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基于GPU的逆合成孔径雷达仿真系统研究

作　者: 石新亮
导　师: 谢晓春
学　校: 赣南师范学院
专　业: 光学
关键词: 雷达成像图形处理器逆合成孔径雷达仿真系统
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 4次
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内容摘要

近年来，随着计算机技术的不断发展，图形处理器（GPU）以强大的运算处理能力和较大的储存器带宽在计算机及图像领域方面被得到了广泛应用。逆合成孔径雷达（ISAR）能全天候、全天时、远距离地对运动目标成像，在军事和民用方面具有重要的应用价值。ISAR仿真系统也已成为ISAR系统设计、算法研究以及性能评估的重要手段。现有的ISAR仿真系统存在仿真耗时长，运行效率低，仿真成本高等缺点。在ISAR仿真系统设计中应用GPU的高性能计算能力，能有效的改善目前ISAR仿真系统所面临的困难。目前国内外关于这方面研究的论文很少见。因此，研究基于GPU的ISAR仿真系统具有很重要的意义。本文围绕着GPU在ISAR仿真系统中的应用展开深入研究，对仿真系统中回波模拟的点目标模型算法，距离－多普勒成像算法中的距离向压缩、包络对齐、相位补偿和方位向压缩等部分应用图形加速器进行算法实现。此外，为提高仿真系统开发效率，以Matlab和Jacket插件为基础设计可靠代码,使得仿真系统易于使用。借助GPU强大的浮点计算能力和高并行执行的特点，极大的提高了ISAR仿真系统的实时性，有效的降低了仿真成本。本文的主要研究内容如下：(1)简述了GPU的发展、支持CUDA技术GPU的结构特点、CUDA编程的基本概念、以及Matlab Jacket插件的相关概念。(2)建立了高频条件下的ISAR回波的点目标模型，并基于转台模型度阐述了ISAR的成像理论和距离多普勒算法。(3)实现了ISAR的仿真系统中的回波仿真、距离压缩、包络对齐、相位补偿和方位压缩等算法。对部分算法在GPU上的实现和优化进行了详细的论述。(4)将所设计ISAR的仿真系统在GPU和CPU平台上进行实现。将点目标模型做为仿真数据,采用RD算法对仿真系统进行功能验证和性能分析。对比GPU和CPU平台上仿真结果表明了基于GPU的ISAR仿真系统的有效性和实时性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章绪论  8-14
  1.1 雷达成像概述  8-9
    1.1.1 雷达发展史  8
    1.2.2 逆合成孔径雷达的发展和现状  8-9
  1.2 雷达仿真系统概述  9-10
  1.3 GPU 并行技术概述  10-12
    1.3.1 并行计算  10
    1.3.2 GPU 的发展状况  10-11
    1.3.3 GPU 计算的优势  11
    1.3.4 GPU 在图像处理上的应用  11-12
  1.4 本论文的工作  12-14
第二章 GPU 通用编程及 Jacket 插件  14-21
  2.1 CUDA 简介  14-15
  2.2 CUDA 编程模型  15-20
    2.2.1 CUDA 硬件架构  15-17
    2.2.2 CUDA 软件架构  17-18
    2.2.3 CUDA 存储器  18-19
    2.2.4 Jacket Engine 介绍  19-20
  2.3 本章小节  20-21
第三章基于 GPU 的 ISAR 回波仿真  21-34
  3.1 点目标雷达回波信号模型  21-22
  3.2 雷达与散射点距离的计算  22-26
    3.2.1 坐标系及坐标变换  22-24
    3.2.2 雷达与散射点距离的计算  24-26
    3.2.3 雷达回波信号强度  26
  3.3 ISAR 目标回波数据仿真  26-27
  3.4 基于 CPU 上实现点目标回波仿真  27-29
    3.4.1 ISAR 回波生成  27-28
    3.4.2 点目标回波仿真  28-29
  3.5 基于 GPU 上实现点目标回波仿真  29-31
    3.5.1 点目标回波数据矢量化  29-30
    3.5.2 基于 GPU 的回波流程图  30-31
  3.6 性能测试比较  31-33
    3.6.1 基于 CPU 和 GPU 的点目标回波性能对比  31-32
    3.6.2 神州五号飞船性能测试比较  32-33
  3.7 本章小结  33-34
第四章基于 GPU 的逆合成孔径雷达成像算法实现  34-49
  4.1 ISAR 成像的转台模型  34-37
  4.2 ISAR 运动补偿  37-42
    4.2.1 运动补偿的基本概念  37-38
    4.2.2 运动补偿算法的分类  38
    4.2.3 距离对齐算法  38-41
      4.2.3.1 包络相关法  39-40
      4.2.3.2 包络最小熵法  40-41
    4.2.4 相位补偿  41-42
      4.2.4.1 特显点法  41
      4.2.4.2 多普勒中心跟踪法  41-42
  4.3 ISAR 成像算法  42
  4.4 基于 GPU 的 ISAR 成像算法实现  42-44
  4.5 ISAR 成像 GPU 并行处理的性能评价  44-48
    4.5.1 测试平台  44
    4.5.2 质量评价方案  44-48
  4.6 本章小结  48-49
第五章全文总结  49-50
  5.1 主要结论  49
  5.2 研究展望  49-50
参考文献  50-54
致谢  54-55
在学期间研究成果  55

基于GPU的逆合成孔径雷达仿真系统研究

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