【硕士论文】三维成像算法在并行系统上的实现研究.pdf

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文三维成像算法在并行系统上的实现研究姓名：邬燕和申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：桑恩方2000.12.1●哈尔滨工程大学硕士学位论文摘要r悼年来声纳技术有了迅速的发展，声纳探测的作用距离、跟踪能力、测量精度、识别能力、搜索速度均有了显著提高。尤其是应用于水下智能机器人的声成像系统尤为迫切。它作为水下机器人的主要感官(传感设备)，担负着发现机器人前方出现的目标，对目标定位并进彳亍识别的任务。高分辨率声成像主要采用多波束形成技术来实现的。对于时域多波束算法的特点一是计算量大，总计算量与基元数与波束数成

2、正比。二是数据吞吐量大，数据吞吐量不但与基元数、波束数成正比，而且与采样率成正比。高分辨率波束形成技术更是以付出复杂而繁重的数学运算为代价的。然而，通用计算机的处理速度不能满足实时实现的要求。VLSIDSP技术和并行处理技术的迅速发展为各种复杂的声纳信号处理的实时实现提供了技术基础。利用当代最具代表性的美国Texas公司的1MS320系列芯片，采用并行处理技术，应用波束形成理论，在基于四片TMS320C40芯片的并行系统上实时实现。l厂一本文首先对常规波束形成和虚拟阵元法的基本理论进行了阐述，并具体分析了分别在近场和远场情况下的实现方法

3、以及相应的一些编程技巧。给出了它们在Pc机上用Matlab所做的相应的仿真结果以及在单片TMS320C40仿真实现。接着介绍了TMS320C40的特点和优点及并行系统的结构和配置，详细阐述了设计并行算法所涉及到的关键问题，根据特定的并行结构和算法提出了相应的并行处理方案，分析了它们的并行性能。最后处理海试实验数据，借鉴光学图像的图像处理方法和医学X-CT的三维图像重建方法，对所得的水声图像也进行了相应的处理，并给出锚雷目标的三维水声图像。关键词：三维声成像；DSP；并行处理‘●哈尔滨1．程大学硕士学位论文ABSTRACTWiththef

4、astdevelopmentofsonartechnology，thereisgteat1mprovtng1nmanypertormancessuchasrangeofdetection．trackability，precisionofmeasurement，abilityofrecognition．andsearchingrate．Especiallyapplyingtotheunderwateracousticintelligentrobot，itbecomesmostimportanttodevelopthehigh—resolu

5、tion3-Dimagingsystem．Beingthemainsenseofunderwateracousticrobot，itshouldhavepossessedtheabilitiesofobJectdetection，objectpositioningandobjectrecognition．Multi—beamformingtechnologiesareemployedtoimplementthehigh—resoIntionimaging．Itscalculationanddatathroughoutaremostlar

6、gewhichareindirectproportiontothenumberofelementandthenumberofbearaform．Andthe1aterisalsoinproportiontothesamplingrate．Inanotherword，itisatthecostofcomplexitvandheavycalculation。whichthenormalcomputercan’taffordto．Fortunatelv．theteehnoIogiesofVLSIDSPandparallelprocessing

7、makethesolidbasisforthisimplementationinrealtime．UsingtheTMS320C40seriesofTexasInstruments．high—resolutionimagingwillbeimplementedontheparallelprocessorswithfourTMS320C40inrealtimewhilethetechnologyofparallelprocessingandtheoriesofbeamformingareapplied．Theconventionalbea

8、mformingandthemethodofvirtualarrayelementsarediscussedinthispaper．Thewaysofrealizationatfarandneardista