基于GPU的SAR实时并行成像处理

结合RD成像算法的特点和GPU的计算处理能力,提出了一种具有高并行度的机载SAR实时并行成像处理方案。对实测数据进行成像处理的结果表明,本文提出的方案能够在不损失分辨率及成像精度的基础上,满足实时处理的要求,同时与传统实时成像处理系统相比较,能够大幅度的降低硬件成本。     

合成孔径雷达成像处理的并行实现方法

本文提出了一种实现合成孔径雷达（SAR）成像处理的并行距离／多普勒算法，该算法能有效地提高SAR的成像处理速度，是实现SAR实时成像处理的有效途径，该算法尤其适合于超级并行机（MPP）及工作站和微机构成的群机系统进行并行计算。实验结果表明该并行算法能有效地减少SAR成像处理的运算时间。最后给出了原始数据的成像结果。     

基于ADSP-TS201的实时SAR成像研究

SAR成像具有数据率高、数据量大、算法复杂、处理实时性较难保证的特点。目前随着大容量、高速并行计算机技术的迅速发展,成像雷达信号处理实时性问题的研究获得了很大的发展。介绍了一种基于ADSP-TS201实时信号处理系统的体系结构和SAR实时成像算法流程,最后通过试验论证了该方法的正确性。     

一种适用于小型平台SAR的实时成像系统

针对小型化SAR成像处理器的特点，提出了一种具有性能高、体积小、实用化的实时处理系统的设计方案。从分析处理芯片、处理板并行体系结构的选择出发，给出了一种合理的SAR实时成像系统的硬件实现方案及具体实现方法。针对小型化SAR的成像特点，采用一种子孔径补偿的改进型RD成像算法，该算法具有运算量较小、补偿效果好的特点，并提出了软件设计的优化方案。     

基于并行DSP的实时ISAR成像系统设计

介绍了一种基于并行DSP的高速实时ISAR成像系统.为实现高速实时信号处理,基于DSP+FPGA的结构和CPCI总线技术设计实现系统硬件平台,然后对ISAR实时成像算法进行分析,将其映射到硬件平台,给出了成像算法工作流程,并分析说明了DSP的优化设计,最后将该系统用于实际的雷达数字信号处理并给出了实时成像结果.试验证明,该系统发挥了DSP的优势,具有运算能力强、接口方便等特点,能够实现目标的实时ISAR成像,最高成像频率达到4帧/秒.     

基于TMS320C6701高速并行信号处理平台的设计

80年代初，数字信号处理（DSP）在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）实时成像处理中得到了应用，随着SAR技术的发展，对实时成像处理器的数据处理能力提出更高要求。本文介绍了如何设计出高速并行信号处理平台来满足SAR系统对实时成像处理器的要求，并给出基于该平台实现合成孔径雷达距离向脉冲压缩的实例。     

一种高分辨率合成孔径雷达并行成像实现

并行处理是快速处理合成孔径雷达数据(SAR),实现实时处理的有效途径.本文采用了一种细粒度的并行算法实现SAR成像,将原始数据划分为子孔径数据,并分配给并行机的各节点,使用针对子孔径的CS处理和方位向子孔径算法,对各节点的数据进行处理.通过在并行机SGI Origin2000平台上的实验证明,该算法与中粒度并行CS成像算法相比,能有效地减少通信量,有利于成像处理的并行扩展,同时获得更好的分辨率.     

利用GPU实现SAR图像的并行处理

利用GPU计算处理能力,实现并行RD成像算法。提出了一种具有高并行度机载SAR实时并行成像算法实现方案。对实测数据进行成像处理结果表明,文中所提方案能够满足实时成像处理要求,同时与传统实时成像处理系统相比较,能够大幅降低硬件、软件开发成本和周期。     

基于异构多核原型芯片的NCS算法并行化

NCS算法(nonlinear chirp scaling,非线性调频变标)可以处理大耦合SAR(Synthetic Aperture Radar)回波,实现精确聚焦,但串行NCS算法的成像时间很难达到实时成像要求.为了提高算法效率,采用子孔径结构的NCS改进算法,在自主设计的NoC(Network on Chip)异构多核原型芯片上并行实现了实时NCS成像算法.与串行算法相比,并行化后可以大大缩短成像时间,通过与单次子孔径的理论计算值对比,得出实际并行效率达到90.06%.     

利用GPU实现SAR图像的并行处理

利用GPU的计算处理能力来实现并行的RD成像算法,提出了一种具有高并行度的机载SAR实时并行成像算法实现方案。对实测数据进行成像处理的结果表明,本文提出的方案能够满足实时成像处理的要求,同时与传统实时成像处理系统相比较,能够大幅度的降低硬件成本和软件开发成本和周期。     

基于多片ADSP-21160的R-D并行算法的实现

利用多片ADSP-21160构造了并行高速雷达信号处理系统,实现了合成孔径雷达(SAR)的R-D算法流程。通过研究高效并行处理算法和可靠的高速数据传输方法,确保了R-D算法的可行性和实时性。仿真结果证明了算法实现的正确性和实时性。     

基于GPU的后向投影SAR成像算法

后向投影(BP)是一种精确的时域合成孔径雷达(SAR)成像算法,但是其巨大的运算量很难满足实时成像的要求,图形处理器(GPU)具有强大的浮点运算和高度的并行处理能力,为BP算法的实时成像提供了一个很好的平台。提出基于GPU的并行化BP算法,利用了四种优化方法对并行化BP算法进行加速,并且针对共享存储器的bank冲突问题提出了相应的解决方法,减少了共享存储器访问时间。最后给出仿真数据的成像结果,结果表明,与传统的基于CPU单线程的BP算法相比,成像速度可达到70倍以上的提升。     

基于GPU的高分辨率星载SAR成像处理研究

由于在传统的CPU 平台上进行计算耗时量大,一方面由于SAR回波数据量大,另一方面成像算法复杂。而处理核心众多则是GPU一大优势,适合独立并行结构算法的加速。文中借助GPU 强大的浮点运算和高度的并行处理能力,将SAR成像中ECSA算法在GPU上进行了验证,并得出较好的效果,综合(计算时间+IO时间)加速比有了一定提高。在高分辨率星载SAR成像领域中,CUDA-GPU的运用将是未来发展方向,文中给出了利用GPU处理星载SAR数据可行的初步结论,为进一步优化程序奠定了基础。     

星载SAR数据成像的并行和实时处理研究曙光机的应用实例

星载合成孔径雷达成像数据量大,实时性要求高。该文阐述在曙光2000-Ⅱ型巨型并行计算机上完成星载合成孔径雷达CS算法的并行处理。并利用该并行机完成了对CS算法的实时成像系统并行化结构的系统仿真。实验结果表明该文提出的并行算法可在曙光2000-Ⅱ型巨型并行计算机上获得很好的效果。     

一种用于条带式RD算法的组合实时PGA方法

随着合成孔径雷达(SAR)分辨率的提高,方位向相位误差的影响逐渐增大,传统的相位梯度自聚焦(PGA)方法虽然可以估计出高次误差,但是通常都需要迭代,给实时成像造成了很大困难。该文结合条带式RD算法和PGA自聚焦算法的特点,提出了一种组合的实时PGA方法。这种方法将频移相关距离门算法(SACGS)算法与PGA算法结合,不仅大大降低了计算量,可以不用迭代而达到良好的效果,而且降低了对运动初始参数的精度要求。仿真和实际数据均验证了这种方法的有效性。     

子孔径NCS算法中虚假目标产生的机理与消除方法研究

子孔径结构的引入是实现Ultra Wide Band SAR(UWB SAR)实时信号处理的关键。将子孔径结构与Nonlinear Chirp Scaling(NCS)算法相结合的子孔径NCS算法可以较好的实现UWB SAR实时信号处理,但子孔径结构的引入使得成像结果中存在虚假目标的影响。针对子孔径NCS算法中存在虚假目标的现象,该文从理论上分析了虚假目标产生的机理,并提出了对距离弯曲校正前的子孔径回波两端补零的改进子孔径NCS算法消除虚假目标,最后通过仿真和实测的UWB SAR回波数据验证了该文理论分析以及所提方法的正确性。     

矢量处理器在SAR实时成像中的应用及性能分析

本文介绍了自行研制的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)实时成像处理机中的矢量处理器,及其在实时成像处理中的应用.该矢量处理器在(I)FFT等信号处理方面具有优越的特性,非常适合完成CS成像算法中的(I)FFT和复乘运算.在实时成像处理时,本文运用两维(I)FFT运算,能够避免转角存储,降低处理时间开销,减少对处理器的控制步骤,从而充分发挥该处理器在处理性能、数据传输率和可编程性等方面的优点.文中还分析了该矢量处理器的处理精度,及其对实时成像处理的影响.并将该矢量处理器成功地应用到SAR实时处理机中,最后给出了实际成像结果.