發(fā)布時(shí)間：2018-04-23 10:51

  本文選題：雷達(dá)成像算法 + NCS算法��； 參考：《南京大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：SAR合成孔徑雷達(dá)成像系統(tǒng)是先進(jìn)的微波對(duì)地觀察系統(tǒng),經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,其用途已經(jīng)滲透到科學(xué)和工程的各個(gè)領(lǐng)域。合成孔徑雷達(dá)成像算法中基于FFT快速傅里葉變換的頻域算法解決了與方位頻率的相關(guān)性問(wèn)題,但是不利于高分辨率、低頻情況下的并行計(jì)算,其中NCS算法就是其中的一種。NCS成像算法對(duì)源數(shù)據(jù)的處理主要包括了FFT/IFFT和復(fù)數(shù)計(jì)算以及一些轉(zhuǎn)置、倒序等等。本文介紹了并行計(jì)算及NCS算法實(shí)現(xiàn)所使用的多核系統(tǒng)架構(gòu),同時(shí)介紹了NCS算法的具體實(shí)現(xiàn)流程。對(duì)NCS算法的整體系統(tǒng)架構(gòu)和運(yùn)算簇、轉(zhuǎn)置簇以及運(yùn)算簇中的FFT模塊進(jìn)行了詳細(xì)闡述。同時(shí)介紹了如PRAM等常用的并行計(jì)算模型,并對(duì)其性能進(jìn)行了詳細(xì)分析,為NCS算法的性能評(píng)測(cè)提供了理論基礎(chǔ)。在具體設(shè)計(jì)上,本文介紹了在Linux環(huán)境下的NCS算法的具體實(shí)現(xiàn)。NCS算法中最重要的模塊為FFT運(yùn)算模塊和矩陣轉(zhuǎn)置模塊,而FFT模塊在計(jì)算過(guò)程中所耗費(fèi)時(shí)間占整個(gè)程序的大部分,因此本文對(duì)于FFT模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了重點(diǎn)闡述。NCS算法模型是基于存儲(chǔ)器精確的系統(tǒng)模型,存儲(chǔ)精確的系統(tǒng)模型的特點(diǎn)是對(duì)于任意一個(gè)并行計(jì)算算法問(wèn)題,需要在問(wèn)題開(kāi)始之前,對(duì)算法進(jìn)行拆解,將所需要的結(jié)果以及中間數(shù)據(jù)人為的放在特定的內(nèi)存地址中,達(dá)到存儲(chǔ)級(jí)精確。好處是在問(wèn)題后續(xù)修改中較為節(jié)省時(shí)間,缺點(diǎn)是初始階段工作較多。在存儲(chǔ)器精確方面,本文詳細(xì)介紹了NCS算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)方式和數(shù)據(jù)搬運(yùn)流程,實(shí)現(xiàn)了對(duì)存儲(chǔ)器的精確控制。本文最后對(duì)已實(shí)現(xiàn)的NCS算法模型進(jìn)行了部分優(yōu)化。因?yàn)镹CS算法模型的搭建目的是為硬件提供任務(wù)劃分方案和提供中間數(shù)據(jù),支持硬件系統(tǒng)后期調(diào)試,因此NCS算法的任務(wù)劃分方案是否高效直接影響了硬件的最終實(shí)現(xiàn)過(guò)程和實(shí)現(xiàn)效率。優(yōu)化部分我們采用了在虛擬機(jī)環(huán)境下,通過(guò)使用多線程技術(shù),模擬實(shí)現(xiàn)了多核并行計(jì)算。同時(shí),根據(jù)程序所用的時(shí)間,分析了在不同線程數(shù)目下程序的運(yùn)行效率,這也從一方面為硬件提供了參考,說(shuō)明在一定工作量的下,處理器核數(shù)并非越大越好,合理的任務(wù)劃分和充分的處理器資源運(yùn)用對(duì)一個(gè)多核系統(tǒng)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,優(yōu)化前子孔徑運(yùn)行時(shí)間TFFT=89.1s,Tstart=5.5s,優(yōu)化后Tsub=65.3s, TFFT=48.6s, Tstart=5.5s,優(yōu)化加速比為1.39。系統(tǒng)中串行代碼部分約占R=25.6%,因此其加速比極限為3.9。在實(shí)驗(yàn)條件下,不考慮算法邏輯和功耗要求,加速比極限為2.56,主要是由于實(shí)際條件下的優(yōu)化無(wú)法完全忽略并行部分所需要的時(shí)間。目前項(xiàng)目已經(jīng)完成了基于FPGA的原型演示系統(tǒng)的演示。
[Abstract]:SAR synthetic aperture radar imaging system is an advanced microwave to earth observation system. After decades of development, its use has penetrated into various fields of science and engineering. The frequency domain algorithm based on FFT fast Fourier transform in synthetic aperture radar imaging algorithm solves the problem of correlation with azimuth frequency, but it is not conducive to high resolution. In the low frequency parallel computing, NCS algorithm is one of the.NCS imaging algorithms for the source data processing mainly including FFT/IFFT and the complex number calculation and some transposed, reverse order. This paper introduces the parallel computing and the NCS algorithm implementation of the multi-core system architecture, and introduces the specific implementation process of the NCS algorithm. The overall system architecture and operation cluster of NCS algorithm, the transposed cluster and the FFT module in the operation cluster are expounded in detail. At the same time, the common parallel computing models, such as PRAM, are introduced, and their performance is analyzed in detail, which provides a theoretical basis for the performance evaluation of the NCS algorithm. In the body design, this paper introduces the NC under the Linux environment. The most important modules in the implementation of the S algorithm are the FFT operation module and the matrix transposed module, while the time consuming of the FFT module takes up most of the whole program. Therefore, this paper focuses on the design and implementation of the FFT module. The.NCS algorithm model is based on the precise memory system model and storage precision. The characteristic of the system model is that for any parallel computing problem, it is necessary to disassemble the algorithm before the problem begins, and put the required results and the intermediate data in the specific memory address to achieve the precision of the storage level. The advantage is that it saves time and the disadvantage is the initial stage in the aftermath of the problem. In the memory precision, the memory storage mode and data handling process in the implementation of NCS algorithm are introduced in detail, and the precise control of memory is realized. Finally, the NCS algorithm model has been partially optimized. The purpose of the NCS algorithm model is to provide the task partition for the hardware. The case and the intermediate data are provided to support the later debugging of the hardware system, so the task partition scheme of the NCS algorithm has a direct impact on the final implementation and efficiency of the hardware. In the virtual machine environment, we have implemented multi core parallel computing by using multithread technology in the virtual machine environment. The operation efficiency of the program under different threads is analyzed. It also provides a reference for the hardware on the one hand. It shows that the number of processors is not as large as possible in a certain amount of work. The rational task division and the full application of the processor resources are very important for a multi-core system. The aperture operation time TFFT=89.1s, Tstart=5.5s, optimized Tsub=65.3s, TFFT=48.6s, Tstart=5.5s, the optimized acceleration ratio is about R=25.6% in the serial code part of the 1.39. system, so its acceleration ratio limit is 3.9. under the experimental conditions, without considering the logic and power requirements of the algorithm, the acceleration ratio limit is 2.56, mainly due to the optimization under the actual conditions. The time required for the parallel part can not be completely ignored. At present, the project has completed the demonstration of the prototype demonstration system based on FPGA.

【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1791640