[发明专利]一种电大尺寸目标雷达成像的GPU加速方法及系统

说明书

本发明提供一种电大尺寸目标雷达成像的GPU加速方法，用于利用图形处理器对雷达侦测到的电大尺寸复杂目标进行快速成像，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，根据雷达获取的雷达工作参数建立电大尺寸复杂目标的几何模型；步骤S2，通过GMSH对几何模型的表面进行初始网格剖分从而形成多个三角结构；步骤S3，通过物理光学方法根据三角结构以及预先获取的平面波入射场计算电大尺寸复杂目标在雷达的接收天线处接收到的散射场，并将上述计算过程中的计算任务分配给GPU进行并行计算；步骤S4，通过快速后向投影方法对所有散射场以及几何模型进行结合成像从而得到雷达成像结果。

技术领域

本发明属于雷达成像领域，具体涉及一种电大尺寸目标雷达成像的GPU加速方法及系统。

背景技术

对于雷达监测多干扰环境中的复杂目标，具有物理结构复杂的特点，同时归属于电大尺寸范围，以往多选择高频近似方法，如Kirchhoff切平面法、几何光学法、物理光学法、几何绕射理论、物理绕射理论、射线追踪法等。但是，其精度无法与数值方法相比。而数值方法则需要很大的计算机内存和很长的计算时间，计算机硬件水平的瓶颈很长一段时间限制了数值方法的应用。

另一方面，在过去的几年中，图形处理单元(GPU)的计算优势突显，它具有强大的计算能力和非常高的内存带宽，所有这些优势让GPU成功地从特殊的并行多核处理器应用到其他复杂的计算问题。特别是由Nvidia开发的TESLA系统产品CUDA(Compute UnifiedDevice Architecture)提供了一种简单有效的方式大规模并行利用GPU上的资源。

据文献报道，基于GPU的在电磁计算领域的加速计算已经做了大量的工作。使用GPU进行加速计算电磁学的成果中，图形电磁计算(GRECO)是第一个使用图形硬件加速目标的可见表面和楔的一阶散射场的计算。但它是针对单个复杂目标的雷达散射截面估算，通用性不够；甚至对用户规定一定的使用权限。

为了更好地适应实际工程研究中多干扰环境复合散射的问题多样性，开发一种快速有效的实时目标监测系统仿真软件，必须从复杂目标电磁散射的机理出发，采用GPU硬件加速和并行计算实现复杂目标的全极化雷达成像模拟。

中国专利号201210334304.2中设计了一种基于GPU后向投影双站合成孔径雷达成像方法，它通过优化了传统快速因式分解后向投影方法的分级参数的方法，与传统快速因式分解后向投影方法相比，提升了成像处理效率；另一方面，它通过将成像任务分离成若干个互不相关的子任务群，以便GPU对子任务群进行并行处理提升了处理效率。

但是这种方法有几种缺陷：一、该专利采用的后向投影算法复杂度较高，对于复杂目标来说，目标面元剖分数量极大，因此对于一定计算精度要求，在该方法下计算机内存仍然是明显不够的，并且计算时间太长；二、该专利没有包含显示复杂三维目标的几何数据、光照、纹理特性的显示平台，导致较难获得高分辨率成像效果；三、该专利将距离压缩后的数据复制到图形处理器GPU的存储空间中，导致处理速度被降低。

发明内容

为解决上述问题并克服现有多干扰环境中高分辨率雷达成像技术上的不足和缺陷，提供一种能够更高效地针对电大尺寸复杂目标进行快速雷达成像的GPU加速方法及系统，本发明采用了如下技术方案：