【摘 要】
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时工作、受环境影响小、作用距离远、成像精度高等优点,被广泛应用于民用设施和军用设备。随着成像精度要求日益苛刻和
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时工作、受环境影响小、作用距离远、成像精度高等优点,被广泛应用于民用设施和军用设备。随着成像精度要求日益苛刻和雷达运动轨迹越来越复杂,提出新的高效精确的雷达成像算法的需求日益迫切。本文以高轨SAR成像体制研究为背景,对SAR成像方法和基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的并行设计进行了深入研究,主要包括后向投影(Back Projection,BP)成像算法及其改进算法,也对基于任意轨迹的快速分级BP算法(Fast Factorized Back Projection)进行了探索,接着对任意轨迹的FFBP算法进行了基于GPU的方法设计,极大的提高了运算效率,解决了 FFBP算法在实际工程应用中耗时长的问题。本文的主要内容如下:1.简单介绍了并行编程的两种模式,基于多核CPU的多线程并行和基于GPU的多线程并行模式。由于GPU较CPU并行有较大优势,较详细阐述了 GPU开发平台(Compute Unified Device Architecture,CUDA),为后文对 FFBP 算法的并行设计打好基础;2.详细讨论了 SAR回波模型和SAR成像原理,包括SAR回波的具体形式,脉冲压缩的原理,SAR的二维高分辨率原理,SAR成像中最为经典和基础的成像算法——距离-多普勒算法等内容,为后文成像处理器的研究提供理论依据;3.研究了基于任意轨迹的SAR成像处理器,介绍了处理器采用的成像算法一—BP成像算法以及其改进优化算法的基本原理,并行设计与优化基于任意轨迹的FFBP算法,并最终完成了其GPU实现;4.分别用直线轨迹和曲线轨迹的SAR回波数据对基于任意轨迹的FFBP算法进行了实验,验证了算法及其并行设计的正确性;同时也对比了基于CUDA的GPU程序和基于Matlab的CPU程序处理同块数据的速度。
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