基于GPU平台的逆合成孔径雷达快速成像方法

发布时间：2021-02-17 17:06

　　逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像可获得目标的高分辨率成像结果,提供目标的尺寸、结构等特征信息,从而为目标的分类与识别提供依据,在空间态势感知和防空反导等领域中发挥着重要的作用。ISAR成像经过六十余年的发展,其基本理论已经趋于成熟。但是,随着雷达硬件系统的更新与目标观测需求的提升,当前ISAR信号频率向高频段方向不断发展,雷达信号带宽也不断增大,使得需要处理的回波数据量迅速增加,导致成像计算速度难以满足要求。针对如何提升ISAR成像计算速度的问题,本文研究了使用图形处理器（Graphics Processor Unit,GPU）加速的ISAR快速成像方法,利用GPU的多核心优势实现ISAR实时成像。本文的研究内容具体包括以下三个部分:第一部分介绍了ISAR成像的基本原理,构建了ISAR成像几何模型和信号模型。然后阐述了ISAR成像过程中平动补偿的物理意义,并讨论了包络对齐的常用方法以及快速最小熵相位补偿方法,为后文的GPU加速ISAR成像打下理论基础。第二部分针对ISAR成像处理过程中最小熵相位补偿方法计算量大的问题,提出... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

CPU与GPU架构对比

西安电子科技大学硕士学位论文一个网格（grid）。为了方便起见，block 中的线程使用来标识一维、二维或三维的线程索引，对应于向量程会共享有限的共享内存、寄存器等资源，所以在现含 1024 个线程。同理，在 grid 中的每个 block 都有是一个三维变量，可以标识一维、二维或三维的 block 立，所以每个 grid 中可以包含大量的 block。一个包3.1 所示，其中每个 block 均是包含 12 个线程的二维 b

图 3.2 内存等级表 3.1 不同存储类型的性能参数类型 寄存器 共享内存 全局内存带宽 数 TB/s 约 1.5TB/s 数百 GB/s延迟 1 个周期 1~32 个周期 400~600 个周期容量 约 64KB/SM 约 96KB/SM 几 GB~十几 GB如表 3.1 所示不同类型的内存具有不同的带宽、延迟与容量，总的来说，速度越快带宽越大的存储类型，往往由于硬件限制容量越小。因此需要把在程序执行过程中经常使用的数据尽量放入更快的存储类型中，而使用率较小和数据量过大的数据就建议保存在全局内存中。在 CUDA 编程模型中，假定了系统由主机内存与设备内存组成，其中主机内存对应于 CPU 能直接访问的内存，而设备内存则是 GPU 上的显存，也就是全局内存。

【参考文献】：
期刊论文
[1]应用联合自聚焦实现低信噪比ISAR成像平动补偿[J]. 杨磊,熊涛,张磊,邢孟道.  西安电子科技大学学报. 2012(03)
[2]ISAR成像快速最小熵相位补偿方法[J]. 邱晓晖,Heng Wang Cheng Alice,Yeo Siew Yam.  电子与信息学报. 2004(10)
[3]用整体最优准则实现ISAR成像的包络对齐[J]. 邢孟道,保铮,郑义明.  电子学报. 2001(S1)

博士论文
[1]逆合成孔径雷达二维及三维成像方法研究[D]. 刘磊.西安电子科技大学 2016
[2]高效能GPGPU体系结构关键技术研究[D]. 马安国.国防科学技术大学 2011



本文编号：3038281