逆合成孔徑雷達成像的并行方法研究.pdf

1、基于雷達全天候、全天時、遠距離和寬廣觀測帶的特點以及易于從固定背景中區(qū)分運動目標的能力，雷達成像技術得到重視愈來愈多。在雷達成像領域，逆合成孔徑雷達（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）可以探測到更為豐富的目標信息，在軍事學、雷達天文學中有及其重要的應用價值。而ISAR應用價值關鍵在于實時成像，然而由于ISAR成像數據規(guī)模龐大、程序執(zhí)行時間長，阻礙原始脈沖回波實時成像。原始手段是研制高性能數字信

2、號處理機，但是研制時間長、費用高。而隨著高性能技術的繁榮成長，并行計算成為ISAR實時處理的前進方向。
　　針對ISAR一維成像，本文采用傅里葉變換（FFT）進行原始回波距離向壓縮獲得一維距離像；然后采用加矩形窗積累互相關法和基于傅里葉（Fourier）變換頻移因子的最小熵法進行一維距離像包絡對齊，即運用積累互相關法獲得粗對齊包絡，而后以每次回波粗對齊包絡為中心求得多個偏移包絡，求解單脈沖偏移包絡的最小熵值，該熵值對應包絡即為相應

3、脈沖對齊后的一維像序列。
　　針對一維成像算法數據量大、復雜度高、運算時間長等缺點，基于并行計算分解方式中的數據并行劃分原則，本文提出應用于多線程處理器的ISAR一維成像數據并行方法。該數據并行法利用OpenMP編譯制導指令＃pragma omp for對距離向壓縮算法和包絡對齊算法中的最小熵運算步驟進行多線程并行優(yōu)化，理論分析和仿真實驗證明，該并行法提升算法的執(zhí)行效率，同時保證一維距離像質量不下降。但是由于包絡對齊數據并行算法并

4、行效率低，因此本文基于并行處理技術的任務并行劃分原則，研究多核處理器上互相關任務并行方法，結合最小熵數據并行法進行包絡對齊混合并行處理，該并行方法利用OpenMP編譯制導指令＃pragma omp for和＃pragma omp section執(zhí)行并行優(yōu)化算法，實驗表明，此方法并行效率較之前顯著提升。然而，本方法帶來新的問題：一維距離像對齊質量下降，為保證對齊質量不受影響，本文研究依據任務劃分方式的最小熵任務并行方法，與互相關任務并行法