【硕士论文】机载合成孔径雷达实时信号处理及实时存储技术的研究与实现.pdf

【硕士论文】机载合成孔径雷达实时信号处理及实时存储技术的研究与实现.pdf

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时间:2019-01-30

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1、中国科学院研究生院博士学位论文机载合成孔径雷达实时信号处理及实时存储技术的研究与实现姓名:刘宇申请学位级别:博士专业:通信与信息系统指导教师:杨汝良20030709摘要机载合成孔径雷达系统提供的实时成像及实时记录功能,无论是在灾害监测以及军事侦察方面都发挥着不可估量的作用。近年来,各国都在竞相研制高分辨率、多功能、具有全数字化实时成像功能的机载SAR系统。本文的研究工作紧紧围绕着机载SAR系统实时信号处理机及实时存储系统的研制展开。文章首先按照R-D算法流程分析了距离向脉冲压缩以及方位向聚焦处理的整个过程。然后结合一个具体的机载SAR实时信号处理方案,介绍了基于DS

2、P阵列并行信号处理平台的实现过程。实时存储系统的设计与实现一章,提出基于计算机高性能总线结构的实时存储设计思想。论文从理论和工程实践两个方面对SAR实时信号处理机及实时存储系统的研究、开发做了有益的探讨。本文按照结构化设计的方法,完成高速DSP阵列的信号处理平台设计。该平台能完成R—D算法中的距离向脉冲压缩、杂波锁定、方位向预处理及方位处理功能。本文针对定点分裂基FFT算法,推导出加入1/2衰减因子可以避免定点运算时产生的溢出。与传统的基2、基4算法相比,该算法满足距离压缩节点的实时性能要求,同时解决了由于溢出对脉冲压缩结果的影响。本文分析比较了时域与频域方法估计多

3、普勒中心对运算量与存储量的要求,得出时域法实现多普勒中心更适合实时系统。推导出时域法实现多普勒中心估计的快速算法流程,并且在并行处理平台上实现。本文利用高速信号处理平台完成了数据在没有转置前就实现方位向预处理及两视分离操作。文中按照帕克斯一麦克莱伦算法设计方位向预处理的FIR滤波器,该滤波器能够跟踪方位向能量中心变化。通过分析距离迁移校正环节的实现过程,提出用流水线结构完成方位处理并且在并行处理平台上实现。将内存映射和SCSI处理器多线程I/O调度技术应用到实时存储系统的设计中,获得实验室和飞行实验的实验数据。关键词:合成孔径雷达,实时信号处理,实时存储,并行处理,

4、SCSIABSTRACTLiuYu(Communication&InformationSystem)DirectedbyProf.YangRuliangRealtimeimagingandrealtimestorageofairborneSARplaytheimportantroleincivilianfiledandmilitaryreconnaissance.Theadvancedcountriesaretryingtheirbesttodevelophigh·resolution,multi—purpose,alldigitalairborneSARsyste

5、m.Inthispaper,basedontheresearchworkofSARrealtimeprocessorandrealtimedatastoragesystem,weanalyzethewholeprocessingofRange—Doppleralgorithm.WedescribethedetailrealizingprocessofparalleldigitalsignalprocessingplatformbasedonmultipleDSP.Inthechapterofdesignandimplementofrealtimestoragesys

6、tem,weputforwardthedesignideabasedonthecomputerhighperformancebus.Fromthetheoryandprojecttwoaspects,thispaperdosomevalueddiscussiononthestudyofSARrealtimeprocessorandrealtimedatastoragesystem.Structuremethodologyisappliedtothedesignofparalleldigitalsignalprocessingplatform.Theplatformi

7、mplementsthesignalprocessingdataflowofRange—Doppleralgorithmsuchasrangecompression,cluRerlock,azimuthpreprocessingandazimuthprocessing.Thispaperderivesthatmultiplying1/2factorcanavoidfixed—pointoverflow.TheimprovedalgorithmbasedonsplitradixFFTmeettherealtimedemandofrangecompressionno

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