总线的s h a r c ，其外部总线的地址数据线连在一起， 在每个时刻只有一片s k a r c 对此总线由控制权，并对其他s h a r c 的片内存储 器空间甚至控制寄存器进行访问，还可以向其他所有的s h a r e 的片内存储器 l o 哈尔滨工程大学硕士学位论文 同时写同样内容。这一切靠s h a r e 的片上总线仲裁逻辑和一些多处理器控制 握手信号线来完成。当各s t t a r c 都访问各自片内存储器或仅有个s h a r c 访 问片外存储器时，各处理器实际上是独立工作的。 2 3s h a r c 处理器d m a 直接数据传输( d m a ) 可以承担数据传输任务而无需运算控制单元干预。 从而提高程序执行效率。 s h a r c 的d m a 功能是由d 姒控制器实现的，d m a 控制器位于s h a r c 的i o p ( i op r o c e s s o r ) 内，具有独立于内核的地址总线和数据总线，并能够独立的 通过串口，l i n ( 口，外口进行数据传输一旦对其设置完毕并使其开始工作后， 它就可以完全独立运行，不会对内核的工作有任何影响。 d m a 控制器可以完成以下设备之间的数据传输： 片内存储器一一一片外存储器或内存映射的外设 片内存储器一其他a d s p 一2 1 0 6 x 的片内存储器 片内存储器一上位机( h o s ti n t e r f a c e ) 片内存储器一一s h a r c 串口 片内存储器一一一s h a r cl i n i ( 口 片内存储器一一外部设备 s h a r c 提供了l o 个b m a 通道，见表2 i 。 表2 1s h a r c 的d j l a 通道 通道号数据缓存说明 d m ac h a n n e l0r x o用于串口0 接收 蕊l ae h a n n e llr x l ( l b u f 0 )用于串口l 接收( 或l i n kb u f f e r0 ) d 姒c h a l i n e l2t x o用于串口0 发送 d m ac h a n n e l3 t x l ( l b u f l )用于串口1 发送( 或l i n kb u f f e r1 ) d m ac h a n n e l4l b u f 2用于l i n kb u f f e r 2 d m ac h a n n e l5l b u f 3用于l i n kb u f f e r 3 d m ac h a n e l6e p b o ( l b u f 4 )用于外口b u f f e r0 ( 或l i n kb u f f e r4 ) d m ac h a n n e l7e p b l ( l b u f 5 )用于外口b u f f e rl ( 或l i n kb u f f e r5 ) d m ac h a n n e l8e p b 2用于外口b u f f e r2 d m ac h a n n e l9e p b 3用于外口b u f f e r3 由表2 ，1 可以看出，通过这1 0 个通道，就可以采用d m a 的方法实现内存与 哈尔滨工程大学硕士学位论文 外部存储器或外部设备端口，串口，l i n k 口之间的通信。我们可以根据自己 的需要，选择适当的d m a 通道实现数据传输。 2 4s h a r c 多处理器共享存储器总线 s h a r c 提供了必要的握手信号线，使6 片s h a r c 可以直接相连组成一个紧 耦合的多处理机器系统。该系统中所有s h a r c 的外部总线都连接在一起。图 2 4 表示了一个典型的多处理器系统。 每个s h a r c 的片内存储器将根据i d 2 0 管脚状态被唯一的映射到存储器 地址内。i d 号与处理器一一对应，每个多处理器使用总线请求b r 6 0 中的 一条作为它的外部总线请求，并根据固定优先级或循环优先机制来获取总线 控制权而成为主处理器。主处理器不仅可以访问片外的共享存储器，还可以 访问所有从处理器的片内存储器或1 0 p 寄存器( 也映射成存储器地址) ，并在 从处理器上建立d m a 传输，还可以向所有的从处理器作广播数据传输。 s h a r c 片内存储器常常足以放下各处理器各自的指令和局部数据，而它大 多数时间只是对各个指令和局部数据访问，使得外部共享总线的访问率大大 降低，总线瓶颈的影响对于s h a r c 来说也大大减少；另一方面，总线的传输 带宽远远大于链路口的带宽，链路口传输因接收双方都需初始化而附加较多 的开销：而且利用共享总线可以做广播式传输；主处理器还能“全面”控制 从处理器的片内资源。这些因素构成了s h a r c 共享多处理器的优越性。 处理器间消息传递和矢量中断是s h a r c 的特殊的传递消息的方式。1 0 p 寄存器m s g r 7 0 是通用寄存器，可以用来存放处理器之间传递的消息，主处 理器通过对8 个消息寄存器m s g r 7 0 进行读写来完成片间通信。主处理器还 可以向从处理器的矢量中断寄存器v i r p t 写入一个地址，这将立即引起从处 理器中断，并执行写入地址所指向的中断服务程序。 2 5s h a r c 的主机接口 h o s ti n t e r f a c e ( 主机接口) 是s h p d c 可以与标准的1 6 b i t 或3 2 b i t 总线相连，以同步或异步方式传输数据，主机接口映射在统一的存储空间， 可以使用4 个外部d 1 v l & 通道( 如图2 4 所示) 。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 a u 葛f 吨1 哺x 罨 、 j- _ a o s p 2 1 0 s x 辐 毯 d s p - 2 1 0 6 x “ ll 暑 兰 a - - - v 防 i o i 爨# # ：目| l l | l h 订 o l 隧瓣麓辨 驻 = = 小 _ v 阱4 b 燃黼# 黼 # w l 氍瓣裂 _ 驻 a d s p 吨1 0 白c 曹1 | l l 枉il i lo l _ o c k i h =a r 1 剥嬲l 一裁 三 _ d a t a g l o s a l 肿 m 抽 黼 _ -= 槎 摧p e r m r r t 管删” _ - 刊撼b 。口t = 爿s 赫； ：= 瑚d a t a 艄，m 叫 h _ - _ | 一h o s t 1 = 4 , _ - 黼 j , t - = 圳a i d d r 柙”“” * - 圹 矧d a t a # 瞄 图2 4 多d s p 共享总线 哈尔滨工程大学硕士学位论文 h b r 、h b g 、r 舅d y 信号用于主机对s h a r e 外部总线的请求和控制。一 旦主机获得了总线控制权，就可以对s h a r c 内部存储器直接读写。主机利用 某些i o p 寄存器如s y s c o n 、s y s t a t 来控制s h a r c 或者建立d g d ，也可使用矢 量中断v i r p t 。 主机数据总线宽度为1 6 b i t 或3 2 b i t ，地址总线为8 b i t 或3 2 b i t ，主机总 线请求应答信号( 删螺瑚g ) 用于主机和s h a r e 之间总线请求和确定。 在多处理器系统中，h b g 由主处理器给出。兄e d y 用于添加等待时间。在异 步传输情况下，c s 用于选择某一片操作的s p i a r c 。主机可以用同步和异步方 式来与s h a r c 传输数据。在同步方式下，数据总线宽度可以是 1 6 b i t 3 2 b i t 4 8 b i t ；在异步方式下，只能是1 6 b i t 3 2 b i t 。数据可以打包 展开为1 6 ”3 2 、1 6 ”4 8 、3 2 h 4 8 ，其方式由s y s c o n 寄存器的h p m 位段控制； 在异步传输情况下，c s 用于选择某片操作的s h a r c 。主机接口有两种 方式访问s h a r e ，直接读写从机和通过e p b 的数据传输。 直接读写从机；主机可以直接访问s h a r c 的片内存储器和i o p 寄存器， 每个s h a r c 监视着外部地址线，以判断访问是否落在自身的存储空间。这并 不需要处理器核参与，从而允许处理器核可以继续执行其操作。同步与异步 传输模式的差异在于：前者使用a c k 信号而后者使用r e d y 信号，其他具体操 作是相同的。 通过e p b 的数据传输：主机还可以通过4 个外部口f i f o 缓冲进行访问。 每个缓冲有6 级f i f o 。经由缓冲e p b 的数据传输有两种方式：由s h a r cd m a 控制器进行的d m a 传输；由s h a r c 处理器核进行的单字传输。 2 6s h a r o 的l l n k 口 a d s p 2 t 0 6 0 提供了独立的6 个l i n k 口，每个l i n k 口有四根数据线，一 根同步时钟线和一根应答线。其中同步时钟线频率可以达到系统时钟的2 倍， 使得l i n k 口在每个时钟周期最多可以传输8 - b i t 数据。l i n k 口本身非常简 单，但是它对于a d s p 2 1 0 6 0 的结构上的贡献是巨大的，a d s p 2 1 0 6 0 之所以成 为一个成功的芯片，与l i n k 口的设计是分不开的。( 图2 5 表示l i n kp o r t 的结构。) a d s p 2 1 0 6 0 提供6 个l i n k 口，每个l i n k 口对外由6 个管脚，所有连线都 1 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 是双向的。l i n k 口没有为发送和接收提供两套管脚，所阱在任何时刻，一个 l i n k 口只能工作在单工状态。只要把这6 根线对应相连，就可以实现a o s p 2 1 0 6 0 之间的通信。 l i n k 口的时钟频率最高可以达到系统时钟频率的两倍( 8 0 z ) ，其功能 类似于串口的同步时钟，即起到数据同步的作用。由于每个时传输4 b i t 数据， 所以对于3 2 b i t 的数据，需要8 个l i n k 口时钟周期。对于4 8 b i t 的数据，需 要1 2 个l i n k 口时钟周期。在使用l i n k 口传输数据时接收方必须通过应答线 告知发送方当前数据接收完毕，可以发送下一个数据。 l i n k 口共有三个控制寄存器，按照被设置的顺序分别为：l c o m 、l a r 、 l c t l 。这也是在a i s p 2 1 0 6 0 系统中为数不多的需要按照顺序设置的寄存器之 一。其中l c o m 是l i n k 口通用控制寄存器，它的某些位用于对l i n k 口的设置， 其他位用于记录l i n k 缓存器的状态；l a r 是l i n k 口分配寄存器，用来将l i n k 缓存器分配到不同的l i n k 口；l c t l 是l i n k 缓存控制寄存器，其作用是对l i n k 缓存进行设置。 器黜昌： t o o “b u ； 图2 5l i n kp o r t 结构 在a d s p 2 1 0 6 0 内部还有6 个l i n k 缓存器( l i n kb u f f e r ) 。l i n k 缓存器 一端与内部中线相连，另一端通过l a r 寄存器于不同的l i n k 口相连。l i n k 缓 1 5 哈尔滨工程大学硕士学位论文 存器与l i n k 口是两个完全不同的概念。l i n k 缓存器是可以理解为一个双向 的f i f 0 ，而l i n k 口仅仅是代表其对外的6 个管脚。l i n k 口的特性很大程度 上是由其在使用的缓存器的特性决定的。 a d s p 2 1 0 6 0 为每一个l i n k 口提供了一个d m a 通道，其中有些是与串口或 外口公用的。每个l i n k 口多有相应的中断向量，我们可以通过中断判断l i n k 口的发送缓冲是否为空，接受缓冲是否为满以及l i n k 口的d m a 传输是否完 毕。同时a d s p 2 1 0 6 0 为6 个l i n k 口设立了一个l i n k 服务请求中断，用来通 知a d s p 2 1 0 6 0 当前在由其他a d s p 2 1 0 6 0 希望与自己的l i n k 口建立通信连接。 2 7s h a r e 的串行口 s h