基于图形处理单元架构的合成孔径雷达回波仿真实现与优化

为了能够有效提高基于时域的SAR回波仿真的运行速度,提出了一种基于图形处理器(GPU)架构的SAR回波仿真优化实现方法。该方法结合GPU的计算密度高、高度并行的特点并利用CUDA流在GPU上同时执行多个任务,实现任务并行、指令并行和数据并行的三重并行,极大地挖掘了回波模拟全过程的并行性,缩短了回波仿真的运算时间。实验结果表明,该方法相对于传统的CPU上的串行算法平均加速比达到128倍,可用于实时信号处理。     

基于CPU-GPU异质架构的SAR实时成像加速

对于大规模SAR回波数据,单纯依靠CPU实现实时成像处理存在较大挑战。近年来出现的GPU图像处理单元为SAR成像处理提供了一个理想的处理平台。本文结合GPU和CPU的特点,利用基于CPU-GPU的异构协同处理平台来加速SAR成像算法。同时,为了充分发挥该异质架构的性能,文中提出了一种改进的基于子孔径架构的成像算法,并在此架构上对超大规模SAR回波数据进行了成像处理,取得良好的成像效果和加速比。     

典型目标的合成孔径雷达回波生成与图像仿真

分析了典型目标的合成孔径雷达(SAR)回波与图像仿真对验证SAR成像算法的有效性、开展SAR图像解译和SAR图像自动目标识别等方面的研究具有重要作用,在现有的SAR回波信号和图像仿真方法基础上,提出了一种新的目标SAR回渡信号和图像仿真方法,该方法把目标特性分析的曲面像素法和基于二维傅立叶变换(2DFFT)的SAR回波信号仿真数学模型相结合,采用曲面像素法来计算目标的散射率,用基于2DFFT的回波生成方法来计算SAR回波,实现了典型目标的合成孔径雷达回波生成和图像仿真,并给出了相应的仿真结果,证明了该方法的有效性.     

嵌入式GPU滑动聚束SAR实时成像方法

针对SAR实时成像系统的传统计算平台实时性不足与功耗过高的问题，研究了一种基于嵌入式GPU的实现方法.为了充分利用嵌入式GPU中有限的内存资源，提出一种内存分割与重配置方案，采用页锁定内存和zero-copy技术，实现数传-计算并行化处理；为解决实时性问题，在算法并行计算环节，利用共享内存、寄存器等资源实现大规模数据并行.结果表明，在TX2上完成16 384×8 192点滑聚SAR成像处理时间为12.66 s，功耗为15 W.该优化方法也适用于其他模式的雷达处理算法，并可为未来嵌入式实时成像处理提供参考.      

基于SSC的星载SAR有源干扰方法

 不同干扰方式对星载SAR的干扰效果主要取决于干扰信号与SAR回波信号的相似度,即干扰信号在信号结构和特征方面与星载SAR回波的相似程度。通过提出一种基于散射统计特性（SSC）的星载SAR有源干扰方法,构建用于干扰星载SAR的类杂波信号数学模型,分析该信号与星载SAR回波信号的散射统计特性相似度,并进行了仿真分析。仿真结果表明该方法在相同的干信比下有更好的干扰效果,具有较好的应用前景。     

基于CUDA平台的时域有限差分算法研究

文章针对传统时域有限差分(FDTD)算法的不足,以图形加速卡为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法。CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此非常适合在GPU上实现并行算。文章描述了在CUDA编程模型上的FDTD算法的设计以及优化过程,并通过数值仿真实验结果证明了基于GPU的并行FDTD算法可以大大减少计算时间,基于GPU加速已成为电磁场数值计算的研究热点之一。     

基于GPU的并行拟牛顿神经网络训练算法设计

针对人工神经网络训练需要极强的计算能力和高效的最优解搜寻方法的问题,提出基于GPU的BFGS拟牛顿神经网络训练算法的并行实现。该并行实现将BFGS算法划分为不同的功能模块,针对不同模块特点采用混合的数据并行模式,充分利用GPU的处理和存储资源,取得较好的加速效果。试验结果显示:在复杂的神经网络结构下,基于GPU的并行神经网络的训练速度相比于基于CPU的实现方法最高提升了80倍;在微波器件的建模测试中,基于GPU的并行神经网络的速度相比于Neuro Modeler软件提升了430倍,训练误差在1%左右。     

单通道SAR的动目标检测

提出了一种基于单通道合成孔径雷达(SAR)进行动目标检测的新方法。该方法在详细分析SAR对动目标的回波模型的基础上,给出了进行子孔径成像、地杂波对消、相干斑抑制、动目标检测的原理和实现方法。文中首先建立了SAR的回波的数学模型,分析了动目标回波和地杂波的不同特征。在对回波做子孔径成像之后,为了抑制相干斑,对两路子孔径信号分别做平滑处理。然后进行杂波对消,通过对杂波对消后的残差图像做恒虚警处理检测出运动目标。计算机仿真结果验证了其有效性。     

SAR图像并行拼接方法研究与实现——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展,SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长,这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析,提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接,并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现;对比实验证明,基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效,且并行拼接后的完整图像效果良好.     

基于GPU的隐式不可压缩SPH流体模拟

提出一种基于图形处理单元(Graphic Processing Unit,GPU)的不可压缩流体并行模拟算法.该算法使用并行基数排序技术提升了邻居查找效率,同时使用了GPU上的片上高速共享存储器,将流体计算过程中所需用到的数据尽可能从GPU的全局存储器中拷贝至共享存储器中,减小数据访问延迟,提高模拟效率.实验结果表明,基于GPU的并行模拟算法可以大幅提高流体模拟程序的性能,与基于CPU的单线程实现相比,可以到达38.2倍的加速比.     

基于深度展开的SAR大斜视RD成像算法

大斜视角条件下的合成孔径雷达SAR回波信号具有方位向和距离向严重耦合、大距离徙动等特点,采用常规的距离多普勒RD算法成像,会引起方位向的散焦以及空变等问题。为了改善大斜视SAR在成像过程中存在的问题,提出了一种基于深度展开网络的SAR大斜视可学习距离多普勒成像方法。该方法将RD成像方法与深度学习结合,利用RD成像的步骤构建了基于深度展开网络的RD学习成像网络结构,将回波数据作为网络输入来学习回波数据到大斜视SAR图像的成像过程。首先,在分析大斜视SAR回波信号模型的基础上确定了网络成像过程中的可学习参数;其次,根据成像过程设计大斜视SAR成像网络;最后,通过非监督训练的方法对网络进行训练,最终输出学习成像结果。点目标和面目标仿真结果表明,该方法可以有效抑制旁瓣,提高成像精度和计算效率,满足SAR在大斜视角下的成像要求。     

斜视合成孔径雷达的稀疏降采样数据成像方法

针对合成孔径雷达数据量庞大,不便于存储传输等问题,结合经典的距离多普勒成像算法与压缩感知理论,提出一种稀疏降采样斜视SAR数据的成像方法.在方位向上用随机降采样的方式录取数据,对所得数据进行相应的距离徙动校正和距离脉压,随后将方位向脉压建模为典型的压缩感知模型,用平滑l₀算法重构出二维SAR场景.利用该方法能有效地减少稀疏场景的SAR回波数据量,仅采用传统数据量的25%,即可获得清晰的二维成像结果.     

基于SAR成像的复杂环境中目标识别

综合小面元剖分的数值方法和小面元内部的微扰近似,提出了数值双尺度粗糙面模型,用于模拟SAR分布目标散射.建立SAR分布目标回波信号模型,用于仿真SAR原始数据的产生,用距离多普勒(RD)算法进行成像.模拟计算了一个复杂地形中人工建筑识别的实例,最后采用灰度分割的识别算法进行识别仿真.     

基于改进极坐标格式算法的大斜视SAR成像方法

针对大斜视合成孔径雷达成像（SAR）模式下,回波存在较大的距离走动和严重的距离 方位交叉耦合等问题,对传统极坐标格式算法（PFA）进行改进,提出了一种基于改进的PFA算法的大斜视SAR成像方法。根据实际回波数据存储的形式,建立了大斜视SAR的斜距模型,通过对距离向与方位向的二维泰勒级数展开设计了一种斜距平面的二维插值函数,有效地提高了成像算法的聚焦深度。与传统PFA不同,斜距平面的距离展开能够避免回波数据的投影,所以改进的算法更适用于地形起伏不平的成像场景。仿真数据和实测数据分析验证了该方法的有效性。     

基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法

通过对合成孔径雷达回波信号的分析,利用压缩感知理论基于信号稀疏性或可压缩性的基本原理,提出了方位稀疏表示的一种新方法,在此基础上给出了基于压缩感知的SAR回波信号处理方法和二维成像算法,实现了压缩感知对信号的全新采集和编解码,以较少的数据量实现成像,有效地抑制旁瓣,在一定程度上提高了成像中目标的分辨率,为有效降低高分辨合成孔径雷达的数据率提供了一种有效途径。通过对仿真数据和实测数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

SAR图像模拟方法研究

分析讨论了一种合成孔径雷达成像模拟方法。阐述了合成孔径雷达图像模拟的基本原理,建立复杂自然场景目标模型的方法以及合成孔径雷达图像的基本特征,并且分析了成像回波信号的组成。最后完成了对自然场景目标的成像仿真实验,实验结果与理论分析相符。     

典型建筑物的合成孔径雷达回波模拟研究

为了更有效地研究合成孔径雷达的成像算法,回波模拟技术的研究变得十分重要,其中回波模拟的计算效率成为关键问题,采用2DFFT方法对粗糙地面上的典型建筑物进行合成孔径雷达( SAR)的回波模拟,获得了地面建筑物的正确SAR回波信号.针对SAR雷达回波模拟中去遮挡部分计算量大,引入了图形电磁学的方法,利用计算机硬件自动去遮挡...     

PCI Express总线的SAR回波数据实时记录系统

本文介绍了SAR回波实时记录系统中基于PCIExpress（以下简称PCIE）总线的数据传输卡的设计和实现。重点介绍PCIExpress总线的一种应用和基于PCIExpress总线的数据传输卡、PCIExpress卡驱动程序编写、实时接收和实时储存技术。结果表明：PCIE数据传输卡工作状态稳定,SAR回波数据实时记录系统的稳定传输速率为60MB／s,保证了数据传输的连续性和数据的完整性。     

基于3D-OMP算法的SAR动目标成像方法

针对稀疏场景下的SAR动目标成像问题展开研究，提出一种基于三维正交匹配追踪(3D-OMP)算法的稀疏成像方法。首先对成像区域进行网格划分，然后以运动目标的二维速度作为动态参数构建三维稀疏字典矩阵，即参数化稀疏表征。在算法迭代过程中，通过计算回波数据矩阵与三维稀疏字典矩阵各层之间的相关度筛选出信号的支撑集。最后利用最小二乘准则，计算出支撑集下目标场景的稀疏表征系数。该3D-OMP算法是经典OMP算法的改进与拓展，因此继承了OMP算法计算复杂度低、信号稀疏特征增强明显的优势，同时具备了重构SAR动目标图像的能力。仿真实验结果验证了该SAR动目标成像方法的有效性。     

合成孔径雷达回波信号线性调频特性分析

本文从合成孔径雷达(SAR)回波信号的特点出发,对SAR回波信号的线性调频特性、频谱特性进行了详细的分析.由于SAR回波信号的线性调频特性,对方位向和距离向的SAR信号进行脉冲压缩,可实现SAR回波数据的成像.本文首先构建了二维线性调频信号,分别通过两个一维傅立叶变换实现对信号的脉冲压缩,并对压缩后的波形进行质量评估,可以得到积分旁瓣比小于-10dB的信号质量.通过这种仿真过程,实现对SAR成像算法的进一步理解.