雙基地SAR成像方法研究及GPU實現.pdf

1、雙基地合成孔徑雷達（BiSAR）作為一種新體制合成孔徑雷達，與單基地SAR相比，具有能獲得目標更豐富的散射信息、隱蔽性強、抗干擾能力和戰(zhàn)場生存能力高等優(yōu)勢，成為當前雷達成像應用的研究熱點。圖形處理單元（GPU）能進行大規(guī)模并行計算，對大場景SAR數據處理很具優(yōu)勢。本文將研究適用于雙基地SAR系統(tǒng)的成像算法，并研究后向投影（BP）算法的GPU實現，主要內容如下：
　　1.研究BiSAR成像機理、GPU結構及編程原理。首先根據BiSA

2、R幾何結構分析其距離歷史特性，并通過模糊函數分析其空間分辨率，建立成像位置與合成孔徑時間的對應關系，分析方位分辨率的空變特性；其次簡介 NVIDIA的 Tesla架構和Fermi架構GPU，并介紹基于CUDA語言的GPU編程方法。
　　2.提出一種雙基地快速因式分解BP算法。首先通過推導笛卡爾和橢圓極坐標系在相同子孔徑條件下的網格劃分公式，證明橢圓極坐標系具有更優(yōu)的網格劃分條件；其次給出子圖像生成及子圖像合成方法，比較算法與傳統(tǒng)B

3、P的運算量，分析插值對子圖像合成質量及運算量的影響；最后通過仿真實驗，與傳統(tǒng)BP算法對比，證明其能在保證成像質量的前提下，極大的提高運算效率。
　　3.提出一種基于GPU的快速BP算法并行化方法。首先距離壓縮并行化部分，比較不同 FFT點數對壓縮效率的影響，給出最合理點數選擇方法；后向投影部分提出三種能量累積并行方法：方位向并行、像素點并行、方位向和像素點聯合并行，通過分析比較確定最佳方法：像素點并行，并進行仿真驗證。
　　

4、4.針對像素點并行，提出一種共享存儲器優(yōu)化設計方法。利用共享存儲器讀寫速度快的優(yōu)勢，通過推導線程塊像素距離歷史變化關系，找到一種共享存儲器優(yōu)化使用方法；通過仿真驗證，在Tesla架構下能進一步提升性能。
　　5.不同精度 GPU并行算法性能比較及改進。在單/雙精度條件下，進行并行方法的成像效率及質量仿真，結果表明雙精度成像質量高但效率低；通過數據分析，找到一種優(yōu)化方法，在不影響成像質量的前提下，極大的提升雙精度效率。
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