GPU平台下针对SAR地面快视系统的RD算法优化与实现

摘要

本文针对星载SAR成像算法复杂、数据运算量大和系统实现难等特点，结合当前采用集群、DSP和FPGA等技术实现几种系统结构，以及分析了近年推出针对科学计算的GPU和CUBA编程模型性能的基础上，提出一种基于CUBA技术的SAK实时成像处理技术。rn 本文对传统的KD算法进行了分析，结合GPU的硬件特性，对算法的处理步骤进行了重新设计，并做了适应GPU硬件特性的等效算法处理流程的证明。基于GPU资源与特性，对各个功能模块的优化处理，共享内存与全局显存合理化分配，以及系统结构设计等方面进行了深入研究与系统实现。rn 本文基于一台服务器和Tesla的GPU科学计算卡，以及开发研制CUDA的SAR成像处理程序、管理程序，构建一套SAR实时成像实验平台。根据研究目标要求，对Radarsat-1卫星Standard模式数据进行了实时成像处理试验。结果表明，对于一副8192*4096点图像，在运算精度为单精度float的情况下，完成雷达回波数据成像处理时间为0．2秒，相当Radarsat-1下行码速率(105Mbps)的10倍以上，满足Radarsat-1卫星的实时数据处理要求．本文将这个平台和目前主流的处理器进行了比较，其成像处理速度相当单台四核心CPU(酷睿i7配置)服务器的25倍左右。