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文檔簡介
1、SAR(合成孔徑雷達(dá))憑借其探測距離遠(yuǎn)、受氣候和光線影響小等諸多優(yōu)點,在國防軍事上和人民生活中發(fā)揮著重要作用[1]。SAR成像需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模龐大,運算量大,難以實現(xiàn)高幀率的視頻SAR。為了使SAR成像算法適應(yīng)監(jiān)測系統(tǒng)的實時性需求,快速成像并連續(xù)顯示,成像算法的優(yōu)化與搭建最優(yōu)的硬件和軟件環(huán)境是必不可少的兩個方面。SAR成像算法發(fā)展至今已經(jīng)相當(dāng)成熟,尋求相應(yīng)的硬件和軟件環(huán)境就成為了提升成像算法運行效率的關(guān)鍵因素。本文以基于并行架構(gòu)的視頻
2、 SAR成像算法研究和軟件實現(xiàn)為課題,重點討論了算法在 GPU并行計算平臺——CUDA上的實施和相關(guān)優(yōu)化過程,最終將成像效率提升了約24倍。其主要內(nèi)容分為如下四個部分。
1.該部分主要研究了成像算法的對比選擇。從SAR成像的一般原理出發(fā),對三種高分辨率SAR成像算法(RD算法,CS算法和ωK算法)進(jìn)行比較,對比了各自的特點、處理步驟和不足,然后選擇ωK算法作為適用的視頻SAR成像方案。
2.該部分主要研究了ωK算法的
3、仿真和并行計算的硬件映射。在MATLAB平臺上仿真實現(xiàn)視頻 SAR的ωK算法并測試通過,為了利用 GPU并行計算平臺CUDA的多核并行計算優(yōu)勢,需要對所選的成像算法進(jìn)行硬件映射。根據(jù)成像算法涉及到的具體運算,抽象出矩陣接口和復(fù)數(shù)接口,在CUDA平臺上實現(xiàn),實現(xiàn)過程中兼顧了程序的擴(kuò)展性和復(fù)用性。然后利用這兩個接口將成像算法映射到CUDA平臺。
3.該部分主要研究了成像算法運行效率的優(yōu)化。為了達(dá)到GPU執(zhí)行效率的最大化,分析了GP
4、U的硬件資源分配和執(zhí)行模式,并根據(jù)與CPU執(zhí)行模式的差異,分析了制約其運行效率的兩個方面。在此基礎(chǔ)上,從線程束分支、資源分配和時延隱藏三個方面討論了優(yōu)化的策略,并給出了核函數(shù)的最優(yōu)化配置準(zhǔn)則。然后對算法中出現(xiàn)最頻繁的矩陣乘法進(jìn)行了精度提升,并深度優(yōu)化了其訪問顯存的速度和次數(shù)。通過改變矩陣乘法的運算結(jié)構(gòu),將矩陣分塊,進(jìn)一步減少了顯存訪問次數(shù),提高了運行速度。最后借助Visual Studio的性能分析工具減少了成像算法中高密度運算部分的耗
5、時,并通過對顯存訪問的分析,優(yōu)化了算法的整體實現(xiàn)。
4.該部分主要研究了成像軟件的模塊化設(shè)計。成像軟件按照功能可分為雷達(dá)交互、成像算法處理和圖像和波形顯示三個部分,雷達(dá)交互部分通過串口通信設(shè)置波形參數(shù)和雷達(dá)硬件參數(shù),控制雷達(dá)發(fā)射和接收波形信號,控制上位機(jī)(運行視頻 SAR成像算法的主機(jī))通過 UDP通信接收經(jīng)雷達(dá)處理后的回波信號。成像算法處理模塊根據(jù)輸入的成像參數(shù)和設(shè)置的成像模式在上位機(jī)上調(diào)用并運行成像算法。圖像和波形顯示模塊
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