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合成孔徑雷達(dá)成像算法的并行優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2017-09-05 07:06

  本文關(guān)鍵詞:合成孔徑雷達(dá)成像算法的并行優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)


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【摘要】:合成孔徑雷達(dá)(SAR,Synthetic Aperture Radar)具有全天候和高分辨的對(duì)地觀測(cè)能力,在戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視和災(zāi)后救援等軍事和民用領(lǐng)域均得到廣泛應(yīng)用。衛(wèi)星和飛機(jī)等各異的雷達(dá)平臺(tái)、正側(cè)和斜視等不同的成像模式以及厘米級(jí)分辨率的應(yīng)用需求,使得SAR成像處理呈現(xiàn)出算法復(fù)雜化、數(shù)據(jù)海量化等趨勢(shì),這些變化給SAR平臺(tái)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)成像處理提出了巨大的挑戰(zhàn),因此基于高性能計(jì)算平臺(tái)的SAR成像處理算法并行優(yōu)化成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。本文基于圖形處理器(GPU,Graphic Processing Unit)的高性能計(jì)算結(jié)構(gòu)開展了正側(cè)視和斜視成像條件下典型成像算法的并行優(yōu)化技術(shù)研究,搭建了基于GPU的合成孔徑雷達(dá)成像處理仿真系統(tǒng),驗(yàn)證了優(yōu)化算法的功能和性能。研究和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于GPU的計(jì)算結(jié)構(gòu)和并行優(yōu)化方法可大幅提高典型應(yīng)用背景下孔徑成像處理算法的性能,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)實(shí)時(shí)的成像處理。論文在分析SAR成像處理技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,研究了統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA,Compute Unified Device Architecture)的并行計(jì)算模型,為進(jìn)一步的成像算法優(yōu)化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。研究了正側(cè)視條件下的成像機(jī)理和距離多普勒(RD,Range Doppler)成像算法,針對(duì)該成像算法中插值操作無(wú)法多線程并行化計(jì)算的問(wèn)題,結(jié)合GPU和CPU各自的計(jì)算特點(diǎn),將RD算法分為2個(gè)部分:距離壓縮和距離向數(shù)據(jù)插值參數(shù)的計(jì)算由CPU來(lái)完成;根據(jù)插值參數(shù)完成距離向數(shù)據(jù)的插值和方位壓縮由GPU來(lái)完成。這種將RD算法合理分配給GPU和CPU來(lái)計(jì)算的方法充分的利用了GPU和CPU各自的特點(diǎn)和計(jì)算能力,有效提高了成像算法的計(jì)算效率,滿足了準(zhǔn)實(shí)時(shí)的計(jì)算需求。研究了斜視條件下的成像機(jī)理和CS(Chirp Scaling)成像算法,針對(duì)該成像算法中小斜視角和大斜視角下距離徙動(dòng)校正偏差的問(wèn)題,進(jìn)行了詳細(xì)的理論分析,之后結(jié)合CS算法的特點(diǎn),合理完成內(nèi)存和顯存的分配,相位相乘的同時(shí)完成顯存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的改變,使得基于GPU的CS并行算法具有準(zhǔn)實(shí)時(shí)的計(jì)算效率。同時(shí)也研究了SAR回波仿真方法,進(jìn)行了回波仿真算法的并行優(yōu)化,并提出了一種基于時(shí)延離散化的SAR高效回波仿真方法。充分利用GPU和CPU的優(yōu)點(diǎn)搭建了SAR仿真驗(yàn)證系統(tǒng),為成像算法性能驗(yàn)證提供了高性能的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境。開展了多種成像模式下不同場(chǎng)景的SAR成像處理仿真驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)研究,對(duì)并行優(yōu)化完成的成像算法進(jìn)行了功能和性能驗(yàn)證,仿真實(shí)驗(yàn)表明基于GPU的SAR并行成像平臺(tái)具有準(zhǔn)實(shí)時(shí)的性能,有廣泛的工程應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】:合成孔徑雷達(dá) 成像算法 并行優(yōu)化 統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu) 圖像處理器 高性能計(jì)算 仿真驗(yàn)證 RD算法 CS算法
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TN957.52
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第一章 緒論11-16
  • 1.1 SAR成像研究的發(fā)展和現(xiàn)狀11-13
  • 1.2 SAR成像算法的并行計(jì)算發(fā)展概況13-14
  • 1.3 本文的主要貢獻(xiàn)14
  • 1.4 論文主要內(nèi)容和組織安排14-16
  • 第二章 CUDA并行計(jì)算模型16-27
  • 2.1 并行計(jì)算體系結(jié)構(gòu)17
  • 2.2 CUDA工作模式17-19
  • 2.3 GPU硬件架構(gòu)19-24
  • 2.3.1 CUDA的計(jì)算單元結(jié)構(gòu)20-21
  • 2.3.2 CUDA的存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu)21-24
  • 2.4 CUDA軟件開發(fā)工具24-26
  • 2.4.1 CUDA開發(fā)語(yǔ)言24-25
  • 2.4.2 CUDA函數(shù)庫(kù)25-26
  • 2.5 本章小結(jié)26-27
  • 第三章 SAR回波仿真研究27-40
  • 3.1 回波仿真模型與算法27-32
  • 3.1.1 通用SAR回波仿真模型27-29
  • 3.1.2 仿真場(chǎng)景RCS模型29-30
  • 3.1.3 距離時(shí)域疊加算法30-31
  • 3.1.4 時(shí)延離散化的SAR回波仿真算法31-32
  • 3.2 回波仿真算法實(shí)現(xiàn)32-36
  • 3.2.1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換32-33
  • 3.2.2 天線增益求解33-34
  • 3.2.3 時(shí)延離散化的劃分34-35
  • 3.2.4 回波模擬算法設(shè)計(jì)35-36
  • 3.3 SAR仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)36-39
  • 3.3.1 仿真設(shè)定和參數(shù)設(shè)置37-39
  • 3.4 本章小結(jié)39-40
  • 第四章 正側(cè)視SAR的RD成像算法研究與GPU并行實(shí)現(xiàn)40-55
  • 4.1 正側(cè)視SAR回波信號(hào)分析40-45
  • 4.1.1 正側(cè)視SAR回波模型40-44
  • 4.1.2 正側(cè)視距離單元徙動(dòng)分析44-45
  • 4.2 RD成像算法研究45-48
  • 4.3 RD成像算法的并行優(yōu)化與GPU并行實(shí)現(xiàn)48-50
  • 4.4 正側(cè)視SAR成像仿真50-54
  • 4.5 本章小結(jié)54-55
  • 第五章 前斜視SAR的CS成像算法研究與GPU并行實(shí)現(xiàn)55-72
  • 5.1 前斜視SAR回波信號(hào)分析55-58
  • 5.1.1 前斜視SAR回波模型55-57
  • 5.1.2 前斜視距離徙動(dòng)分析57-58
  • 5.2 CS成像算法研究58-64
  • 5.2.1 小斜視角的距離徙動(dòng)校正60-61
  • 5.2.2 大斜視角的距離徙動(dòng)校正61-63
  • 5.2.3 Chirp Scaling原理63-64
  • 5.3 CS成像算法的并行優(yōu)化與GPU并行實(shí)現(xiàn)64-66
  • 5.4 斜視SAR成像仿真66-71
  • 5.5 本章小結(jié)71-72
  • 第六章 總結(jié)和展望72-74
  • 致謝74-75
  • 參考文獻(xiàn)75-78
  • 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果78-79

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王國(guó)棟,周蔭清,李春升;高分辨率星載聚束式SAR的Deramp Chirp Scaling成像算法[J];電子學(xué)報(bào);2003年12期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 鄭明潔;合成孔徑雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和成像研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(電子學(xué)研究所);2003年



本文編號(hào):796523

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