超高分辨率机载AR成像算法及其GPU实现.doc

超高分辨率机载SAR成像算法及其GPU实现摘要:雷达成像分辨率的不断提高,给SAR高精度实时成像处理带来了新的挑战。采用高效精确的成像算法以及对算法进行硬件加速是解决该问题的有效途径。本文提出了一种适用于超高分辨率机载SAR成像的精确高效成像处理方案,并利用并行化硬件平台GPU对该成像方案进行了硬件加速。实测数据处理结果充分验证了该处理方案的聚焦精度和处理效率。关键词:合成孔径雷达;超高分辨率;成像算法;图形处理器;通用并行计算架构中图分类号::A文章编号:l000-261503-0384-08 ImagingAlgorithmandItsImplementationonGPUforUltra-HighResolutionAirborneSAR TianXiaojun,LiangMeirong,MaoXinhua Abstract:TheimprovementofsyntheticapertureradarimagingresolutionbringsnewchallengestoSARhigh-preciseandreal--. Keywords:syntheticapertureradar;ultra-highresolution;imageformationalgorithm;puteunifieddevicearchitecture 合成孔径雷达能够突破传统雷达分辨率的限制,具有两维的高分辨率,能对场景作高分辨率的二维成像。作为一种成像雷达,不断提高其成像分辨率始终是SAR成像不懈追求的目标。当前,。超高分辨率SAR成像质量高,涵盖更多的信息内容,能够极大地提高目标的识别概率,具有重要的军事和民用价值。然而,高的成像分辨率给信号处理提出了更高的要求。首先,高的分辨率要求更长的合成孔径时间,在较长的合成孔径时间内,雷达平台匀速直线运动的假设往往不再成立,这对成像算法的精确度提出了更加苛刻的要求;同时,雷达回波数据会急剧增加,给实时成像处理带来了更大的难度。为了解决这两个问题,主要着手于两个方面:一方面从成像算法角度,选择设计一个高效精确的成像处理方案;另一方面通过更加高效的硬件处理平台,对大数据进行加速处理,实现实时成像。基金项目:国家自然科学基金资助项目;江苏省自然科学基金资助项曰;航空科学基金资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目。收稿日期:2015-01-29;修订日期:2015-04-02 目前,具有代表性的机载超高分辨率SAR系统主要有:美国Sandia国家实验室研制的Lyn