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고속 병렬처리 기법을 활용한 실시간 광대역 소프트웨어 DDC
이현휘(Hyeon-Hwi Lee),이광용(Kwang-Yong Lee),윤상범(Sangbom Yun),박영일(Yeongil Park),김선교(Seongyo Kim) 한국전자파학회 2014 한국전자파학회논문지 Vol.25 No.11
넓은 동적 범위와 고속 샘플링률로 신호를 양자화하면서 실시간으로 광대역 DDC를 수행하는 일은 시간 소모가 크기때문에 주로 하드웨어인 FPGA나 ASIC에서 구현이 되어 왔다. 실시간 광대역 소프트웨어 DDC는 신호 환경이 바뀌어도 유연하게 대처할 수 있으며, 재사용이 가능하다. 또한, 하드웨어보다 가격이 저렴한 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 광대역 DDC를 소프트웨어 기반으로 고속의 병렬처리 구조로 설계하여, 실시간으로 저장 가능한 시스템 설계에 대해 연구하였다. 마지막으로 신호를 실시간으로 수신하기 위한 핑퐁버퍼링 기법과 고속신호처리를 위한 CUDA를 적용하여 신호처리 규격을 만족하는 광대역 DDC 설계 과정을 검증하였다. Performing wideband DDC while quantizing signal over a wide dynamic range and high speed sampling rate have primarily been implemented in a hardware such as, FPGA or ASIC because of time-consuming job. Real-time wideband DDC SW, even though signal environment changes, adapt to signal environment flexibly and can be reused. In addition, it has a lower price than the hardware implementation. In this paper, we study the system design that can be stored in real time designing a high-speed parallel processing architecture for SW-based wideband DDC. Finally, applying a Ping-Pong Buffering mechanism for receiving a signal in real time and CUDA for a high-speed signal processing, we verify wideband DDC design procedure that meets the signal processing.
이광용(Kwang-Yong Lee),윤현철(Hyun-Chul Yoon),이현휘(Hyeon-Hwi Lee) 한국전자파학회 2014 한국전자파학회논문지 Vol.25 No.2
본 논문에서는 주파수 도약 신호를 고속 병렬처리 구조로 설계하여 추출하는 기법에 대해 연구하였다. 주파수 도약 시스템은 반송파 주파수를 무작위한 것으로 보이는 패턴으로 변형시키기 때문에 고정 신호와는 달리 신호를 탐지하기 어렵고, 분석에 많은 시간이 소요되는 특성을 가진다. 이를 해결하기 위해 주파수 도약 신호를 분석하는 방법을 고속 병렬처리 기법을 적용하여 설계하였다. 병렬처리를 위해 GPU를 사용하는 CUDA를 사용하였고, 단일처리 사용 결과와의 성능 평가 결과를 비교하였다. 그 결과, 단일처리 대비 연산 수행 속도 면에서 약 8.53배 성능이 향상됨을 확인하였다. In this paper, we studied a technique of extracting a Frequency Hopping(FH) signal for analysis using high-speed parallel processing structure. Unlike fixed frequency signal, FH signal is difficult to detect and analyze because FH systems use many random frequencies instead of a single carrier frequency. To solve this problem we designed a method that analyze FH signal using high-speed parallel processing. In order to apply parallel processing, we use CUDA using GPU and compare single processing with prarallel processing. As a result, using CUDA on a GPU is about 8.53 times faster than single processing.