本文關鍵詞：基于GPU的前視成像半實物仿真系統(tǒng)設計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳統(tǒng)的合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)和逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)都是一種具有高分辨率的相干成像雷達,其成像過程需要利用目標和雷達間的相對運動所產(chǎn)生的多普勒信息。它們能適應不同氣候環(huán)境和晝夜時間段,因此已被應用于各個領域。但在需要探測雷達載體前方的情況時,其固有的成像機制會導致前視盲區(qū)問題。為了解決前視成像問題,人們提出了眾多的解決方案。近年來,隨著量子光學的發(fā)展,尤其是計算鬼成像技術的出現(xiàn),學者們提出了一種全新的前視成像算法:基于量子理論的前視微波關聯(lián)成像算法。該成像算法具有分辨率高的優(yōu)點,但其計算量巨大,硬件資源要求高,傳統(tǒng)的信號處理平臺難以在短時間內(nèi)完成算法的實現(xiàn)和驗證工作。伴隨著電子技術的迅猛發(fā)展,圖形處理單元(Graphics Processing Units,GPU)的性能不斷得到提升,使得GPU的應用范圍從圖像顯示領域擴展到了通用信號處理領域。鑒于此,本文利用GPU的并行處理能力來優(yōu)化微波關聯(lián)成像算法,以此來縮短算法運行時間。本文重點研究了基于GPU的前視微波關聯(lián)成像的實現(xiàn)以及半實物仿真系統(tǒng)的驗證。論文首先論述了量子關聯(lián)成像原理和壓縮感知理論,重點對稀疏信號重建算法進行了說明。然后給出了前視微波關聯(lián)成像的信號模型和算法流程,針對性能要求,構建了最小1l范數(shù)優(yōu)化模型,選用了梯度投影算法進行求解。為了驗證前視成像算法的性能,本文描述了基于GPU的半實物仿真系統(tǒng)的搭建及測試過程,該半實物仿真系統(tǒng)主要包括三部分:仿真控制平臺、回波數(shù)據(jù)產(chǎn)生平臺和基于GPU的信號處理平臺。為了實現(xiàn)前視成像算法在信號處理平臺上的運行,本文通過對算法的并行性分析,實現(xiàn)了功能模塊的劃分,接著運用統(tǒng)一計算設備架構(Compute Unified Device Architecture,CUDA)庫函數(shù)和優(yōu)化策略,在GPU上實現(xiàn)了前視成像算法的并行處理。最后通過上位機界面實現(xiàn)了系統(tǒng)參數(shù)傳輸和算法控制,完成了半實物仿真系統(tǒng)的整體聯(lián)調(diào)工作。經(jīng)過測試結果證明,在運算量相當?shù)那闆r下,基于GPU的算法實現(xiàn)相比CPU具有更高的性能。
【關鍵詞】：前視成像 壓縮感知 GPU 半實物仿真系統(tǒng)
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN958;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號對照表11-12
• 縮略語對照表12-15
• 第一章 緒論15-19
• 1.1 研究背景與意義15-17
• 1.2 論文的主要內(nèi)容和結構安排17-19
• 第二章 基于關聯(lián)成像原理的前視雷達成像技術19-33
• 2.1 量子關聯(lián)成像原理19-20
• 2.2 壓縮感知理論20-28
• 2.2.1 壓縮感知基本理論20-21
• 2.2.2 信號的稀疏表示21-22
• 2.2.3 非相干測量矩陣的構造22-23
• 2.2.4 信號的重建算法23-28
• 2.3 前視微波關聯(lián)成像28-31
• 2.3.1 隨機天線輻射場28-29
• 2.3.2 雷達信號模型與求解29-31
• 2.4 本章小結31-33
• 第三章 基于GPU的半實物仿真系統(tǒng)設計33-51
• 3.1 半實物仿真系統(tǒng)總體設計33-35
• 3.2 基于GPU的信號處理平臺35-46
• 3.2.1 信號處理模塊36-39
• 3.2.2 數(shù)據(jù)仿真控制模塊39-41
• 3.2.3 數(shù)據(jù)采集模塊41-46
• 3.3 回波數(shù)據(jù)產(chǎn)生平臺46-50
• 3.4 本章小結50-51
• 第四章 基于GPU的前視微波關聯(lián)成像算法實現(xiàn)51-65
• 4.1 算法可行性分析51-52
• 4.2 算法實現(xiàn)流程52-61
• 4.2.1 CUDA庫52-54
• 4.2.2 算法實現(xiàn)54-61
• 4.3 GPU程序優(yōu)化61-63
• 4.4 本章小結63-65
• 第五章 半實物仿真系統(tǒng)測試結果及分析65-69
• 5.1 前視微波關聯(lián)成像測試平臺65
• 5.2 成像結果及分析65-68
• 5.3 本章小結68-69
• 第六章 總結和展望69-71
• 6.1 全文總結69-70
• 6.2 不足與展望70-71
• 參考文獻71-75
• 致謝75-77
• 作者簡介77-78

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本文編號：280435