班阳阳,张劲东,陈家瑞,邱晓燕

(南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京210016)

0 引言

合成孔径雷达(SAR)是一种全天时、全天候的微波成像雷达,能够对飞机、舰船和导弹实现超视距检测[1],高分辨率的特点使它在军用和民用领域有着不可替代的作用。随着合成孔径雷达成像技术的发展,各种高分辨率成像算法应运而生。然而高分辨率带来巨大的计算量成为某些成像算法实际应用的瓶颈,其中最为典型的就是后向投影(Back Projection,BP)算法。BP成像算法是一种时域成像算法,其成像过程就是计算各方位时刻雷达平台位置与目标点的双程延时,再将不同方位时刻对应的回波信号进行相干累加,最后得出目标函数的过程。BP算法在原理上不存在任何理论近似,因此成像效果更好;但是逐点成像计算的过程,使得该算法运算量巨大[2]。

近年来,GPU技术的迅速发展为大规模数据的计算与分析提供了一种新的技术手段。与CPU相比,GPU明显具有成本低、性能高的特点。目前Fermi与Kepler架构的出现,使得GPU通用计算的性能有了飞速的提升[3]。在此基础上,各种复杂的SAR成像处理算法在GPU上得到加速实现。文献[4]对高分辨率星载SAR成像中ECSA(Extended Chirp Scaling)算法提出了一种加速方案,并在NVIDIA Tesla C2075上面实现了6～8倍的有效加速;中科院电子所针对距离多普勒(Range Doppler,RD)算法、CS(Chirp Scaling)算法及ω-k算法提出了不同的加速方案,并在NVIDIA K20C上面实现了每秒约36 MB采样点的实时处理[5]。文献[6]对复杂场景的SAR成像进行实时仿真,把计算机的相关技术应用到SAR图像仿真中去,充分利用GPU的可编程图形管线,实现了三维复杂场景的建立和实时阴影的生成。……