基于异质协同处理平台的SAR高速成像处理

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1、中国科学院大学UniversityofChineseAcademyofSciences硕士学位论文基于异质协同处理平台的SAR高速成像处理2013年6月SARHigh—speedImagingbasedontheHeterogeneousArchitectureBySongMingcongADissertationSubmittedtoTheUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofCommunicationandInfo

2、rmationSystemInstituteofElectronics，ChineseAcademyofSciencesJune，2013研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院电子学研究所或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：知AIs．,-日期：纠J多。5·。1关于学位论文使用权的说明本

3、人完全了解中国科学院电子学研究所有关保留、使用学位论文的规定，其中包括：①电子所有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②电子所可以采用影印、缩印或其他复制手段复制并保存学位论文；③电子所可允许学位论文被查阅或借阅；④电子所可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤电子所可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：矢啦珥。日期：加f；、一良p7导师签：知暇以7摘要近年来，随着合成孔径雷达向高分辨、宽测绘带和多模式成像方向的发展，SAR实时成像面临的数据量和运算量急剧膨胀，但是对于实时成像处理的要求并没有随之而减弱。为了解决

4、超大规模数据成像处理中的实时性问题，本文做了大量的研究，主要研究内容和创新点如下：1)研究了基于子孑L径架构的CS成像算法。对子孔径算法进行了详细分析，提出了子孔径的划分原则，并给出了子孔径在合并处理时的极限重叠率。最后通过点目标信号的仿真来验证了上述理论，为实时成像提供了理论指导。2)深入分析了GPU和CPU的特点，提出了一种基于CPU和GPU的异质协同成像处理平台，为大规模SAR成像处理提供了一种新的解决方案。3)在基于CPU和GPU的异质协同架构下，利用子孔径算法对大规模SAR回波数据进行了成像处理，满足了系统对实时性和成像质量的要求。通过与其他传统的成像算法

5、作对比，取得了很高的加速效果。4)针对矩阵转置运算对GPU显存空间的占用问题，提出了一种在GPU平台下高效的矩阵转置算法，该算法既保证了处理的时效性，又极大地减少了对显存空间的占用。关键词：合成孔径雷达，子孔径，异质协同处理，图形处理器，高速成像基于异质协同处理平台的SAR高速成像处理AbstractNowadays，withtheincreasingdemandsofhigh·resolution，multi-polarizationandmulti‘channeltechniques，real-timedataprocessinghasbeenagreatbur

6、denforSARimaging．However,thereal—timeimagingplaysanimportantroleinthefieldofSAR．Thepapermakesgreateffortstosolvetheproblemofreal-timeinthefieldofSARimaging．Andthemaincontributionandinnovationofthispaperincludes：1)ResearchonthesubapertureapproachbasedonCSA．Thepapernotonlydiscussesthepri

7、ncipleofsubaperturespartition，butalsofirstlytheoreticallypresentstheclosedformofoverlaprateforsubaperturecombinationundersquintmode，whichprovidesfoundationforairbomereal—timedataprocessing．Whatismore，apointsimulmionmodeiSintroducedtovalidatetheabovetheories．2)BasedontheanalysisofCPUa