[发明专利]基于图形处理器GPU的合成孔径雷达成像方法

说明书

本发明公开了一种基于图形处理器GPU的合成孔径雷达成像方法，克服了现有技术中脉冲压缩和徙动校正调用cuFFT库函数进行傅里叶变换需要提前创建傅里叶变换计划、占用辅助显存和多次读写显存的缺点，实现步骤为：(1)传输合成孔径雷达基带数据；(2)进行距离脉冲压缩；(3)进行距离徙动校正；(4)进行方位脉冲压缩；(5)进行成像。本发明减少了合成孔径雷达成像算法占用的辅助显存，通过将中间结果存放在共享内存中，避免多次读写显存，提高合成孔径雷达成像算法速度。

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及合成孔径雷达成像技术领域中的一种基于图形处理器GPU(Graphic Processing Unit)的距离多普勒成像方法。本发明可用于合成孔径雷达大规模回波数据的高速实时成像。

背景技术

实时处理基带数据是合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理系统的主要需求。随着合成孔径雷达成像技术向超高分辨率方向发展，对硬件处理能力提出了更高的要求。图形处理器GPU在浮点计算能力和存储带宽上相对传统的DSP(DigitalSignal Processor,DSP)有明显优势，容易进行并行程序实现，更适合对合成孔径雷达的大规模回波数据进行实时成像。

电子科技大学在其申请的专利文献“一种基于GPU的机载前视扫描雷达并行处理方法”(公开号：CN105137402A，申请号：2015105111842，申请日：2015年8月19日)中公开了一种基于GPU的机载前视扫描雷达并行处理方法。该方法的具体步骤是，首先利用NVIDIA公司CUDA运算平台中的cuFFT库来创建快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)计划，并且综合利用CPU和GPU完成解卷积过程中的雷达天线方向图预处理；接着利用CPU读取雷达系统的原始数据并对其进行预处理并将预处理后的数据复制到GPU中；然后在GPU中分别并行完成距离向脉冲压缩和距离走动校正处理，并用GPU并行实现基于最大似然准则的解卷积成像算法；最后由CPU将最终的雷达成像结果保存。该方法存在的不足之处是，使用cuFFT库函数计算前必须先创建快速傅里叶变换计划，有较大时间消耗，cuFFT库函数计算时要占用与数据量大小相同的辅助显存，限制了算法能处理的回波数据大小和系统的实时处理能力。

西安电子科技大学在其申请的专利文献“基于GPU的弹载SAR前斜视成像方法”(公开号：CN104459693A，申请号：2014107194879，申请日：2014年12月1日)中公开了一种基于GPU的弹载SAR前斜视成像方法。该方法的步骤是，首先在CPU端设置合成孔径雷达的工作参数，将合成孔径雷达的工作参数存储于GPU中，将SAR原始回波数据以矩阵的形式存储于GPU中；在GPU端，对SAR原始回波数据矩阵作距离向处理，得出距离方位二维时域数据；在GPU端，将距离方位二维时域数据矩阵沿方位向进行补零扩展，得出大小为Na′×Nr的方位向补零扩展后的距离方位二维时域数据矩阵；在GPU端，对方位向补零扩展后的距离方位二维时域数据矩阵依次进行方位向处理，得出聚焦后的SAR图像数据。该方法存在的不足之处是，在SAR成像算法的距离向和方位向脉冲压缩过程中，使用cuFFT库函数需要将数据在图形处理器GPU和显存之间进行多次交换，脉冲压缩时间较长。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于图形处理器GPU的合成孔径雷达成像方法。

实现本发明目的的思路是，通过编写快速傅里叶变换算法，将脉冲压缩过程的中间计算结果存入共享内存中，实现高速的数据存取。本发明将矩阵转置操作在数据显存空间内进行，不占用辅助显存，可以处理更大规模的合成孔径雷达回波数据。

实现本发明目的具体步骤如下：

(1)传输合成孔径雷达基带数据：

(1a)选取与合成孔径雷达工作模式对应的方位采样点数和距离采样点数；