基于后向投影的SAR成像算法与GPU加速研究

摘要

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种全天时、全天候的微波成像系统，高分辨率的特点使它在军用和民用领域有着不可替代的作用。随着合成孔径雷达成像技术的发展，各种高分辨率成像算法应运而生。然而高分辨率带来的巨大计算量成为某些成像算法实际应用的瓶颈，其中最为典型的就是后向投影（Back Projection，BP）算法。BP成像算法是一种时域成像算法，与传统SAR成像算法相比，该成像算法原理简单，并且在原理上不存在任何理论近似，能够实现高分辨率SAR成像。因此，更具有实际的研究价值。基于以上背景，本文的主要工作如下：
　　（1）分析了BP成像算法以及快速BP（Fast Back Projection，FBP）成像算法的成像模型、实现原理和计算量。针对BP成像算法计算量巨大的特点，本文在BP算法的基础上实现了一种FBP成像算法。实验结果证明该FBP成像算法与BP成像算法成像质量相当，并且FBP算法在一定程度上从算法层面降低了计算量。
　　（2）研究了BP成像算法在非理想航迹下的运动误差以及运动补偿技术。分析了BP成像算法误差的来源，建立运动误差模型，分别提出了基于对比度最优准则的自聚焦方法以及基于划分子孔径和对比度准则的BP成像自聚焦方法，实测数据成像结果验证了这两种运动补偿算法可分别有效应用于短孔径和长孔径成像处理。
　　（3）介绍了基于计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture，简称CUDA）环境下的图形处理器（Graphic Processing Unit，GPU）编程技术，分析了BP成像算法的内在并行性，提出了一种适合GPU加速实现的BP成像算法加速方案；针对SAR处理数据量较大以及GPU显存受限的问题，在此方案的基础上进一步提出基于流技术的GPU优化方案。实测数据处理结果为优化后比优化前平均成像速度提升约78.8％，表明该方案的有效性和可行性。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

缩略词

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2合成孔径雷达发展历史

1.3后向投影成像算法发展

1.4 SAR运动补偿技术的研究

1.5 GPU发展历史

1.6 GPU在SAR成像中的应用

1.7本文主要工作

第二章 BP成像算法和FBP成像算法

2.1信号模型

2.2 BP成像算法

2.3 FBP成像算法

2.4数据仿真

2.5本章小结

第三章BP算法运动误差分析以及自聚焦方法研究

3.1运动误差分析

3.2 BP成像算法自聚焦研究

3.3本章小结

第四章 GPU及CUDA介绍

4.1 GPU并行处理技术

4.2编程模型

4.3存储器模型

4.4 CUDA程序优化

4.5本章小结

第五章 基于GPU平台的BP成像算法实现

5.1 BP成像算法的流程分析

5.2 BP成像算法的并行实现

5.3 BP成像算法的优化设计

5.4实测数据结果处理分析

5.5本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文