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SAR实时成像处理系统的定点化优化能够减小系统存储规模、提高系统运算速度,是降低系统功耗、减小系统规模、提高实时性的有效方法.本文以CS成像算法为例,分析并统计了算法的运算量,针对其核心运算--FFT进行了定点化优化,选择基-22FFT算法,设计了合理的定标策略.采用SystemC语言对整个SAR成像系统进行了系统级快速仿真和验证,真实模拟了FPGA系统的实现结果.对16 384×16 384大小的点阵数据和面目标数据采用24 bits的字长进行了成像仿真,仿真结果满足系统指标要求. 相似文献
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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. 相似文献
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