孔玺畅,文 梅,蓝 强

(1.国防科技大学计算机学院，湖南 长沙 410073;2.国防科技大学气象海洋学院，湖南 长沙 410073)

1 引言

合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)是一种主动式的对地观测系统，可安装在飞机、卫星和宇宙飞船等飞行平台上，全天时、全天候对地实施观测，且具有一定的地表穿透能力。因此，SAR系统在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查、农作物估产、测绘和军事等方面的应用具有独特的优势，可发挥其他遥感手段难以发挥的作用，因此越来越受到世界各国的重视[1]。

SAR最初是搭载在人造卫星上，随着科技的发展和需求的多样化，地基SAR在过去几年也扮演着主要角色。而SAR的未来正朝着多平台化的方向发展。

SAR成像的运算量很大，且对时效性有限制。以往传统的地面设备进行数据接收和SAR成像处理有着充足的电力和算力支持[2]，但随着嵌入式芯片上(on-board)计算的需求日益凸显，因为其特殊的运行平台，对高性能和低能耗有特定需求。如何针对特定平台提供高性能、低功耗的应用支持，便成为了其核心要点。

SAR成像的核心是快速傅里叶变换FFT(Fast Fourier Transform)，它已经发展得很成熟。在x86平台的MKL(Math Kernel Library)库中，对快速傅里叶变换功能有很好的优化支持，因此在x86平台上使用MKL库的SAR成像模拟实验可以作为一个重要的性能参考。

以往的SAR成像应用优化的研究，一般以基于GPU的运行作为基本方向[3]，或针对固定程序进行硬件定制，不具有可编程灵活性。

本文面向异构加速器针对算力分配问题构建了算力配比模型。……