發(fā)布時(shí)間：2021-06-19 18:36

　　針對(duì)空間目標(biāo)逆合成孔徑雷達(dá)（ISAR）成像技術(shù)這一前沿學(xué)科方向的培養(yǎng)需求,給出了一種空間目標(biāo)ISAR實(shí)時(shí)成像處理實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案。利用GPU和磁盤陣列以及商用服務(wù)器搭建了一套空間目標(biāo)ISAR成像處理系統(tǒng),并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的成像處理軟件。對(duì)硬件系統(tǒng)的接口帶寬、成像處理實(shí)時(shí)性指標(biāo)參數(shù)的驗(yàn)證表明,該硬件系統(tǒng)符合設(shè)計(jì)要求。最后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析給出了整個(gè)空間目標(biāo)ISAR成像處理實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵步驟結(jié)果以及對(duì)成像處理結(jié)果的分析方法。 

【文章來源】：實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理. 2020,37(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

ISAR實(shí)時(shí)成像處理系統(tǒng)

空間目標(biāo)ISAR成像系統(tǒng)通過寬帶回波信號(hào)的脈沖壓縮實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的距離向分辨，通過一維距離像序列慢時(shí)間維的傅里葉分析實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的方位向分辨[2]。在上述處理步驟中，存在大量的矩陣相乘、矩陣轉(zhuǎn)置、插值以及FFT等密集型計(jì)算，且不同數(shù)據(jù)點(diǎn)間的運(yùn)算相對(duì)獨(dú)立，因此可使用GPU實(shí)現(xiàn)成像處理模塊的運(yùn)動(dòng)參數(shù)補(bǔ)償、一維距離像成像以及二維ISAR像計(jì)算處理。GeForce GTX1080 GPU是英偉達(dá)公司針對(duì)高性能計(jì)算需求推出的通用計(jì)算GPU，具有9 Teraflops的單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力和8 GB DDR5X顯存[11]，如圖3所示。運(yùn)動(dòng)參數(shù)補(bǔ)償以及一維距離像成像計(jì)算的處理對(duì)象均為單次回波信號(hào)；而目標(biāo)二維ISAR像計(jì)算則是對(duì)一維距離像序列中各距離單元慢時(shí)間維進(jìn)行傅里葉分析，需等成像積累時(shí)間內(nèi)的多個(gè)一維距離像處理完畢后方可進(jìn)行處理。因此，可采用兩個(gè)GeForce GTX1080 GPU構(gòu)建成像處理模塊，完成一維距離像成像以及二維ISAR像計(jì)算：GPU 1實(shí)現(xiàn)空間目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)補(bǔ)償以及一維距離像成像計(jì)算，并將處理結(jié)果緩存至內(nèi)存；GPU 2則在獲得一個(gè)成像積累時(shí)間內(nèi)的所有一維距離像后進(jìn)行方位向成像處理。

GeForce GTX1080 GPU是英偉達(dá)公司針對(duì)高性能計(jì)算需求推出的通用計(jì)算GPU，具有9 Teraflops的單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力和8 GB DDR5X顯存[11]，如圖3所示。運(yùn)動(dòng)參數(shù)補(bǔ)償以及一維距離像成像計(jì)算的處理對(duì)象均為單次回波信號(hào)；而目標(biāo)二維ISAR像計(jì)算則是對(duì)一維距離像序列中各距離單元慢時(shí)間維進(jìn)行傅里葉分析，需等成像積累時(shí)間內(nèi)的多個(gè)一維距離像處理完畢后方可進(jìn)行處理。因此，可采用兩個(gè)GeForce GTX1080 GPU構(gòu)建成像處理模塊，完成一維距離像成像以及二維ISAR像計(jì)算：GPU 1實(shí)現(xiàn)空間目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)補(bǔ)償以及一維距離像成像計(jì)算，并將處理結(jié)果緩存至內(nèi)存；GPU 2則在獲得一個(gè)成像積累時(shí)間內(nèi)的所有一維距離像后進(jìn)行方位向成像處理。顯控處理模塊需解析出回波數(shù)據(jù)幀頭信息、目標(biāo)軌道根數(shù)以及雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)，然后計(jì)算出成像處理模塊所需的空間目標(biāo)軌道信息，并將系統(tǒng)參數(shù)配置傳遞給成像處理模塊。該模塊整體運(yùn)算量較小，且邏輯運(yùn)算相對(duì)復(fù)雜，主要由服務(wù)器的兩個(gè)CPU來完成。整個(gè)服務(wù)器可采用超微的服務(wù)器解決方案實(shí)現(xiàn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]High Resolution Radar Real-Time Signal and Information Processing[J]. Teng Long,Tao Zeng,Cheng Hu,Xichao Dong,Liang Chen,Quanhua Liu,Yizhuang Xie,Zegang Ding,Yang Li,Yanhua Wang,Yan Wang.  中國(guó)通信. 2019(02)
[2]基于GPU的圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 傅志中,趙宇飛,徐進(jìn).  實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理. 2017(05)
[3]False-target image synthesizer for countering ISAR via inverse dechirping[J]. Xizhang Wei,Shaokun Xu,Bo Peng,Zhen Liu.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2016(01)
[4]新體制雷達(dá)教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)建[J]. 丁澤剛,劉海波.  實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理. 2012(01)

碩士論文
[1]基于VPX平臺(tái)的ISAR成像實(shí)時(shí)信號(hào)處理系統(tǒng)研究[D]. 張俊力.西安電子科技大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3238328