基于CAMP稀疏重建算法的并行实现

高分辨率合成孔径雷达(SAR)数据量大,导致稀疏重建过程计算量大。复数近似信息传递(CAMP)是一种收敛速度快的稀疏重建算法,经常被用于稀疏信号重建。为了解决计算量大的问题,提出了一种基于CAMP的并行算法,在计算统一设备架构(CUDA)上对CAMP算法中Chirp Scaling算子和排序算法进行优化。在Chirp Scaling算子中,主要对矩阵转置、FFT和IFFT进行并行优化,并引入并行版本的双调排序。最后,利用串行的CAMP算法和并行的CAMP算法分别重构点目标图像。实验结果表明,在正确重建的前提下,并行的CAMP算法的比串行CAMP算法快29.55倍。