星载合成孔径雷达并行二维成像处理的实现

星载合成孔径雷达是一个二维成像雷达系统,其记录的雷达原始数据是二维不可分离的。所以,把雷达原始数据处理成聚焦的雷达图像是一个二维的成像处理过程。二维数字信号处理对计算系统的性能要求较高,需要很大的内存空间和很高的计算速度,传统的计算机难以胜任。本文基于大规模并行计算机平台,分析了星载合成孔径雷达的二维成像算法,设计了二维快速傅里叶变换的并行新算法,有效地实现了星载合成孔径雷达原始数据的并行成像处理。     

星载合成孔径雷达并行二维成像处理的实现

星载合成孔径雷达是一个二维成像雷达系统,其记录的雷达原始数据是二维不可分离的,把以,把雷达原料数据处理成聚焦的雷达图像是一个二维的成像处理过程。二维数字信号处理对计算系统的性能要求较高,需要很大的内存空间和很高的计算速度,传统的计算机难以胜一文基于大规模并行计算机平台,分析了星载合成孔径雷达的二维成像算法,设计了二维快速傅里叶变换的并行新算法,有效地实现了星载合成孔径雷达原始数据的并行成像处理。     

合成孔径雷达并行成像算法研究及在曙光3000并行计算机上的实现

随着SAR成像技术的不断发展，对SAR图像的成像精度和实时率的要求也愈来愈高，尤其是军事领域，高实时率是SAR成像系统的一个关键指标。该文提出了一种基于CS成像算法的中粒度SAR并行成像算法，该算法中每一个处理步骤均能并行完成，是一种任务级的并行，适合于具有较高通信性能的并行处理系统。在曙光3000上的实验证明，该算法具有较高的实时率和并行效率。     

星载SAR实时成像处理器的FPGA实现

本文提出了一种用FPGA实现星载合成孔径雷达实时成像处理器的方法,用来实现星载SAR的CS算法(或RMA算法).该实时成像处理器由7片Xilinx公司的商业FPGA实现,其中4片作为并行的处理单元;一片为CS因子的生成单元;一片为SDRAM控制单元;一片为系统的控制单元.该系统将流水处理和并行处理相结合,从而极大的减少了处理时间.同时根据算法各运算对数据的精度要求不同,将浮点运算和定点运算结合在一块,减少了硬件开销.该系统工作在100MHz时,33秒左右能完成16k*16k星载样本点的成像,并对加拿大Radarsat的雷达原始信号进行成像处理,成像质量能达到要求.     

一种高分辨率合成孔径雷达并行成像实现

并行处理是快速处理合成孔径雷达数据(SAR),实现实时处理的有效途径.本文采用了一种细粒度的并行算法实现SAR成像,将原始数据划分为子孔径数据,并分配给并行机的各节点,使用针对子孔径的CS处理和方位向子孔径算法,对各节点的数据进行处理.通过在并行机SGI Origin2000平台上的实验证明,该算法与中粒度并行CS成像算法相比,能有效地减少通信量,有利于成像处理的并行扩展,同时获得更好的分辨率.     

星载SAR 成像处理算法综述

该文首先回顾了欧美等国家星载SAR 卫星技术的发展历程及发展趋势,介绍了各国在轨卫星及未来卫星发射计划等相关情况,在此基础上对星载合成孔径雷达卫星成像处理算法进行了总结和分析。论文具体分析了各主要成像算法的优缺点并指出其适用范围和应用现状,进而阐述了星载合成孔径雷达成像处理算法的发展趋势,重点介绍了基于压缩感知理论和基于新模式的成像处理算法,并给出了仿真结果。      

多平台合成孔径雷达成像算法综述

多平台合成孔径雷达(SAR)是合成孔径雷达极具发展潜力的研究方向之一,该文集中讨论了多平台SAR的成像算法,包括机载SAR、弹载SAR和星载SAR平台。该文首先简要阐述了SAR回波模型的建立,包括“斜距模型和成像模式”,然后综述了近年来机载SAR、弹载SAR和星载SAR成像算法的研究进展,并详细阐述了各平台固有的特性以及面临的挑战,最后对未来多平台SAR成像算法研究的发展趋势进行了展望。      

分布式卫星InSAR系统的成像算法研究

该文研究了分布式卫星干涉合成孔径雷达(InSAR)系统中双基斜视雷达的CS成像算法,给出了算法的具体实现过程,并在算法实现中对分布式卫星InSAR系统的基线不稳定进行了补偿,消除了基线不稳定对SAR图像和干涉测量的影响。通过模拟仿真,验证了双基斜视CS算法的保相性以及基线不稳定补偿方法的有效性。     

基于MNMP的ScanSAR并行成像系统设计

该文对星载ScanSAR成像并行处理进行了详细的研究。首先,针对ScanSAR成像机制的特殊性,给出了基于传统主-从模式的并行实现流程。根据主-从模式的不足,该文提出了一种基于多节点-多进程的异步并行模式的星载ScanSAR并行处理的技术。实验结果表明,相对于传统的并行处理方法,该文所采用方法的成像时间得到了较好的改善,具有一定的优越性。     

星载sAR辐射定标误差分析及成像处理器增益计算

本文对星载SAR辐射定标的各项误差因素进行了分析,提出了计算辐射定标误差的公式,提供了分配星载SAR系统辐射定标误差的工具;对基于CS(Chirp Scaling)算法的成像处理器的增益计算公式进行了推导,并通过计算机仿真得到了验证;定量地分析了成像处理器增益计算误差对SAR系统辐射定标精度的影响。     

矢量处理器在SAR实时成像中的应用及性能分析

本文介绍了自行研制的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)实时成像处理机中的矢量处理器,及其在实时成像处理中的应用.该矢量处理器在(I)FFT等信号处理方面具有优越的特性,非常适合完成CS成像算法中的(I)FFT和复乘运算.在实时成像处理时,本文运用两维(I)FFT运算,能够避免转角存储,降低处理时间开销,减少对处理器的控制步骤,从而充分发挥该处理器在处理性能、数据传输率和可编程性等方面的优点.文中还分析了该矢量处理器的处理精度,及其对实时成像处理的影响.并将该矢量处理器成功地应用到SAR实时处理机中,最后给出了实际成像结果.     

基于TMS320C6701高速并行信号处理平台的设计

80年代初，数字信号处理（DSP）在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）实时成像处理中得到了应用，随着SAR技术的发展，对实时成像处理器的数据处理能力提出更高要求。本文介绍了如何设计出高速并行信号处理平台来满足SAR系统对实时成像处理器的要求，并给出基于该平台实现合成孔径雷达距离向脉冲压缩的实例。     

基于多片ADSP-21160的R-D并行算法的实现

利用多片ADSP-21160构造了并行高速雷达信号处理系统,实现了合成孔径雷达(SAR)的R-D算法流程。通过研究高效并行处理算法和可靠的高速数据传输方法,确保了R-D算法的可行性和实时性。仿真结果证明了算法实现的正确性和实时性。     

基于GPU的后向投影SAR成像算法

后向投影(BP)是一种精确的时域合成孔径雷达(SAR)成像算法,但是其巨大的运算量很难满足实时成像的要求,图形处理器(GPU)具有强大的浮点运算和高度的并行处理能力,为BP算法的实时成像提供了一个很好的平台。提出基于GPU的并行化BP算法,利用了四种优化方法对并行化BP算法进行加速,并且针对共享存储器的bank冲突问题提出了相应的解决方法,减少了共享存储器访问时间。最后给出仿真数据的成像结果,结果表明,与传统的基于CPU单线程的BP算法相比,成像速度可达到70倍以上的提升。     

一种适于机载前斜视SAR成象处理的Chirp Scaling算法

Ｃｈｉｒｐ Ｓｃａｌｉｎｇ算法是一种高效、高精度的ＳＡＲ成象处理算法，算法解决了在宽天线波束或者天线高斜视角情况下获得高分辨力图象的问题。本文在Ｃｈｉｒｐ Ｓｃａｌｉｎｇ算法的基础上，提出采用新的结构和新的相位函数来接纳机载ＳＡＲ成象处理所需的运动补偿相位，使得Ｃｈｉｒｐ Ｓｃａｌｉｎｇ算法成为机载前斜视ＳＡＲ的一种实用的、高效算法。本文给出了一幅采用该算法处理的德国宇航院（ＤＬＲ）的Ｅ－ＳＡＲ图     

基于ChirpScaling算法的星载SAR成像处理实现方法

本文提出一种基于ＣｈｉｒｐＳｃａｌｉｎｇ（ＣＳ）算法的星载合成孔径雷达成像处理实现方法，该算法与目前国际上通用的距离－多普勒算法相比，由于避免了插值运算，且能够精确地进行距离徒动校正，使得成像质量优于精的ＲＤ算法。     

复杂轨迹合成孔径雷达后向投影算法图像流GPU成像

相对于基于傅里叶变换的频域成像算法,后向投影( BP)算法因采用时域逐点相干积累,更适合于复杂轨迹合成孔径雷达( SAR)高精度成像。但BP算法计算量巨大,限制了其应用于SAR大场景大数据量快速成像。图形处理器( GPU)具有强大浮点运算和并行处理能力,为大场景BP算法快速成像实现提供了途径。结合GPU并行处理,提出了一种基于图像流的复杂运动SAR大场景BP快速成像处理方法。该方法借助BP算法中图像像素点相互独立处理的特性,采用图像像素点并行及图像流程处理,设计了孔径与图像缓存调度方案,提高SAR大场景大数据BP算法成像效率。仿真和机载实测数据结果验证了方法的有效性,在有限GPU显存条件下实现了8192×8192大场景快速成像,并且成像加速比相对于传统CPU单线程处理可达300倍以上。