基于GPU的前視成像半實(shí)物仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、傳統(tǒng)的合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar, SAR）和逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）都是一種具有高分辨率的相干成像雷達(dá)，其成像過程需要利用目標(biāo)和雷達(dá)間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的多普勒信息。它們能適應(yīng)不同氣候環(huán)境和晝夜時(shí)間段，因此已被應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。但在需要探測(cè)雷達(dá)載體前方的情況時(shí)，其固有的成像機(jī)制會(huì)導(dǎo)致前視盲區(qū)問題。
　　為了解決前視成像問題，人們

2、提出了眾多的解決方案。近年來，隨著量子光學(xué)的發(fā)展，尤其是計(jì)算鬼成像技術(shù)的出現(xiàn)，學(xué)者們提出了一種全新的前視成像算法：基于量子理論的前視微波關(guān)聯(lián)成像算法。該成像算法具有分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，但其計(jì)算量巨大，硬件資源要求高，傳統(tǒng)的信號(hào)處理平臺(tái)難以在短時(shí)間內(nèi)完成算法的實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證工作。伴隨著電子技術(shù)的迅猛發(fā)展，圖形處理單元（Graphics Processing Units, GPU）的性能不斷得到提升，使得GPU的應(yīng)用范圍從圖像顯示領(lǐng)域擴(kuò)展到了通用信

3、號(hào)處理領(lǐng)域。鑒于此，本文利用GPU的并行處理能力來優(yōu)化微波關(guān)聯(lián)成像算法，以此來縮短算法運(yùn)行時(shí)間。
　　本文重點(diǎn)研究了基于GPU的前視微波關(guān)聯(lián)成像的實(shí)現(xiàn)以及半實(shí)物仿真系統(tǒng)的驗(yàn)證。論文首先論述了量子關(guān)聯(lián)成像原理和壓縮感知理論，重點(diǎn)對(duì)稀疏信號(hào)重建算法進(jìn)行了說明。然后給出了前視微波關(guān)聯(lián)成像的信號(hào)模型和算法流程，針對(duì)性能要求，構(gòu)建了最小l1范數(shù)優(yōu)化模型，選用了梯度投影算法進(jìn)行求解。為了驗(yàn)證前視成像算法的性能，本文描述了基于GPU的半實(shí)物仿真

4、系統(tǒng)的搭建及測(cè)試過程，該半實(shí)物仿真系統(tǒng)主要包括三部分：仿真控制平臺(tái)、回波數(shù)據(jù)產(chǎn)生平臺(tái)和基于GPU的信號(hào)處理平臺(tái)。為了實(shí)現(xiàn)前視成像算法在信號(hào)處理平臺(tái)上的運(yùn)行，本文通過對(duì)算法的并行性分析，實(shí)現(xiàn)了功能模塊的劃分，接著運(yùn)用統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)（Compute Unified Device Architecture, CUDA）庫函數(shù)和優(yōu)化策略，在GPU上實(shí)現(xiàn)了前視成像算法的并行處理。最后通過上位機(jī)界面實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)參數(shù)傳輸和算法控制，完成了半實(shí)物仿真系