基于GPU的前视成像半实物仿真系统设计与实现

发布时间：2017-04-01 10:08

  本文关键词：基于GPU的前视成像半实物仿真系统设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)都是一种具有高分辨率的相干成像雷达,其成像过程需要利用目标和雷达间的相对运动所产生的多普勒信息。它们能适应不同气候环境和昼夜时间段,因此已被应用于各个领域。但在需要探测雷达载体前方的情况时,其固有的成像机制会导致前视盲区问题。为了解决前视成像问题,人们提出了众多的解决方案。近年来,随着量子光学的发展,尤其是计算鬼成像技术的出现,学者们提出了一种全新的前视成像算法:基于量子理论的前视微波关联成像算法。该成像算法具有分辨率高的优点,但其计算量巨大,硬件资源要求高,传统的信号处理平台难以在短时间内完成算法的实现和验证工作。伴随着电子技术的迅猛发展,图形处理单元(Graphics Processing Units,GPU)的性能不断得到提升,使得GPU的应用范围从图像显示领域扩展到了通用信号处理领域。鉴于此,本文利用GPU的并行处理能力来优化微波关联成像算法,以此来缩短算法运行时间。本文重点研究了基于GPU的前视微波关联成像的实现以及半实物仿真系统的验证。论文首先论述了量子关联成像原理和压缩感知理论,重点对稀疏信号重建算法进行了说明。然后给出了前视微波关联成像的信号模型和算法流程,针对性能要求,构建了最小1l范数优化模型,选用了梯度投影算法进行求解。为了验证前视成像算法的性能,本文描述了基于GPU的半实物仿真系统的搭建及测试过程,该半实物仿真系统主要包括三部分:仿真控制平台、回波数据产生平台和基于GPU的信号处理平台。为了实现前视成像算法在信号处理平台上的运行,本文通过对算法的并行性分析,实现了功能模块的划分,接着运用统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)库函数和优化策略,在GPU上实现了前视成像算法的并行处理。最后通过上位机界面实现了系统参数传输和算法控制,完成了半实物仿真系统的整体联调工作。经过测试结果证明,在运算量相当的情况下,基于GPU的算法实现相比CPU具有更高的性能。
【关键词】：前视成像 压缩感知 GPU 半实物仿真系统
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN958;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 研究背景与意义15-17
• 1.2 论文的主要内容和结构安排17-19
• 第二章 基于关联成像原理的前视雷达成像技术19-33
• 2.1 量子关联成像原理19-20
• 2.2 压缩感知理论20-28
• 2.2.1 压缩感知基本理论20-21
• 2.2.2 信号的稀疏表示21-22
• 2.2.3 非相干测量矩阵的构造22-23
• 2.2.4 信号的重建算法23-28
• 2.3 前视微波关联成像28-31
• 2.3.1 随机天线辐射场28-29
• 2.3.2 雷达信号模型与求解29-31
• 2.4 本章小结31-33
• 第三章 基于GPU的半实物仿真系统设计33-51
• 3.1 半实物仿真系统总体设计33-35
• 3.2 基于GPU的信号处理平台35-46
• 3.2.1 信号处理模块36-39
• 3.2.2 数据仿真控制模块39-41
• 3.2.3 数据采集模块41-46
• 3.3 回波数据产生平台46-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第四章 基于GPU的前视微波关联成像算法实现51-65
• 4.1 算法可行性分析51-52
• 4.2 算法实现流程52-61
• 4.2.1 CUDA库52-54
• 4.2.2 算法实现54-61
• 4.3 GPU程序优化61-63
• 4.4 本章小结63-65
• 第五章 半实物仿真系统测试结果及分析65-69
• 5.1 前视微波关联成像测试平台65
• 5.2 成像结果及分析65-68
• 5.3 本章小结68-69
• 第六章 总结和展望69-71
• 6.1 全文总结69-70
• 6.2 不足与展望70-71
• 参考文献71-75
• 致谢75-77
• 作者简介77-78

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本文编号：280435