針對雷達(dá)大場景高分辨率高精度快速成像的應(yīng)用需求,提出一種基于MapReduce的合成孔徑雷達(dá)后向投影快速成像方法,將方位向成像任務(wù)劃分成若干個成像單元,進(jìn)行分布式并行化方位向成像計算,最后將所有成像單元的計算結(jié)果進(jìn)行相參累加。該方法對每個脈沖數(shù)據(jù)標(biāo)上天線陣元的位置信息,使得各個脈沖數(shù)據(jù)可以并行補(bǔ)償相位;采用相等脈沖數(shù)劃分成一個數(shù)據(jù)塊的方式提高計算效率和實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡;設(shè)置Combiner函數(shù)對成像單元內(nèi)的計算結(jié)果進(jìn)行提前聚合,解決后期聚合時間較長的問題。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性,在保證成像準(zhǔn)確的前提下,該方法的方位向成像在4臺物理計算機(jī)搭建的分布式計算平臺中進(jìn)行,其計算速度是單機(jī)計算的后向投影方位向成像方法的3.7倍,可見該方法可以實(shí)現(xiàn)合成孔徑雷達(dá)大場景高分辨率高精度快速成像。

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【文章目錄】：
1 算法原理
    1.1 BP算法
    1.2 MapReduce分布式計算編程模型
2 MR-BP方法的實(shí)現(xiàn)
    2.1 預(yù)處理階段
    2.2 Map階段
    2.3 Reduce階段
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 成像準(zhǔn)確性分析
    3.2 輸入數(shù)據(jù)分塊數(shù)對計算效率的影響
    3.3 加速性能分析
4 結(jié)論



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