本文關(guān)鍵詞：基于多核DSP的大前斜SAR并行實時處理技術(shù)研究

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【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天時、全天候、遠(yuǎn)距離、二維成像等特點,可以大大提高雷達(dá)的信息獲取能力。大前斜SAR可以獲得平臺側(cè)前方目標(biāo)區(qū)域的二維高分辨圖像信息,可以提高復(fù)雜背景中的信雜比及目標(biāo)識別(多目標(biāo)分辨與選擇)能力,可以提高圖像匹配與目標(biāo)識別能力,從而具有提前實時偵察、可以多次重訪重點、熱點地區(qū)等優(yōu)點,因此大前斜SAR實時成像處理研究具有重要意義。本文主要內(nèi)容包括:1.針對大前斜成像中大走動、強(qiáng)耦合等特點,分析了前斜SAR的幾何構(gòu)型,建立了斜距模型與點目標(biāo)回波模型,分析了斜距模型誤差、距離徙動校正誤差和二維耦合誤差,給出了聚焦算法的選擇方法;其次,介紹了運(yùn)動誤差的種類及影響因素,給出了參數(shù)估計及補(bǔ)償方法;最后分析研究了幾何校正原理及投影方法,并結(jié)合工程應(yīng)用給出了改進(jìn)的大前斜SAR成像算法全流程。2.針對大前斜SAR成像復(fù)雜的算法流程和強(qiáng)實時的特點,研究了高效的并行處理理論,介紹了加速比、并行效率等并行處理性能評價指標(biāo)及影響因素,并從雷達(dá)并行信號處理的角度,著重對并行處理單元的選取、并行處理的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、任務(wù)的分配方法等要素進(jìn)行了分析,提出了能適應(yīng)實際應(yīng)用的并行處理結(jié)構(gòu)。3.研究了基于TMS320C6678的并行實時信號處理技術(shù)。首先,對TMS320C6678芯片進(jìn)行了介紹,討論了該芯片的數(shù)據(jù)存儲與直接數(shù)據(jù)訪問技術(shù)(DMA);其次,重點研究了前斜SAR并行實時信號處理系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、多核同步與通信機(jī)制、算法映射與任務(wù)分配等;最后,結(jié)合前斜SAR系統(tǒng)的掛飛實驗結(jié)果進(jìn)行了分析,驗證了本文并行成像設(shè)計的正確性以及有效性。
【關(guān)鍵詞】：前斜SAR 并行處理 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) TMS320C6678
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN958
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-21
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 前斜SAR成像算法研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.2 實時成像處理技術(shù)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)安排18-21
• 第2章 大角度前斜SAR成像方法研究21-39
• 2.1 引言21
• 2.2 大角度前斜SAR聚焦算法研究21-31
• 2.2.1 成像模型21-23
• 2.2.2 成像誤差分析23-28
• 2.2.3 聚焦算法的選擇28-31
• 2.3 參數(shù)估計與運(yùn)動補(bǔ)償31-34
• 2.3.1 運(yùn)動誤差及影響31
• 2.3.2 多普勒中心估計31-33
• 2.3.3 多普勒調(diào)頻率估計33-34
• 2.4 幾何校正34-37
• 2.5 本章小結(jié)37-39
• 第3章 并行實時信號處理理論分析39-53
• 3.1 引言39
• 3.2 并行性能指標(biāo)及影響因素39-42
• 3.2.1 評價指標(biāo)39-40
• 3.2.2 影響因素40-42
• 3.3 并行處理單元選擇42-45
• 3.3.1 處理單元的種類42-43
• 3.3.2 選取原則43-45
• 3.4 并行處理的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)45-48
• 3.4.1 共享總線并行結(jié)構(gòu)45-46
• 3.4.2 分布式并行結(jié)構(gòu)46-47
• 3.4.3 通信與同步機(jī)制47-48
• 3.5 任務(wù)劃分與映射48-52
• 3.5.1 任務(wù)劃分與分配的原則48-50
• 3.5.2 任務(wù)的分配方法50-51
• 3.5.3 任務(wù)的映射方式51-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第4章 基于TMS320C6678的并行實時成像處理53-79
• 4.1 引言53
• 4.2 系統(tǒng)需求53
• 4.3 實時成像算法設(shè)計53-57
• 4.3.1 算法設(shè)計53-56
• 4.3.2 實時性分析56-57
• 4.4 硬件平臺57-61
• 4.4.1 硬件架構(gòu)57-59
• 4.4.2 TMS320C6678芯片的概述59-61
• 4.5 并行處理設(shè)計61-68
• 4.5.1 算法任務(wù)的劃分與分配61-62
• 4.5.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)62-64
• 4.5.3 數(shù)據(jù)存儲與交互64-66
• 4.5.4 通信與同步機(jī)制66-68
• 4.6 軟件實現(xiàn)68-76
• 4.6.1 數(shù)據(jù)流的實現(xiàn)68-69
• 4.6.2 算法模塊的實現(xiàn)69-76
• 4.7 實驗結(jié)果76-77
• 4.8 本章小結(jié)77-79
• 第5章 結(jié)束語79-81
• 5.1 工作總結(jié)79
• 5.2 展望79-81
• 參考文獻(xiàn)81-85
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單85-86
• 致謝86

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本文編號：993071