基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真技術研究.pdf

1、近年來，隨著圖形處理器(Graphics Processing Unit，GPU)軟硬件技術的日趨成熟，GPU強大的浮點運算和并行處理能力使得業(yè)界都在致力于挖掘其潛能，讓它能夠在非圖形領域得到廣泛應用，基于GPU的通用計算(General Purpose GPU，GPGPU)研究逐漸深入。 本文主要圍繞GPU在合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)回波模擬方面的應用進行了深入的研究。回波模擬是S

2、AR系統(tǒng)仿真中的重要組成部分，需要對構(gòu)成整個場景的每個點目標進行回波模擬計算，其計算量十分龐大，在傳統(tǒng)CPU平臺上進行回波模擬計算需要大量的時間。本文實現(xiàn)了基于GPU的機載SAR回波模擬模塊，提高了回波生成的速度，提升了仿真系統(tǒng)性能。 本文的主要研究內(nèi)容如下： 1.分析了GPU的特點、發(fā)展歷程，以及NVIDIA公司推出的統(tǒng)一計算設備架構(gòu)(Compute Urufied Device Architecture，CUDA)的

3、軟硬件編程模式，建立了機載SAR回波信號模型，研究了合成孔徑雷達成像原理。 2.分別采用GPU和CPU實現(xiàn)了余弦運算、矩陣乘法、一維快速傅立葉變換(1D-FFT)以及二維快速傅立葉變換(2D-FFT)，并以余弦運算為例，分析了GPU運算結(jié)果的精度問題。試驗結(jié)果表明了GPU快速的浮點運算能力，采用GPU進行通用計算減少了運算時間。 3.將SAR點目標和面目標回波模擬算法分別在GPU和CPU上實現(xiàn)，針對大場景的復雜目標，GP

4、U運算速度大約是CPU的13倍。同時采用距離-多普勒成像算法對所生成的回波信號進行了成像處理，驗證了GPU回波模擬方法的有效性。 4.針對大場景的復雜目標，為了進一步提高SAR回波生成速度，采用多GPU并行計算SAR回波模擬模塊，其計算速度大約是CPU上單線程計算速度的26倍，多線程計算速度的13倍，同時采用距離.多普勒成像算法驗證了多GPU回波模擬方法的正確性。最后將GPU上的回波模擬計算應用于仿真系統(tǒng)，GPU快速的浮點運算能