Bảng 2.4 Tham số sử dụng trong mô phỏng thuật toán MUSIC
Tham số Ký hiệu Giá trị
Số phần tử anten N 8 Khoảng cách giữa các phần tử d 0.5 Số lần lẫy mẫu K 100 Khoảng chia nhỏ nhất 0.1
Với các thông số nhƣ vậy, tác giả đã thực hiện mô phỏng với trƣờng hợp 3 nguồn nhiễu với kết quả thu đƣợc lần lƣợt đƣợc biểu diễn trong Hình 2.21.
Hình 2.21 Kết quả mơ phỏng ước lượng hướng tới sử dụng thuật tốn MUSIC với 3 nguồn tín hiệu tại -35o
, 0o và 40o
Kết quả mô phỏng cho thấy, các đỉnh ƣớc lƣợng đƣợc tính bằng thuật tốn MUSIC cho kết quả là các đỉnh chứa tín hiệu cao và nhọn. Do đó, ta có thể dễ dàng đánh giá đƣợc khá chính xác vị trí của các nguồn tín hiệu.
Do số lƣợng phần tử anten ít nên độ chính xác thu đƣợc vẫn cịn hạn chế (mức sai lệch lớn nhất vào khoảng 0.11, tuy nhiên mức này có thể tăng lên khi đặt các nguồn tín hiệu về gần -90 hoặc 90 độ). Khi tăng số lƣợng phần tử anten , đồng thời giảm khoảng chia nhỏ nhất đi thì sẽ thu đƣợc kết quả tốt hơn. Ví dụ nhƣ kết quả mô phỏng khi tăng số phần tử anten lên 20 phần tử trong Hình 2.22. Trong trƣờng hợp này, mức độ sai lệch lớn nhất là 0.025. Rõ ràng là khi tăng số phần tử lên thì ta sẽ thu đƣợc độ chính xác tốt hơn. Ngồi ra, để đạt đƣợc hiệu quả tốt hơn nữa thì ta cịn phải giảm các khoảng chia nhỏ nhất trong đánh giá hƣớng đi.
Hình 2.22 Kết quả mơ phỏng ước lượng hướng tới sử dụng thuật toán MUSIC với 3 nguồn tín hiệu tại -35o
, 0o và 40o với 20 phần tử anten
Tuy nhiên trong trƣờng hợp này, thời gian tính tốn sẽ tăng lên đáng kể. Đặc biệt với các hệ thống Ra đa tƣơng lai khi mà có số phần tử anten khá lớn và u cầu độ chính xác cao thì thời gian tính tốn là vấn đề cần xét đến. Do đó, tác giả đề xuất áp dụng phƣơng pháp tính tốn song song vào thuật toán MUSIC để giảm thời gian thực hiện thuật tốn, đáp ứng tốc độ nhanh, chính xác trong nhận dạng và xác định mục tiêu của đài Ra đa.
2.2.3 Sử dụng tính tốn song song cho thuật toán MUSIC
Luận án đề xuất sử dụng phƣơng pháp tính tốn song song cho thuật tốn MUSIC để tăng tốc độ tính tốn, khi tăng số lƣợng phần tử anten và giảm khoảng chia trong đánh giá hƣớng. Phƣơng pháp đƣợc đề xuất đã đem lại một số kết quả khả quan, mở ra khả năng chế tạo các đài ra đa có độ chính xác cao hơn. Trong mục này, luận án sẽ trình bày về khả năng ứng dụng của phƣơng
pháp tính tốn song song cho thuật tốn MUSIC và một số kết quả đạt đƣợc.
2.2.3.1 Đánh giá tỉ lệ song song hóa của thuật tốn MUSIC
Để đánh giá đƣợc tỉ lệ song song hóa của thuật tốn MUSIC, ta hãy xem xét lại các bƣớc trong sơ đồ thuật tốn và một số cơng thức tính tốn chính của thuật tốn MUSIC. Trong đó tồn bộ chƣơng trình bao gồm các bƣớc:
Bƣớc 1: Xây dựng ma trận tƣơng quan R. Trong bƣớc này, hệ thống
phải thu thập số liệu từ từng phần tử của anten qua một số lần nhất định, tùy thuộc vào thiết lập của ngƣời sử dụng. Số lần lẫy mẫu càng lớn thì kết quả tính tốn thu đƣợc càng chính xác, tuy nhiên tổng thời gian lấy mẫu sẽ tăng lên. Nhƣ vậy thì việc áp dụng phƣơng pháp tính tốn song song khơng hiệu quả do cịn phụ thuộc vào tần số lẫy mẫu. Tuy nhiên, khi số lƣợng phần tử quá lớn thì trong một lần lấy mẫu ta có thể áp dụng tính tốn song song hoặc đơn giản là hệ thống song song để có thể đảm bảo lấy đƣợc hết số liệu trong một khoảng thời gian xác định.
Bƣớc 2: Tìm véc-tơ riêng (q1, q2, … qn), giá trị riêng ( 1 2 ... N)
của ma trận tƣơng quan R. Bƣớc này khối lƣợng tính tốn chỉ ở mức vừa phải nên không cần thiết phải sử dụng phƣơng pháp tính tốn song song ở đây.
Bƣớc 3: Xác định ma trận quay v tƣơng ứng với góc quay trong tồn bộ
khơng gian. Các véc-tơ này chính là các véc-tơ quay sử dụng trong phƣơng pháp tạo búp sóng số. Khối lƣợng tính tốn của bƣớc này dựa vào số lƣợng khoảng chia trong đánh giá hay độ chia đánh giá nhỏ nhất. Nếu nhƣ ta chia các khoảng càng nhỏ (tăng khả năng phân giải mục tiêu của Ra đa) thì khối lƣợng tính tốn càng lớn, lúc này ta có thể áp dụng tính tốn song song.
Bƣớc 4: Đánh giá khả năng có tín hiệu trên tồn bộ khơng gian. Trong
bƣớc này ta phải thực hiện tính tốn giá trị biểu thức P() cho toàn bộ các giá trị của v. Có thể nói, đây là bƣớc chiếm nhiều khối lƣợng tính tốn nhất của
góc khác nhau là độc lập với nhau. Do vậy, trong bƣớc này, mức độ song song hóa của thuật tốn là cao nhất (gần 100%).
Bƣớc 5: Xây dựng giản đồ hƣớng từ các giá trị của P() tính đƣợc trong
bƣớc 4. Trong thực tế bƣớc này có khối lƣợng tính tốn khơng lớn và khơng cần thiết phải sử dụng tính tốn song song tại đây.
Từ phân tích các bƣớc của thuật tốn, cho thấy việc sử dụng tính tốn song song trong thuật tốn MUSIC có thể sẽ đem lại hiệu quả trong bƣớc 3 và bƣớc 4. Đặc biệt, trong bƣớc 4, bƣớc có khối lƣợng tính tốn lớn nhất (thực tế bƣớc 1 có thể sẽ tốn nhiều thời gian hơn, nhƣng do bƣớc 1 phụ thuộc vào thời gian lấy mẫu và khơng phụ thuộc vào q trình tính tốn nên khơng xét đến khối lƣợng tính tốn ở đây), nhƣng lại có tỉ lệ song song hóa cao do đó sẽ giảm đƣợc đáng kể thời gian tính tốn cho thuật tốn.
Nhƣ vậy đề xuất trong luận án sử dụng phƣơng pháp tính tốn song song cho thuật tốn MUSIC là hợp lý và khả thi. Luận án đƣa ra mơ hình thuật tốn MUSIC có sử dụng tính tốn song song nhƣ trong Hình 2.23.