【摘 要】
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随着无人机技术的快速发展,机载合成孔径雷达(SAR)以高分辨率、高机动性和低成本等特点成为多云雾山丘地区的主要遥感手段,但机载SAR计算资源有限且分析过程需要耗费大量时间
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京联合大学机器人学院
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(61502036),北京联合大学学科定位十大前沿方向专项(ZK40201901)
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随着无人机技术的快速发展,机载合成孔径雷达(SAR)以高分辨率、高机动性和低成本等特点成为多云雾山丘地区的主要遥感手段,但机载SAR计算资源有限且分析过程需要耗费大量时间,因此降低了无人机对外界环境的响应能力。针对机载SAR成像过程中的多视处理、旋转放缩和图像量化算法,从简化计算、优化访存和减少条件分支3个方面出发,在ARM Mali-T860 GPU架构上实现基于OpenCL的并行优化策略。实验结果表明,与基于CPU的SAR成像算法相比,优化的多视处理、旋转放缩和图像量化算法分别取得了17倍~62倍、4
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