基于数据分块并行的FFBP成像算法的FPGA实现

针对快速分解后向投影算法(Fast Factorized Back Projection,FFBP)运算量大,实时处理较难的问题,提出了一种基于FPGA的数据分块并行处理的多阶段流水与同阶段并行的硬件架构设计。该设计将数据分块储存到ULTRARAM(URAM)组,使得在一个时钟周期完成数据地址索引,并对数据进行加权求和,得到插值结果;该设计采用多阶段流水与同阶段并行的硬件架构,充分利用算法并行特性,极大地减少了处理时间;在FPGA处理平台架构下,实现了基于单块板卡的数据分块并行的FFBP算法。经实验验证,当系统处理时钟频率为125 MHz,在147.05 ms时间内实现了1 024×512个采样点的32位单精度浮点复数据成像处理,验证了系统的有效性。

FFBP算法在合成孔径声纳成像中的应用

时域合成孔径成像算法可以更好地适应多子阵造成的方位向采样不均匀问题,并且具有存储空间小、并行处理方便的优点。但精确时域算法运算量非常大,快速分块反向传播投影(Fast Factorized Back Projection,FFBP)成像算法则可以大大降低成像计算量。详细分析了FFBP声程误差的距离效应、孔径合并策略和图像分裂策略、成像的计算量等关键问题,并给出了仿真和实测数据成像结果。通过对仿真和实测成像结果的分析表明:FFBP算法可以提高计算效率,适用于实时合成孔径声纳成像系统。

GPU加速下的三维快速分解后向投影SAS成像算法

后向投影(back projection,BP)算法是一种精确的时域成像算法,但BP算法的计算复杂度高,难以实现实时性成像,特别是在考虑三维成像时,BP算法的计算复杂度会进一步增加。提出一种应用在合成孔径声纳(synthetic aperture sonar,SAS)上的三维快速分解BP(fast factorized BP,FFBP)成像算法,并利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速三维FFBP算法。经过对点目标的测试,计算时间从原本的263 s降低到了2.3 s,解决了SAS中的三维成像实时性问题。同时,验证了所提算法在非理想航迹下的成像效果。结果表明,在添加幅度不超过0.1 m(一个波长以内)的正弦扰动时,所提算法对点目标仍有良好的聚焦效果。

相位梯度自聚焦在FFBP聚束SAR处理中的应用

基于孔径分解和图像递归融合的快速分解后向投影算法具备接近频域算法的运算复杂度和媲美后向投影算法的聚焦性能.与频域成像算法不同,使用快速分解后向投影算法重建的直角坐标系图像或极坐标系图像均无法满足传统自聚焦方法的使用条件.为了解决这个问题,在原快速分解后向投影算法的基础上创新地引入了虚拟极坐标系,提出了改进快速分解后向投影算法,为自聚焦处理提供图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对关系.其次,建立全新的重叠子孔径构型,提出了嵌套多孔径相位梯度自聚焦的改进快速分解后向投影算法.最后,利用X波段聚束合成孔径雷达实测数据对该方法进行了验证.

基于快速分解后向投影算法的小天体快速三维成像

雷达成像技术凭借其快速、无损伤以及高分辨率的特点,在深空探测领域得到了日益广泛的关注。针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)三维成像过程中运算效率低的问题,基于小天体弱引力和快速自旋的特点,提出了一种适用于慢飞越观测模式的快速分解后向投影(Fast factorized back-projection,FFBP)三维成像算法。首先,分析了慢飞越模式下的等效运动模型,基于运动模型将二维极坐标系成像域扩展至三维球坐标系成像域,对三维FFBP算法中的孔径划分以及图像融合问题进行了深入分析,推导了子孔径二维划分规则和图像递归融合方法,并给出了具体实现流程。最后通过数值仿真和实测数据验证了算法的有效性。实验结果表明,所提成像算法可大幅提升运算效率,根据不同的孔径划分方式,相较于后向投影(Back-projection,BP)算法,可实现30~50倍的加速比,并获得与经典BP算法近似的成像性能。

适用于非匀速直线航迹的FFBP算法在SAS中的应用

时域的快速因式分解后向投影(FFBP)算法便于进行运动补偿,能够更好地适应方位向速度的不均匀和非直线航迹。本文探讨了在合成孔径声呐(SAS)系统中采用FFBP算法针对有一定起伏的非匀速直线航迹成像时的解决方法,参考方位向的速度信息进行非均匀的孔径合并策略,同时在利用相位中心重叠法(DPC)估计出声呐基阵对所规划航迹的左右侧移量后,用最小二乘准则拟合出一条理想的直线航迹并将FFBP算法处理中的初级子图像的原点补偿至此直线。实际海试数据处理结果证明了所提出的方法能够以较好的性能进行成像。

基于SAR成像的FBP算法、FFBP算法三维快速重建

后向投影(BP)算法,具有成像精确高、易于补偿等优点,适用于任何成像方式,近年来广泛应用于雷达成像领域。但由于三维成像的运算量大,比较耗时,严重影响了实时成像的效率。在极坐标条件下,快速后向投影(FBP)算法和快速因式分解后向投影(FFBP)算法,利用子孔径划分的方式进行成像,一定程度上解决了实时成像的问题。对比分析了BP算法、FBP算法、FFBP算法3种算法的单点目标分辨率,结果基本一致,从而验证算法的有效性。进一步,对多点目标仿真和实测数据成像结果的分析表明:FFBP算法、FBP算法与BP算法相比,可以提高计算效率,适用于三维实时近场成像系统,更好地应用于人体安检领域。

快速分解后向投影SAR成像的自聚焦算法研究

SAR图像的自聚焦处理依赖图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对(Fourier Transform Pairs,FTP)关系。与频域算法不同,时域算法下的这种FTP关系不仅复杂,且难以获取。为了兼顾图像快速重建和自聚焦处理,该文首先对快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection,FFBP)算法进行必要的改进和适当的优化处理,提出了IFFBP(Improved FFBP,IFFBP)算法,为自聚焦算法的使用奠定了基础。其次,针对数据处理的实际需求,该文提出了一种结合中等精度惯导粗补偿、嵌套相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,PGA)精补偿的IFFBP算法处理流程。最后,通过仿真实验和实测数据处理验证该文方法的有效性。

一种基于快速分解后向投影的条带SAR成像新方法

快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection,FFBP)最初用于超宽带SAR成像,并在聚束SAR信号处理领域取得了巨大的成功。然而,由于积分孔径和角域升采样的限制,FFBP算法难以直接用于条带SAR处理。为了提高FFBP算法在条带SAR处理的实用性,该文从积分孔径和角域波数带宽的角度出发,提出一种适用于条带SAR处理的重叠图像法。该方法极大地保留FFBP算法的运算效率,有效地避免因角域升采样带来数据量大的问题。最后,通过斜视条带SAR仿真实验验证了该方法的有效性。

直角坐标多级后投影聚束SAR成像算法

在局部极坐标系下,快速多级后向投影算法(FFBPA)可以以较低的采样率对子孔径成像,但在不同局部极坐标系之间需大量的2维图像域插值实现图像融合。相比极坐标系,图像融合在直角坐标系下更容易实现。但在直角坐标系下进行子孔径成像的奈奎斯特采样率较高,这将影响直角坐标系下的成像效率。该文针对此问题提出一种谱压缩技术,通过对距离时域和距离频域两次补偿,大幅压缩了直角坐标系下子孔径成像的方位谱宽度。该文算法具有堪比原始后向投影算法(BPA)的成像质量和优于FFBPA的计算效率,且能够应用于非线性轨道SAR。最后通过星载0.1 m仿真实验和机载0.2 m实测实验验证了算法的有效性。

多组节理边坡稳定性FLAC3D数值分析

边坡稳定性对工程安全构成直接的威胁,对多组节理且较发育的岩体边坡稳定性安全评价,利用赤平投影方法能比较好地反映不稳定结面与边坡的几何空间关系、不稳定结构体的可能变形位移方向,为FLAC3D数值计算模型的建立提供依据。以某公路段岩体节理边坡稳定性安全评价为研究对象,通过赤平投影和FLAC3D数值计算模型稳定性分析表明,A1,J1节理组对边坡稳定性影响极大;A3,J1,A3,J2与A1,J1组节理构成贯通结构面,边坡不稳定体为两组结构面切割形成的滑体,边坡安全系数为0.67,需要支护加固。该方法对复杂节理边坡稳定性安全评价比较好地避免了采用工程经验建立数值计算模型的盲目性。

基于Vague集贴近度的工程项目投资快速估算方法

根据Vague集理论和贴近度计算方法,构建了一种工程造价的快速估算模型。首先从历史资料中选出与拟建工程项目类似的既有项目,然后选取了影响项目造价的主要特征元素并全部赋权,建立起相应的特征值矩阵。利用区间数综合单价建立了既有项目对拟建项目的Vague集隶属矩阵,再按照Vague集贴近度计算方法计算出既有项目与拟建项目的相似程度。借助于造价指数和贴近度最大的项目快速估出了拟建项目的单价。最后以某工程项目为实例,计算结果表明该模型准确、有效。

基于最优区域划分的子块快速因子分解后向投影算法

后向投影(Back Projection,BP)算法具有精确聚焦、完美运动补偿等优点,适合于机载超宽带合成孔径雷达(Ultra Wide Band Synthetic Aperture Radar,UWB SAR)成像,但是巨大的计算量限制了它的实际应用。子块快速因子分解后向投影算法(Sub-Image Fast Factorized Back Projection,SIFFBP)算法大幅度减小了BP算法的计算量,提高了BP算法的实用性。本文通过分析SIFFBP算法区域划分的约束条件,提出了一种基于最优区域划分的改进算法,解决了传统SIFFBP算法在小波束积累角时加速性能下降的问题。当波束积累角小于60度或成像区域长宽相差较大时,改进算法进一步减小了计算量。仿真和实测SAR数据的成像结果验证了改进算法的性能。

双站前视低频超宽带SAR的快速因式分解后向投影算法成像处理

双站前视低频超宽带(UWB)SAR兼具双站前视的复杂成像构型和低频UWB的强距离方位耦合两个特点,因此极大地增加了实现高精度成像处理的难度。针对这个问题,该文提出一种基于快速因式分解后向投影(FFBP)算法的双站前视低频UWB SAR成像处理方法。首先,基于双站前视低频UWB SAR的成像几何构型和信号模型,给出了双站前视低频UWB SAR原始BP算法成像的原理和流程。其次,在上述基础上,推导了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理的精确相位误差形式,并分析了相位误差对成像处理的影响,据此建立了双站前视低频UWB SAR FFBP成像处理中的子孔径和子区域划分原则。接下来,给出了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理流程,并对比分析了BP算法和FFBP算法的成像效率。最后,利用仿真实验证明了文中所作理论分析的正确性和所提方法的有效性。

基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法

快速分级后投影(Fast Factorized Back Projection,FFBP)算法大幅减少了原始后投影算法的插值次数,提升运算效率。然而图像合成过程中仍然需要大量的图像域2维插值操作,庞大的计算量限制了其在实际中的应用。该文提出一种基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法。该算法利用几何校正的方法实现子图像配准,即在满足聚焦性能的前提下,通过距离维平移和角度维旋转完成子图像在不同坐标系下的投影和子图像合成。该算法避免了逐点插值运算,进一步降低了FFBP算法的计算量。仿真结果表明,该算法能高精度聚焦成像,并且其运算效率相对于基于图像域2维插值的FFBP算法显著提高。

三维快速因式分解后向投影算法

后向投影算法具有精确成像、易于补偿、适于多种阵列构型及信号形式等优点,广泛应用于雷达成像领域。针对三维成像中,巨大计算量带来的低运算效率问题,文中利用孔径分块的方式将二维快速因式分解后向投影(FFBP)扩展至三维成像应用,建立了适于三维FFBP成像的三维极坐标系,对三维FFBP中孔径划分问题、算法实现问题以及计算效率问题进行了分析。仿真结果验证了该算法,其成像效率可提高13.8倍。

基于方位调制的快速分解因子BP算法

BP算法的低效极大地限制了其在大范围场景和实时性要求高的场合下的应用。利用空间上相邻的点存在近似相等的"等效距离"原理,基于已有的两类快速BP算法,提出一种基于方位调制的快速分解因子BP算法。一方面利用基于方位调制的BP算法减少等效合成孔径长度,另一方面利用快速分解因子BP算法减少合成孔径范围内孔径点数。该算法在已有的快速BP算法基础上进一步提高效率,且能够并行实现,在机载实时成像和卫星在轨实时成像方面有一定的应用潜力。仿真和实测数据验证了该算法的有效性。

圆周合成孔径雷达的快速时域成像算法

为实现圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)快速成像,提出一种用于CSAR的快速时域成像算法。该算法通过将CSAR的圆孔径分成若干子孔径,分别对子孔径采用快速因式分解后向投影算法处理,再将各子图像相干插值叠加至同一坐标系下得到成像结果。详细分析算法实现中的坐标转换、误差控制和运算效率等关键问题,并用点目标仿真和实测数据处理结果验证算法的有效性。所研究方法具有成像范围大、计算量小等优点。

基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法

随着雷达技术的发展,合成孔径雷达的成像精度也得到了大幅提升,与之相匹配的,也需要能更精确地进行运动补偿的算法。由于惯导精度无法满足需求,如果仅使用惯导数据对运动误差进行补偿,补偿的结果中含有残余的距离单元徙动,这会损失图像的精度。本文首先分析了残余的距离单元徙动对快速分解后向投影成像算法和相位梯度自聚焦算法的影响,再将用于聚束SAR相位误差补偿的相位梯度自聚焦算法进行优化,提出了基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法,使其可以对残余的距离单元徙动进行补偿,并可以将其应用到条带SAR的运动补偿中,最后利用Ku波段雷达的实测数据验证算法的有效性。

采用斜距波数子带划分的SAR图像自聚焦方法

小型旋翼无人机载合成孔径雷达在运动中易受大气湍流等因素影响,产生二维空变的运动误差,影响SAR成像质量。本文提出一种基于拟极坐标系的快速因子分解反向投影(QPG-FFBP)成像自聚焦方法。该方法基于斜距波数子带划分,采用基于加权的相位梯度自聚焦模型估计每个子带的方位相位误差,并融合非系统距离单元徙动的相干性估计,完成全图像的运动补偿,解决二维空变误差补偿问题,提升图像的聚焦效果。通过仿真实验以及小型旋翼无人机载实测SAR数据验证了该方法的有效性。