基于分布式战术云的下一代通用信号处理平台架构*

贾明权

(中国西南电子技术研究所，成都 610036)



基于分布式战术云的下一代通用信号处理平台架构*

贾明权**

(中国西南电子技术研究所，成都 610036)

通过分析复杂作战环境对军事电子信息系统能力的需求，以航空电子系统集成的发展历程为牵引，从信号处理系统结构、平台硬件架构和软件架构设计出发，提出了基于分布式战术云平台的下一代通用信号处理架构，以实现功能软件与硬件平台的解耦、任务模式和实现方式的解耦为目标，进而从异构处理资源虚拟化、包分组交换网络传输和基于蓝图建模的感知部署等方面探讨了技术实现途径，最后总结了新平台技术特征，并给出了发展建议。

军事电子信息系统；信号处理；分布式战术云；资源虚拟化；感知部署

1 引 言

随着现代电子技术、高性能实时计算、软件无线电等技术的迅猛发展，军事电子信息系统集成由传统的独立设备级综合集成向模块级综合集成方向转变[1]，进而在开发模式上，从传统“以硬件平台为中心，面向专用功能”的设计思路，向“以软件服务为中心，面向应用需求”的设计思路转变[2]。

在复杂作战环境下，要求军事电子信息系统快速适应复杂动态环境和任务需求，对抗不断出现的新威胁。因此，传统相对松散的系统级集成越来越难以满足需求，如何构建更紧耦合的模块级综合集成系统，使具备可扩展、可升级的硬件重组和软件可重构能力，通过注入不同的软件，实现系统的各项功能；如何通过对软硬件资源的配置和管理，使其具备需求可定义的能力，满足当前和未来装备任务扩展的需求,这些都是需要解决的问题。

针对以上难题，本文开展了下一代通用信号处理架构技术研究，采用开放式软硬件架构，在硬件上采用通用化、模块化、标准化、网络化设计，使硬件资源易于实现扩展和升级，满足功能算法的需求；软件上采用构件化设计，平台提供资源配置接口实现软硬件解耦，各种先进功能算法以构件为单元进行集成，使各种新算法易于开发和集成到系统中，通过软件定义实时动态重构系统功能，从而使系统性能快速提升。在此基础之上，架构具有强大的系统性能、灵活的流程定义和实时的功能重构能力，支持环境感知、机器学习等各种智能算法的即插即用[3]，适应系统向智能化方向发展的需求。

2 信号处理平台的发展历程

信号处理平台的综合集成演进以航空电子系统为最典型的代表，其综合集成结构的演变先后经历了3代发展[4]，即分立式结构、联合式结构、综合模块化航空电子结构，正向着大型化和无人化方向迈进。其中，分立式结构模式的整个航空电子系统由一系列独立的子系统组成，每个子系统仅依靠其自身设备完成独立的功能，没有数据总线，不同子系统的设备基本上以独立的形式出现，系统灵活度差、专用性强、信息交换困难，代表机型为F-4。联合式结构包括集中式架构和集中分布式架构。集中式架构的机载导航和火控计算等开始大量使用数字计算机，形成中央控制计算机，其典型的代表机型有F-111D。集中分布式架构采用时分多路传输数据总线(MIL-STD-1533B)，实现了全系统集中控制和统一显示，其典型的代表机型有F-15、F-16等。综合模块化航空电子(Integrated Modular Avionics,IMA)结构的信息处理功能采用了许多现场可更换模块来实现，采用这种体系的典型代表机型是F-22。随着开放式体系结构的应用，系统实现了射频部分和信号、信息处理部分的完全模块化，其典型的代表机型是F-35。

当IMA结构应用于功能强大的多乘员大型飞机时，带来了对信息综合核心处理器要求高、机上布线复杂、系统生存力下降等诸多问题。分布式IMA或分布式模块化电子(Distributed IMA/Distributed Modular Electronics,DIMA/DME)结构结合了联合式和综合模块化航空电子的优点，共享处理器、内存和传感器接口等系统资源，利用分布式系统架构将所有综合化模块分散在整个飞行器中，并通过实时且容错的通信网络将所有模块相连，从而获得了更短的响应时间。

随着传感器、武器和通信技术的进步，可能从根本上改变了空战的性质。一方面，未来空战平台的属性在具备隐身的同时，可能更倾向于远程情报监视侦察(Intelligence,Surveillance and Reconnaissance,ISR)/打击平台，而不是极致的速度和机动性；另一方面，服役或升级改造一型先进的航空系统需要耗时数十年和投入数十亿美元，导致这些复杂平台子系统的现代化程度跟不上飞速发展的电子技术，以至于所配装的电子部件在服役时便已过时。因此，作为远程打击平台，未来战斗机可能会拥有与未来轰炸机相似或相同的外形，或成为携带更适合空战任务有效载荷的战斗机。作为远程ISR节点，发展更低成本和更短研发周期的小型化无人系统，能将大型飞机作战能力分散给多样化的功能可重构的平台，在整体上具有更强的鲁棒性和可靠性。

总之，从航空电子系统集成结构的发展背景和趋势可以看出，采用DIMA结构的大型平台和具备分布式协同处理的无人系统是未来的发展趋势。

3 下一代处理平台架构设计

为满足未来一体化、信息化和网络化军事作战需求，下一代信号处理平台对上提供功能应用服务适应各种功能任务的部署和执行，对下采样通用化、模块化、标准化、网络化设计，使其具备可扩展、可升级、可演进的能力。下一代通用信号处理系统结构如图1所示。

图1 下一代通用信号处理系统结构Fig.1 Architecture of the next generation general signal processing system

采用面向服务的功能构件化设计和任务自适应部署设计，可以进一步提升平台的通用性和灵活性，支持信号处理平台在相关领域的综合应用和可持续发展，进而演进为分布式协同处理的无人系统，形成分布式战术云处理平台，通过空域、时域联合，实现各分布平台的优势互补，形成自组织、自康复的联合体。

下面分别从硬件和软件两个方面对下一代通用信号处理平台进行架构设计。

3.1 硬件架构

下一代通用信号处理平台硬件架构如图2所示，由以FPGA处理资源为主的通用信号预处理池、以DSP处理资源为主的通用信号处理池、以CPU处理资源为主的通用信息处理池以及以磁盘为主的磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Inexpensive Disks,RAID)存储4类资源池组成。各资源池之间通过互联网协议(Internet Protocol,IP)网络传输数据，通过控制时间总线进行监控和时序控制。资源池内采用全交换方式，分别包括高速光交换网络、高速RapidIO交换网络和以太网交换网络。在功能应用上可以灵活组成阵列处理、并行处理、流水处理等不同特点的架构。

图2 下一代通用信号处理平台硬件架构Fig.2 Hardware architecture of the next generation general signal processing platform

(1)通用信号预处理池

由FPGA密集型通用信号预处理模块和高速光交换网络组成，具备低时延和低抖动的信号同步能力，通过对预处理资源、高速光交换网络灵活配置和功能程序动态加载，可以运行数字上下变频、宽带信号通道均衡处理、数字波束形成和高速数传信号捕获等预处理功能软件。

(2)通用信号处理池

由DSP密集型通用信号处理模块和高速RapidIO交换网络组成，具备多路高速信号缓存和处理能力，通过对处理资源、高速RapidIO交换网络通信中间件的灵活配置和功能程序动态加载，可以运行雷达探测、微波成像、电子侦察和调制解调等信号处理功能软件。

(3)通用信息处理池

由CPU密集型通用信息处理模块和以太网交换网络组成，具备综合信息处理能力和存储转发能力，通过对CPU资源虚拟化、功能程序动态加载，可以运行参数测量、信息提取、情报融合和编译码等信息处理功能软件。

(4)RAID存储阵列

由大容量存储磁盘和RAID存储机制组成，为系统提供高性能高可靠访问的存储空间，用于实现存储阵列数据的读取控制等功能。

因此，4类资源池之间通过控制测量总线和高速IP网络连接为一体。架构同时支持紧密和松散的互联特征，根据应用领域和环境的需求，资源池之间的互联可以通过多路高速、低时延的有线互联形成强大的集中式处理系统，也可通过远距离、无线网络形成灵活的分布式处理系统。

3.2 软件架构

软件架构的核心思想是对功能软件进行构件化管理，将功能软件作为可调度的资源，通过平台软件进行开发配置、分布式部署、动态加载和业务重构，实现软件定义一切(Software Defines Everything,SDX)功能。图3给出了下一代通用信号处理平台的软件架构。

图3 下一代通用信号处理平台软件架构Fig.3 Software architecture of the next generation general signal processing platform

按软件的层次划分，软件架构分为4层结构，分别是任务层，智能感知层，资源构件层和系统平台层,其中，系统平台层由平台管理层、通信中间件层和设备驱动层等与硬件平台相关软件组成。

相较于传统IMA系统软件架构的4层结构(功能应用层、系统平台层、通信中间件层和设备驱动层)，该软件架构一方面更加清晰地突出了系统平台软件和功能应用软件的界限，另一方面突出了功能构件化资源与物理模块化资源之间的关联关系。同时，该软件架构增加了智能感知层，通过资源配置管理、功能部署和任务服务等功能，达到对下层实现平台和功能资源的虚拟化管理，对上层实现任务可感知配置的智能服务能力。

4 技术途径

下一代通用信号处理平台架构，除了需要目前基本解决的硬件模块化通用化、功能软件构件化等技术外[1]，还需要从架构层面解决异构处理资源虚拟化技术、包分组交换网络传输技术和基于蓝图建模的感知部署技术等关键技术。

4.1 异构处理资源虚拟化技术

嵌入式云处理平台结构如图4所示，包括底层硬件设备、云计算虚拟化管理平台以及综合应用服务3个部分。

图4 嵌入式云处理平台分层结构Fig.4 Hierarchical structure of embedded cloud processing platform

(1)硬件平台层

最底层是利用高性能FPGA、DSP、PPC等处理器件和存储设备为云计算平台提供统一可靠的计算、存储和高速互联资源，用户可以忽略底层的云计算基础设施的管理工作，类似于云计算的基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)功能[5]。

(2)虚拟平台层

云计算的虚拟化管理平台主要是通过硬件虚拟化和软件虚拟化技术将云计算平台的底层硬件设施进行抽象化，是底层服务器存储计算资源和上层应用服务系统的统一管理平台，通过资源虚拟化和虚拟化管理系统提供给一个云平台的管理接口，类似于云计算的平台即服务(Platform as a Service,PaaS)功能。

(3)综合应用层

基于嵌入式云平台的应用可以允许用户选择各种软件定义无线电通信、雷达、电子侦察、ISR等服务，类似于云计算的软件即服务(Software as a Service,SaaS)功能，同时也允许开发者自己开发并提供各种云服务，这个功能在云计算中属于PaaS[6]。

因此，相较于桌面系统相对通用CPU计算资源，嵌入式系统由大量的异构处理资源组成，包括擅长逻辑处理的FPGA资源、擅长浮点运算的DSP资源和擅长实时计算的PPC资源。目前,虚拟化在桌面系统的发展相对成熟，如何在众多异构处理器的嵌入式系统实现资源的虚拟化是支撑下一代通用信号处理平台的一项关键技术。

虚拟化技术是将服务获得与实际提供服务的物理资源的一种简单逻辑分离。具体而言，虚拟化技术允许应用程序、操作系统或者系统服务位于逻辑上不相同的系统环境中独立运行。对应大型DIMA平台和小型分布式集群平台，嵌入式计算资源虚拟化分为两种形态:在DIMA处理中心，主要使用建模技术将其虚拟为一个大型对称多处理系统，并通过运行多个虚拟机的方式为使用方提供定制的计算能力；小型分布式集群处理中，分散在网络中不同物理位置的独立计算设施，将其抽象为单个的计算资源，以整体计算能力的形式接入云计算体系使用。

4.2 包分组交换网络传输技术

射频数字化功能与后端信号处理的分离是实现分布式战术云平台的关键技术之一。传统基于流数据的系统连接方式需要用到若干个开关矩阵，设备连接关系复杂，可扩展性差。IP网络的迅猛发展和传输速率的不断提高，使得包分组交换技术应用在射频数字前端成为可能。因此，研究基于通过以太网进行包分组的数据传输方式，采用射频数字化+基于包分组的池式系统架构，网络交换技术可利用标准商用交换机将各个部分连接起来，实现硬件架构中设计的全IP网络传输模式。随着万兆以太网在嵌入式系统中的普遍应用，在IP网络上实现高速射频信号的交换与传输更具现实可行性[7]。

在系统设计时，将射频数字化功能与后端信号处理部分剥离开来，射频数字化功能作为一个独立模块置于天线中心体内，射频信号经放大后直接进行面向IP包的射频数字化处理，经IP网络传输到后端通用处理资源池，原理框图如图5所示。

图5 包分组交换传输网络示意图Fig.5 Illustration of packet switch and transport network

包数据传输相较于传统的流数据传输，更有利于实现射频收发和信号处理的去耦合，增加了系统的灵活性。对于单路IP传输，IP包分组传输技术的关键是实现信号的可靠、低时延传输。使得接收端复原信号的保持时间和频率特性不变。TCP网络协议的重传确认机制使得时延过高而不可预测，不适合包分组所需的准确低时延传输。具有低开销、低时延的UDP协议需要克服偶尔出现的丢包和无序发送问题，可以采用包前向纠错码算法克服丢包现象，如果一个包数据丢失，可以从相邻包提取纠错码信息从而恢复丢失的数据。

为了解决多路信号间同步问题，传统流数据传输通过同步传输协议(如JESD204B)建立确定延迟实现同步，但协议所需的数字电路复杂、时序要求高，基本不适合远距离传输。同理，当高速采样数据需要多路IP同时传输时，还需要考虑多路包数据的同步传输问题。包分组数据可以在分组包中打上时间戳，在接收端通过对齐时间戳进行包对齐。

4.3 基于蓝图建模与感知部署技术

基于蓝图建模技术建立平台系统硬件层抽象模型、通用构件抽象模型、功能应用抽象模型，分别生成硬件蓝图、应用蓝图和功能部署蓝图。其中，硬件蓝图描述系统中每种硬件模块类型、功能、内存、通信能力、处理器种类及运算速度等，各实体通过资源池内部高速交换网络进行互联。应用蓝图描述每个应用的模块化通用组件构成，“虚”通道连接关系，对内存的需求、对处理能力的需求、对通信带宽的需求、对实时性的需求等；应用蓝图建模时需结合实际功能应用，设定各类需求的统一接口规范。部署蓝图描述应用蓝图与硬件蓝图之间的映射关系，映射的资源包含硬件组件资源与功能构件资源，以及功能线程与链路的关联关系。

开放式综合处理平台已经具备功能动态加载和卸载能力，信号处理平台智能感知部署的目标是要通过智能算法进一步解决功能自适应加载/卸载和资源负责均衡问题。因此，智能感知动态部署技术进一步拓展了软件定义功能的部署模式。在SDX的开放式综合处理平台中，一方面，基于虚拟化技术，实现多任务并发条件下处理资源的动态负载均衡；另一方面，引入需求驱动、环境驱动下的专家知识库和机器学习算法，实现不同资源条件下功能自适应加载和卸载，进而实现不同任务工作模式的最优匹配。

4.3.1 处理资源动态负载均衡技术

多任务并发条件下，复杂应用的计算负载随时间而变化并且其变化趋势较难预测，从而引起负载不均衡。这类应用往往会有一个独立的任务调度器或者负载均衡器，专门负责处理负载不均衡的情况。主流的动态负载均衡策略包括集中式动态负载均衡策略、分布式动态负载均衡策略和混合式动态负载均衡策略。

混合式动态负载均衡策略克服了集中式和分布式策略的缺点，把进程划分到不同的组，然后为每个组选择一个根进程。不同的是，一个组内的进程将采用分布式策略交换负载信息，而每个组的根进程之间则采用集中式策略进行负载信息的交换。

4.3.2 任务工作模式的自适应匹配技术

采用观察 、判断、计划、决策、行动和学习(Observation,Orient,Plan,Decide,Act and Learn,OOPDAL)循环模型，外部环境提供激励，通过感知实现对这些激励的处理，提取与系统性能相关的信息[8]。适应和计划则是对引入和发出的信息进行分析来获得与系统性能相关的信息，基于上述新判决，按照需求对系统资源的规划分配作出决策，并启动接入控制过程，开始对外部环境的刺激作出反应。同时还会利用学习机制对信息和规则进行不断的调整以使系统达到最优性能，然后再开始下一轮感知，完成信号检测、定位、跟踪、识别、数据及信息处理算法等功能构件对各任务工作模式的自适应匹配。OOPDAL 6个过程是一个动态循环的过程，利用学习机制将决策的信息反馈到感知，通过对系统的实时调整来实现对新状态的适应。

5 结束语

面向资源的开放式处理系统架构在一定程度上解决了功能应用开发与硬件平台设计的解耦，但在面对复杂任务模式时，还难以满足环境复杂多变、动态协作、实时共享等任务模式对信号处理的需求，需要一种新的更先进信号处理架构，以实现任务模式与实现方式的解耦。本文提出的下一代通用信号处理架构技术迎合了这种需求。该架构具备技术特征如下：

(1)不仅采用了IMA综合化、模块化理念，而且架构设计为更加开放的资源池模式，资源池互联较模块间互联更加灵活，在硬件上支持模块化集成的同时，更有利于硬件资源的扩展和升级;

(2)功能软件采用通用化构件设计，通过面向服务的任务自适应部署模式，不仅在软件上支持满足规范的功能软件的接入与验证，而且更好适应复杂多变战场环境下实现新任务的在线部署和重构；

(3)相对于IMA/DIMA相对集中式的设计，基于IP包交换网络的跨平台分布式设计使得信号数字化、信号预处理/处理和数据处理物理上可分离，更加灵活地支持阵列处理、并行处理和流水处理等功能应用；

(4)相对于目前综合化系统相对固定的功能模式，基于虚拟化和负载均衡等技术实现功能的智能感知动态部署使任务模式不用关心具体在处理平台中的实现方式，根据作战需要进行按需分配，实现更加智能的SDX功能。

该架构充分继承了现有或正在发展的开放式处理系统架构特征，从功能应用开发与硬件平台设计的解耦的理念再出发，进一步向着实现任务模式与实现方式的解耦面向服务的目标迈进，最终可实现具有智能感知能力的嵌入式战术云平台。

[1] 陈颖. 航空电子模块化综合系统集成技术[M].北京：国防工业出版社，2013.

[2] 张荣涛,杨润亭,王兴家,等. 软件化雷达系统技术综述[J].现代雷达,2016,38(10):1-3. ZHANG Rongtao,YANG Runting,WANG Xingjia,et al.System technology of software defined radar[J].Modern Radar,2016,38(10):1-3.(in Chinese)

[3] 王凯,徐展琦,肖永伟,等. 无线认知开发平台综述[J].无线电通信技术,2016,42(2):9-11. WANG Kai,XU Zhanqi,XIAO Yongwei,et al.Overview of wireless cognitive development platforms[J].Radio Communications Technology,2016,42(2):9-11.(in Chinese)

[4] 冯飞. DIMA架构下的航电系统有效性评估技术研究[D].南京:南京航空航天大学,2014. FENG Fei. Research on validity evaluation technology of avionics system with DIMA architecture[D].Nanjing:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,2014.(in Chinese)

[5] 程静. 新一代数据中心网络新型网络架构研究[D].北京:北京交通大学,2014. CHENG Jing. An improved network architecture for future large-scale data centers[D].Beijing:Beijing Jiaotong University,2014.(in Chinese)

[6] 方建勇. 一种基于云计算技术的军事信息系统体系架构[J].计算机技术与发展,2013(12):235-239. FANG Jianyong. A military information system architecture based on cloud computing technology[J].Computer Technology and Development,2013(12):235-239.(in Chinese)

[7] 宋宇飞,张俊杰,王凯,等. 基于IP协议的FPGA万兆可靠互联通信设计与实现[J].上海大学学报(自然科学版),2015,21(5):570-578. SONG Yufei,ZHANG Junjie,WANG Kai,et al. Design and implementation of FPGA 10 Gbit/s reliable interconnect communication based on IP protocol[J].Journal of Shanghai University(Natural Science Edition),2015,21(5):570-578.(in Chinese)

[8] 闫格. 情境感知信号处理技术研究[D].天津:天津大学,2013. YAN Ge. Research on context-avare signal processing technology[D].Tianjin:Tianjin University,2013.(in Chinese)

Next Generation General Signal Processing Platform Architecture Based on Distributed Tactical Cloud

JIA Mingquan

(Southwest China Institute of Electronic Technology,Chengdu 610036,China)

This paper analyzes the demand for the capability of military electronics information system in complex combat environment,presents the development process of avionics system integration. First,to achieve the decoupling between functional software and hardware platform,and the decoupling between task mode and implementation,a next generation general signal processing architecture is proposed based on distributed tactical cloud platform,combined with signal processing system architecture,platform hardware architecture and software architecture design. Second,technology implementation approach is discussed in three respects,including heterogeneous processing resource virtualization,packet switching network transmission,and perceptive deployment based on blueprint modeling. Finally,it summarizes the technical characteristics of the new platform,and gives the development suggestions.

military electronics information system;signal processing;distributed tactical cloud;resource virtualization;perceptive deployment

10.3969/j.issn.1001-893x.2017.07.010引用格式：贾明权.基于分布式战术云的下一代通用信号处理平台架构[J].电讯技术，2017,57(7):789-794.[JIA Mingquan.Next generation general signal processing platform architecture based on distributed tactical cloud[J].Telecommunication Engineering,2017,57(7):789-794.]

2016-12-15；

2017-05-18 Received date:2016-12-15；Revised date：2017-05-18

TN802

A

1001-893X(2017)07-0789-06

贾明权(1982—)，男，四川合江人，2005年于西华大学获学士学位，2008年和2013年于电子科技大学分别获硕士学位和博士学位，现为工程师，主要从事嵌入式信号处理技术、开放式处理架构等方面的研究。

Email:jiamingquan@163.com

*通信作者：jiamingquan@163.com Corresponding author：jiamingquan@163.com