基于GNSS的无源双基地雷达地面动目标成像方法研究

基于全球卫星导航系统(GNSS)的无源双基地雷达是一种极具潜力的天基雷达系统,具有功耗低、隐蔽性好等优点.但由于信号功率密度低,需要通过长时间积累提升目标信噪比(SNR),而目标运动会造成距离徙动和多普勒扩散,传统的脉冲多普勒雷达处理方法不再适用.针对此问题,本文提出一种基于拉东傅里叶变换的动目标成像方法.首先通过在传统拉东傅里叶变换中增加去多普勒调频率补偿因子,联合搜索并估计动目标的三维参数,然后通过参数补偿实现目标在距离多普勒域的聚焦成像.该方法既考虑了多普勒相位调制的影响,又在距离频域快速部署实现,可以达到比传统方法更好的聚焦效果.最后基于GPS卫星照射源的实测实验对所提方法的性能进行了验证.

基于GPU的RFT算法并行化

RFT(Radon-Fourier Transform)是一种广义的MTD算法,可沿着目标径向运动轨迹进行相参积累。然而对距离-速度二维搜索产生的巨大计算量使得其难以快速实现和工程化。针对这个问题,根据雷达信号的回波数据结构和RFT算法思路,提出一种基于GPU的RFT并行化算法。通过实验,GPU平台实现的RFT算法与标准RFT和快速RFT相比,获得了巨大的加速比。另外,通过对比在CPU平台执行的MTD算法,得到在GPU平台上的RFT计算结果在不需要传回主机内存的条件下,计算速度快于在CPU平台上MTD算法。