Global Navigation Satellite System (GNSS) 소프트웨어 수신기는 유연성을 활용하기 위하여 낮은 병렬성을 지닌 범용 프로세서에서 동작하므로 수신 신호와 복제 신호 사이의 상관 연산을 신호 샘플 및 채널에 대하여 순차적으로 수행해야 하고, 따라서 실시간으로 동작하기 어렵다. 반면, Graphics Processing Unit (GPU)는 수천 개 이상의 쓰레드를 동시에 실행함으로써 높은 병렬성을 확보한다. 본 논문에서는 범용 GPU 플랫폼 및 언어인 Compute Unified Device Architecture (CUDA)를 활용하여 기보유 상관기를 가속한다. GPU의 프로세서 및 메모리 구조를 고려하여 빠른 연산 속도를 달성할 수 있도록 최적화가 수행된다. 특히, 본 논문에서는 저가의 GPU를 사용하여 고속으로 모든 GNSS 신호를 실시간 처리할 수 있는 플랫폼 기술을 소개한다. 처리 성능 비교를 통하여 설계된 CUDA 기반 상관기가 기존 상관기와 동일한 결과를 출력하면서 약 210채널까지 실시간으로 동작 가능함을 보인다.

CUDA-based Correlation Acceleration of a GNSS Software Receiver

Young-Jin Song, Jong-Hoon Won

Since a global navigation satellite system (GNSS) software receiver is implemented with a general-purpose processor which has poor parallelizability to utilize flexibility, it should execute the correlation operation between the received signal and the replica signal sequentially for the signal samples and the channels. Consequently, it is hard to operate in real-time. On the other hand, the graphics processing unit (GPU) has much higher parallelizability by executing thousands of simultaneously working threads. In this paper, a correlator is accelerated using the compute unified device architecture (CUDA), the general- purpose GPU platform and language. Optimizations are conducted to achieve a fast execution speed in consideration of the architecture of the processor and memory for the GPU. Especially, a platform technique that can process all the GNSS signals in real-time using a low-cost GPU is introduced in this paper. Processing performance comparison verifies that the designed CUDA-based correlator generates identical results to the existing correlator, while it can operate in real-time for approximately 210 channels. Keywords: CUDA, correlation, GNSS, software receiver

Speaker 송영진 인하대학교