Разработка процессоров быстрых спектральных преобразований для систем анализа геофизической информации

Стремительные темпы развития научно-технического прогресса являются характерной чертой нашего времени.

Этому способствует широкое внедрение автоматизации и средств вычислительной техники (СВТ) в процессы обработки больших объёмов информации в различных отраслях народного хозяйства в кратчайшие сроки.

Важнейшее значение приобретают задачи ускорения освоения природных богатств на базе новейших технических достижений, выносимые на обсуждение партийных съездов.

Победа мартовской революции 1963 года внесла коренные изменения в политическую, социальную и экономическую жизнь арабского народа Сирии.

С этого момента развернулась широкая программа по ликвидации засилья иностранных промышленных кампаний, прежде всего нефтяных, по их национализации. ХП съезд партии арабского социалистического возрождения, состоявшийся в 1978 году, рассматривал вопросы экономического развития страны и принял решение о широком внедрении СВТ в народное хозяйство и, в первую очередь, для увеличения добычи нефти и газа и ускорения процесса поиска новых месторождений. Для реализации этих задач был заключён договор с Советским Союзом об оказании технической помощи молодой развивающейся стране и подготовке научных кадров в отраслях, определяющих научно-технический прогресс.

Перед такой отраслью промышленности Сирийской Арабской республики, как нефтедобывающая, встают проблемы удешевления процессов переработки геофизической информации с помощью ЭВМ. Во многих странах эти процессы осуществляются с использованием больших ЭВМ, причём установлено, что производительности ЭВМ традиционной структуры недостаточно, и наблюдается переход к многопроцессорным вычислительным комплексам (МВК), достаточно сложным и дорогим. Альтернативой такому направлению является построение иерархических систем, включающих мини-ЭВМ и периферийные специализированные процессоры /71/, что при практически эквивалентной производительности делает вычисления более экономичными. Очевидно, нашей республике следует идти по второму пути, где успешному продвижению должны способствовать успехи в разработке перспективных изделий приборостроения, микроэлектроники в социалистических странах.

Задачи обработки сигналов возникают во многих областях научных и технических исследований. На первых этапах развития систем автоматизации научных экспериментов преобладало использование детерминистических моделей сред и сигналов и аналоговых методов анализа. В дальнейшем эти модели и методы перестали удовлетворять исследователей.

Требования совершенствования методов моделирования вызывают необходимость разработки специализированных вычислительных устройств и комплексов, позволяющих проводить исследования с минимальными затратами времени /47/.

С другой стороны, был достигнут значительный прогресс в области цифровой обработки сигналов (ЦОС), в технике цифровых ЭВМ, в принципах их структурной организации, в элементной базе, что привело к увеличению производительности при решении универсального круга задач.

Методы ЦОС успешно применяются в различных областях:

I. в технической диагностике для исследования вибрационных свойств конструкций;

2. в задачах распознавания образов;

3. в системах автоматизации обработки сейсморазведоч-ных данных в геофизике.

Характерным для данных сейсморазведки является наличие больших объёмов информации, вводимой для обработки в ЭВМ.

При длине записи в 3 с и б с и шага квантования по времени величиной 2 мс на каждой сейсмограмме (24 или 48 каналов) содержится более одного млн. бит информации или более 40 000 бит на каждой трассе.

Этот длинный массив информации в дальнейшем подлежит быстрой обработке. Средний же по сложности комплекс обрабатывающих программ требует выполнение до 1000 операций на каждое слово сейсмической информации. Всё это накладывает некоторые особенности на характеристики процессоров и ЭВМ в целом, необходимые для обработки сейсмоданных. Поэтому в современных вычислительных комплексах желательно использовать несколько типов процессоров, одни из которых занимаются организацией всей работы комплекса, контролем, а другие занимаются задачами по обработке.

Перспективные пути ускорения обработки связаны с разработкой новых алгоритмов определения характеристик сигналов, с выбором параметров этих алгоритмов.

Так, в сейсморазведке производят большое число преобразований, основу которых составляют операции вычисления сумм парных произведений. Для таких расчётов предназначаются спецпроцессоры, выполняющие операции свёртки и БПФ, ориентированные на широкое использование цифровых средств.

Эти алгоритмы показали, что цифровые методы анализа могут оказаться экономичнее аналоговых. Специализированные устройства позволяют делать расчёт функций корреляции, проводить фильтрацию, расчитывать спектры трасс в очень короткое время.

Производительность таких устройств на один-два поряди-ка выше, чем у процессоров универсальных ЭВМ.

Наряду с традиционным базисом Фурье, использующим комплексные дискретные экспоненциальные функции (ДЭФ), находят широкое применение спектральные преобразования в обобщенных базисах, примерами которых являются преобразования Виленкина-Крестенсона, Уолша, Хаара.

Из числа этих базисов наибольшее техническое применение нашло преобразование Уолша вследствие простоты базисных функций, отсутствия операций над комплексными числами и простоты технической реализации устройств. В задачах, использующих функции Уолша, часто возникает проблема преобразования спектров. Это связано с тем, что спектр Уолша, легко получаемый при цифровых вычислениях, неудобен для практического использования с учётом общепринятой интерпретации результатов спектральной обработки сигналов. Исследователи из различных областей науки и техники привыкли иметь дело со спектрограммами, выраженными в тригонометрических базисах, поэтому разработчикам алгоритмов и вычислительных средств необходимо было установить взаимнооднозначное соответствие между спектрами Фурье и Уолша, что и было сделано в ряде работ.

Ввиду того, что геофизическая аппаратура выпускается небольшими сериями, имеет место проблема унификации как на уровне плат, блоков и конструктивов, так и в плане структурных схем и межблочных связей.

Существующие принципы управления и формирования информации на основе жесткой логики препятствуют развитию и мо-дефикации систем, усложняют и удорожают процесс обработки.

Накопленные объёмы сейсморазведочных данных во многих вычислительных центрах являются настолько большими, что их невозможно обработать программным способом в заданное время.

Ускорение обработки возможно только за счёт применения специализированных процессоров, но большинство использованных специализированных процессоров предназначены для выполнения узкого набора сравнительно простых в алгоритмическом отношении операций: свертки, димультиплексирования и других преобразований во временной области /18/. В настоящее время возникает необходимость в использовании в геофизических вычислительных комплексах (ГВК)многофункциональных специализированных процессоров с широким набором операций преобразования данных как во временной, так и в спектральной областях.

Решению ряда вопросов создания подобных специализированных процессоров и посвящена настоящая диссертация.

Известно, что алгоритм ЕПФ для многих дискретных базисов обладает потенциальными свойствами реализации с использованием принципов параллельной обработки, практическое использование которого становится возможным только при условии широкого распространения микропроцессорных СВТ.

Например, показано, что близкая топология графов в базисах ДЗФ, Уолша и др. обеспечивает возможность для использования нескольких базисов в одном вычислителе БПФ, структура которого, таким образом, становится программируемой и использует принципы параллельности, переменности и однородности.

Данная работа является частью комплексной программы министерства нефтяных и газовых разработок, выполняемой в области расширения и автоматизации процессов добычи нефти и газа, ускорения процессов анализа данных геофизических исследований с помощью GBT.

Основными целями исследований являются:

1. Разработка экономичных специализированных процессоров спектрально-корреляционных вычислений на базе микропроцессорных комплектов больших интегральных схемахСМПК БИС), являющихся периферийными по отношению к мини-ЭВМ и функционирующих на основе как традиционных, так и новых алгоритмов быстрых спектральных преобразований (БСП).

2. Выявление возможностей эффективного применения в процессорах БСП специализированных арифметических модулей и модулей памяти, разработанных электронной промышленностью.

3. Анализ возможностей использования высокопроизводительных СВТ в задачах разведочной и промысловой геофизики.

Главные пути решения проблем создания геофизических комплексов ведутся в использовании магистрального принципа обмена информации, в модульном построении и микропроцессорном управлении процессом сбора и обработки информации.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю профессору, доктору технических наук Плотникову A.B. и доценту кафедры ВТ ЛЭТИ им. В. И. Ульянова (Ленина) Свиньи-ну С.Ф. за оказанную помощь в ходе выполнения работы.

I. МЕТОДЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ.

Основные результаты работы сводятся к следующему:

1. Разработка процессоров быстрых спектральных преобразований велась с позиции улучшения их основных технико-экономических показателей, таких как отношение производительность/стоимость, коэффициент занятости оборудования. Предусмотрено максимально возможное использование специализированных арифметических модулей БИС — сумматоров, умножителей,.

2. На основе алгоритмов БПФ классического типа и со встречной структурой разработаны принципы построения процессоров БПФ, использующих один или несколько операционных блоков. На основе специализированных арифметических модулей БИС и модулей сверхоперативной памяти бункерного типа.

3. Разработана структура кольцевого процессора БПФ, позволяющего увеличить быстродействие вдвое по сравнению с процессором, использующим, один операционный блок.

Исследован алгоритм вычисления арифметической АКФ через быстрое спектральное преобразование Уолша и дополнительный граф. Результаты рассчётов на конкретном экспериментальном материале показывают удовлетворительное совпадение результатов с оценками АКФ, полученными прямым методом.

5. Разработана структура быстродействующего процессора Уолша-Адамара кольцевого типа, отличающаяся высоким значением показателя производительность/сложность по сравнению с известными процессорами пирамидального и итеративного типа.

6. Предложено устройство, реализирующее алгоритм миграции, являющийся преобразованием временного разреза в глубинный, Это устройство использует нелинейный преобразователь функции двух переменных, процессор ЕПФ для выполнения двумерного преобразования Фурье над отсчётами сейсмической трассы,.

7. Разработано устройство, выполняющее вычисления фазового спектра по методу Робинсона, в котором используется процессор ШФ для выполнения комплексного и синусного преобразований Фурье, а также функциональный преобразователь, вычисляющий логарифмическую зависимость.

— 188 -ЗАКЛЮЧЕНИЕ.