[发明专利]一种毫米波雷达GPU实时三维成像方法

说明书

本发明属于雷达成像领域，公开了一种毫米波雷达GPU实时三维成像方法，包括：在CPU端，获取雷达系统参数和三维场景回波数据；并对目标场景进行网格划分，获取三维目标场景的成像区域；在GPU端，从CPU端获取系统参数和回波数据，调用CUDA傅里叶变换接口函数实现回波数据在距离‑竖直‑角度三个维度的傅里叶变换；在GPU端设计线性插值内核函数，实现波数域从距离‑竖直‑角度到X‑Y‑Z采样均匀化；在GPU端，调用CUDA傅里叶变换接口函数实现插值后的数据在X‑Y‑Z三个维度的逆傅里叶变换，实现三维成像；本发明用于提高毫米波雷达三维实时成像效率，达到实时处理雷达回波数据的目的。

技术领域

本发明属于毫米波雷达成像技术领域，尤其涉及一种毫米波雷达GPU实时三维成像方法，具体为在CUDA架构中实现毫米波雷达三维成像的并行设计，用于提高成像效率，达到实时处理毫米波雷达三维成像的目的。

背景技术

结合旋转门合成孔径技术的毫米波雷达近场成像具有三维分辨率高特点，但数据维度高，算法需要方位、高度和距离纵深三维耦合处理，包含大量的矩阵运算和迭代运算，计算复杂度较高，采用传统串行计算方式进行三维成像聚焦处理，运行时间过长，难以达到实时成像需求；GPU(图形处理器)从专业图形处理具备多线程并行高性能浮点计算能力。CUDA是英伟达针对GPU平行计算专门设计并广泛应用编程模型，支持C/C++、FORTAN等多语言扩展，包含丰富函数库，比如 CUBLAS、CUFFT、CUDNN等。在CUDA架构中通过合理设计毫米波三维成像计算流程，可有效综合利用GPU大规模平行计算能力有效提高处理效率，达到毫米波雷达实时三维成像目的。

发明内容

针对上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种针对毫米波雷达GPU 实时三维成像方法，以解决毫米波雷达三维成像运算复杂度高、实时处理困难的问题。

本发明实现的技术思路为：在对旋转门工作模式下的毫米波雷达三维回波进行三维聚焦成像处理时，首先在CPU端按照串行的方式输入系统参数和三维场景回波数据，将系统参数和回波数据拷贝至GPU端；在GPU端进行角度维匹配滤波，主要包含矩阵FFT和IFT以及矩阵点乘操作；采用CUDA编程架构利用Stolt插值的方法在空间波数域进行非均匀采样向均匀采样的插值运算；在GPU端实现三维的IFT运算，重建直角坐标系下三维场景的散射系数分布。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种毫米波雷达GPU实时三维成像方法，包括如下步骤：

步骤1，在CPU端获取系统参数和三维场景回波信号，并对所述目标场景进行网格划分，将系统参数和三维场景回波数据拷贝至GPU端；

步骤2，在GPU端将所述三维场景回波数据变换到距离-竖直-角度三维波数域，进行角度维匹配滤波，并将匹配滤波后的三维波数域数据变换到距离-竖直二维波数域；

步骤3，将所述角度维匹配滤波之后的距离-竖直二维波数域的回波数据在空间波数域进行非均匀采样向均匀采样的Stolt插值运算，并进行三维逆傅里叶变换获得直角坐标系下三维场景的图像。

进一步地，在步骤1中，在CPU端获取系统参数和三维场景回波信号的方法如下：

在CPU端，采用串行方式读入系统参数和回波信号，回波信号具有如下形式：

其中，K_r＝2π(f_c+f_r)/c表示距离向波数，f_c为雷达系统发射信号的载频，f_r为线性调频信号的频率，z'表示雷达天线阵元的竖直(Z)方向坐标，θ表示雷达阵列的旋转角度；(x,y,z)表示场景目标散射点的坐标，σ(x,y,z)表示位于(x,y,z)散射点的散射系数，R表示雷达天线阵列的旋转半径，上式为球面波的表示形式，其平面波形式表示为：