【摘 要】
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机动平台合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统具有高机动性、提前观测等优势。对机动平台SAR斜视成像及GPU并行算法的研究,可推进机动平台SAR系统实现快速实时性成像和目标检测识别功能。该研究可应用于新型对敌打击武器末段制导,提高对核心目标实施精确有效打击的能力,实现武器系统总体性能的优化,在国防军事上具有重要的应用价值和研究意义。本文主要工作如下:针对弹载平
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机动平台合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统具有高机动性、提前观测等优势。对机动平台SAR斜视成像及GPU并行算法的研究,可推进机动平台SAR系统实现快速实时性成像和目标检测识别功能。该研究可应用于新型对敌打击武器末段制导,提高对核心目标实施精确有效打击的能力,实现武器系统总体性能的优化,在国防军事上具有重要的应用价值和研究意义。本文主要工作如下:针对弹载平台的曲线运动轨迹,进行雷达导引头工作模式规划,根据成像需求设计信号带宽和脉冲重复频率等系统参数。在机动平台的斜视条带成像模式下,提出基于方位非线性变标的曲线轨迹SAR成像算法。首先,根据机动平台的曲线轨迹运动参数,建立SAR斜视成像的四阶近似斜距模型。然后,对回波信号在距离频域方位时域进行距离走动校正和距离脉冲压缩,降低回波信号在距离向和方位向的交叉耦合。在二维频域校正距离徙动中非线性项导致的距离弯曲,提升散射点目标的距离聚焦性能。在时域进行多普勒中心补偿和补零处理,采用非线性变标因子校正回波中的残余相位误差,削弱多普勒参数的空变性。利用SPECAN操作实现方位维的聚焦。最后进行几何形变校正,获取聚焦后无形变的SAR图像。为了满足弹载平台下SAR的实时成像需求,需要研究本文算法的快速实现方法。本文在基于GPU的CUDA架构下,编程实现了SAR斜视成像的并行加速算法。针对硬件模型和内存模式,从线程间的同步和异步通信、存储器访问优化和指令优化等多方面,分析了CUDA并行算法设计和优化方法。在CUDA并行计算编程模型中,提出内存管理和线程分配的方法,如共享内存的访问冲突避免、全局内存的对齐访问和延迟隐藏等方法。为机动平台SAR成像仿真系统的CUDA并行程序设计和优化奠定基础。在Matlab环境的GUI平台上,实现了弹载SAR成像仿真系统的交互式应用软件设计,使雷达导引头的工作模式和成像仿真过程模块化和可视化。结合实际弹道轨迹参数,在曲线轨迹下对点阵目标和舰船目标进行了SAR斜视成像仿真实验,并对成像结果进行定量和定性的分析,验证了算法的有效性。
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