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基于多核DSP的大前斜SAR并行实时处理技术研究

发布时间:2017-10-08 08:38

  本文关键词:基于多核DSP的大前斜SAR并行实时处理技术研究


  更多相关文章: 前斜SAR 并行处理 拓扑结构 TMS320C6678


【摘要】:合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候、远距离、二维成像等特点,可以大大提高雷达的信息获取能力。大前斜SAR可以获得平台侧前方目标区域的二维高分辨图像信息,可以提高复杂背景中的信杂比及目标识别(多目标分辨与选择)能力,可以提高图像匹配与目标识别能力,从而具有提前实时侦察、可以多次重访重点、热点地区等优点,因此大前斜SAR实时成像处理研究具有重要意义。本文主要内容包括:1.针对大前斜成像中大走动、强耦合等特点,分析了前斜SAR的几何构型,建立了斜距模型与点目标回波模型,分析了斜距模型误差、距离徙动校正误差和二维耦合误差,给出了聚焦算法的选择方法;其次,介绍了运动误差的种类及影响因素,给出了参数估计及补偿方法;最后分析研究了几何校正原理及投影方法,并结合工程应用给出了改进的大前斜SAR成像算法全流程。2.针对大前斜SAR成像复杂的算法流程和强实时的特点,研究了高效的并行处理理论,介绍了加速比、并行效率等并行处理性能评价指标及影响因素,并从雷达并行信号处理的角度,着重对并行处理单元的选取、并行处理的拓扑结构、任务的分配方法等要素进行了分析,提出了能适应实际应用的并行处理结构。3.研究了基于TMS320C6678的并行实时信号处理技术。首先,对TMS320C6678芯片进行了介绍,讨论了该芯片的数据存储与直接数据访问技术(DMA);其次,重点研究了前斜SAR并行实时信号处理系统的拓扑结构、多核同步与通信机制、算法映射与任务分配等;最后,结合前斜SAR系统的挂飞实验结果进行了分析,验证了本文并行成像设计的正确性以及有效性。
【关键词】:前斜SAR 并行处理 拓扑结构 TMS320C6678
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN958
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-14
  • 第1章 绪论14-21
  • 1.1 研究背景及意义14-15
  • 1.2 国内外研究现状15-18
  • 1.2.1 前斜SAR成像算法研究现状15-17
  • 1.2.2 实时成像处理技术研究现状17-18
  • 1.3 论文的结构安排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 成像误差分析23-28
  • 2.2.3 聚焦算法的选择28-31
  • 2.3 参数估计与运动补偿31-34
  • 2.3.1 运动误差及影响31
  • 2.3.2 多普勒中心估计31-33
  • 2.3.3 多普勒调频率估计33-34
  • 2.4 几何校正34-37
  • 2.5 本章小结37-39
  • 第3章 并行实时信号处理理论分析39-53
  • 3.1 引言39
  • 3.2 并行性能指标及影响因素39-42
  • 3.2.1 评价指标39-40
  • 3.2.2 影响因素40-42
  • 3.3 并行处理单元选择42-45
  • 3.3.1 处理单元的种类42-43
  • 3.3.2 选取原则43-45
  • 3.4 并行处理的拓扑结构45-48
  • 3.4.1 共享总线并行结构45-46
  • 3.4.2 分布式并行结构46-47
  • 3.4.3 通信与同步机制47-48
  • 3.5 任务划分与映射48-52
  • 3.5.1 任务划分与分配的原则48-50
  • 3.5.2 任务的分配方法50-51
  • 3.5.3 任务的映射方式51-52
  • 3.6 本章小结52-53
  • 第4章 基于TMS320C6678的并行实时成像处理53-79
  • 4.1 引言53
  • 4.2 系统需求53
  • 4.3 实时成像算法设计53-57
  • 4.3.1 算法设计53-56
  • 4.3.2 实时性分析56-57
  • 4.4 硬件平台57-61
  • 4.4.1 硬件架构57-59
  • 4.4.2 TMS320C6678芯片的概述59-61
  • 4.5 并行处理设计61-68
  • 4.5.1 算法任务的划分与分配61-62
  • 4.5.2 拓扑结构62-64
  • 4.5.3 数据存储与交互64-66
  • 4.5.4 通信与同步机制66-68
  • 4.6 软件实现68-76
  • 4.6.1 数据流的实现68-69
  • 4.6.2 算法模块的实现69-76
  • 4.7 实验结果76-77
  • 4.8 本章小结77-79
  • 第5章 结束语79-81
  • 5.1 工作总结79
  • 5.2 展望79-81
  • 参考文献81-85
  • 攻读学位期间发表论文与研究成果清单85-86
  • 致谢86

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本文编号:993071

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