目前,機(jī)載合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像已達(dá)到亞米級(jí)分辨率,在精細(xì)處理中回波數(shù)據(jù)量和信號(hào)計(jì)算量龐大。傳統(tǒng)依賴單/多核CPU的方式很難滿足成像高效性的要求,亟需引入高性能計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速高分辨成像。GPU由數(shù)以千計(jì)小而高效的硬件核心組成,擅長處理大量并發(fā)和輕量級(jí)線程,在執(zhí)行大規(guī)模并行實(shí)驗(yàn)時(shí)表現(xiàn)卓越。而SAR成像算法往往展現(xiàn)出信號(hào)級(jí)并發(fā)性,這給應(yīng)用GPU實(shí)現(xiàn)算法的加速提供了可行性條件,由此GPU上SAR成像處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。針對(duì)機(jī)載SAR并行化成像,研究了CPU+GPU異構(gòu)平臺(tái)上成像雷達(dá)并行加速技術(shù)、雷達(dá)界面顯示技術(shù),綜合二者設(shè)計(jì)了基于GPU的機(jī)載SAR精細(xì)成像應(yīng)用系統(tǒng)。論文主要完成的工作有:研究了線調(diào)頻變標(biāo)(CS)算法及結(jié)合運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)腃S精細(xì)成像算法,以慣導(dǎo)補(bǔ)償、多普勒中心估計(jì)、距離徙動(dòng)矯正、多普勒調(diào)頻率估計(jì)、全孔徑成像的功能段順序分析其信號(hào)級(jí)并發(fā)性。研究了CPU+GPU異構(gòu)并行開發(fā)技術(shù),設(shè)計(jì)了基于GPU的雷達(dá)成像算法并行化實(shí)現(xiàn)方法,并仿真完成CUDA C編程實(shí)驗(yàn)。而后重點(diǎn)討論GPU上多普勒調(diào)頻率估計(jì)的并行化實(shí)現(xiàn)方法,同時(shí)結(jié)合Nsight/Profiler軟件的性能測試結(jié)果,給出提升延遲隱藏...

【文章來源】： 西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 課題背景、目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 機(jī)載SAR精細(xì)成像算法
    2.1 線調(diào)頻變標(biāo)（CS）算法
    2.2 結(jié)合運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)腃S算法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 機(jī)載SAR精細(xì)成像并行化
    3.1 計(jì)算設(shè)備初始化
    3.2 慣導(dǎo)補(bǔ)償并行化
    3.3 多普勒中心估計(jì)并行化
    3.4 距離徙動(dòng)校正并行化
    3.5 多普勒調(diào)頻率估計(jì)并行化
    3.6 全孔徑成像并行化
    3.7 本章小結(jié)
第四章 多普勒調(diào)頻率估計(jì)并行化分析
    4.1 多普勒調(diào)頻率估計(jì)算法
        4.1.1 MD粗估計(jì)法
        4.1.2 最大對(duì)比度精估計(jì)法
    4.2 方位向去直流-能量值排序
        4.2.1 kernel_removeDC核函數(shù)設(shè)計(jì)
        4.2.2 kernel_removeDC核函數(shù)性能分析
        4.2.3 kernel_removeDC核函數(shù)性能優(yōu)化
    4.3 相位補(bǔ)償+方位FFT功能段
        4.3.1 相位補(bǔ)償+方位FFT功能段核函數(shù)設(shè)計(jì)
        4.3.2 相位補(bǔ)償+方位FFT功能段性能分析
        4.3.3 相位補(bǔ)償+方位FFT功能段性能優(yōu)化
    4.4 本章小節(jié)
第五章 機(jī)載SAR精細(xì)成像軟件
    5.1 控制按鈕模塊
        5.1.1 菜單欄選擇按鈕
        5.1.2 控制GPU起始計(jì)算按鈕
        5.1.3 輸入?yún)?shù)文本框
    5.2 參數(shù)顯示模塊
        5.2.1 雷達(dá)參數(shù)表格
        5.2.2 載機(jī)參數(shù)顯示標(biāo)簽
    5.3 GPU計(jì)算情況顯示模塊
        5.3.1 底部狀態(tài)欄
        5.3.2 頂部狀態(tài)欄
    5.4 圖像顯示模塊
    5.5 本章小結(jié)
第六章 工作總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種新的機(jī)載圓軌條帶SAR成像方法 [J]. 余慧.  現(xiàn)代雷達(dá). 2018(04)
[2]面向存儲(chǔ)層次設(shè)計(jì)優(yōu)化的GPU程序性能分析 [J]. 唐滔,彭林,黃春,楊燦群.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(12)
[3]CPU-GPU融合架構(gòu)上的緩存性能分析與優(yōu)化 [J]. 孫傳偉,安虹,孫蓀,陳俊仕.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(02)
[4]超高分辨率機(jī)載SAR成像算法及其GPU實(shí)現(xiàn) [J]. 田宵駿,梁媚蓉,毛新華.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(03)
[5]基于GPU的并行計(jì)算性能分析模型 [J]. 王卓薇,程良倫,趙武清.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2014(01)
[6]基于NVIDIA GPU的機(jī)載SAR實(shí)時(shí)成像處理算法CUDA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) [J]. 孟大地,胡玉新,石濤,孫蕊,李曉波.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2013(04)
[7]基于用戶界面中向?qū)У脑O(shè)計(jì)原則研究 [J]. 尉玉龍,譚浩,趙江洪,胡魏魏.  包裝工程. 2013(16)
[8]基于最小熵的斜視SAR多普勒調(diào)頻率估計(jì) [J]. 肖靖,胡學(xué)成,章宏,陳知明.  現(xiàn)代雷達(dá). 2013(01)
[9]異構(gòu)多核處理器體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)研究 [J]. 陳芳園,張冬松,王志英.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2011(12)
[10]一種用于條帶模式SAR成像的自聚焦算法 [J]. 蔣銳,朱岱寅,朱兆達(dá).  航空學(xué)報(bào). 2010(12)

博士論文
[1]機(jī)/星載寬幅SAR成像算法研究[D]. 楊軍.西安電子科技大學(xué) 2014
[2]機(jī)載SAR實(shí)時(shí)成像處理算法的研究[D]. 張新.中國科學(xué)院研究生院（電子學(xué)研究所） 2006
[3]基于實(shí)測數(shù)據(jù)的雷達(dá)成像方法研究[D]. 邢孟道.西安電子科技大學(xué) 2002

碩士論文
[1]GPU上基本圖像處理算法性能優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 范夢(mèng)然.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院工程管理與信息技術(shù)學(xué)院) 2017
[2]高分辨率機(jī)載SAR成像及GPU實(shí)現(xiàn)[D]. 聊蕾.南京航空航天大學(xué) 2017
[3]超高分辨率機(jī)載SAR成像算法及其GPU實(shí)現(xiàn)[D]. 田宵駿.南京航空航天大學(xué) 2016
[4]基于CUDA GPU平臺(tái)的脈沖多普勒雷達(dá)信號(hào)模擬軟件[D]. 王子瀟.北京理工大學(xué) 2016
[5]面向異構(gòu)多核系統(tǒng)的并行計(jì)算模型和調(diào)度算法研究[D]. 李筱.湖南大學(xué) 2012
[6]基于CPU-GPU異構(gòu)平臺(tái)的性能優(yōu)化及多核并行編程模型的研究[D]. 陳波.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[7]機(jī)載SAR成像技術(shù)研究[D]. 袁紅峰.西安電子科技大學(xué) 2009
[8]高分辨力機(jī)載SAR成像處理研究[D]. 閔銳.電子科技大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3483469