基于SAR成像算法的高性能信号处理模块

针对SAR成像算法高速实时处理、宽幅海量存储的特点,设计并实现一种基于多PowerPC处理器的高性能并行信号处理模块。该处理模块利用多种高速串行总线构成不同层次的互联网络以适应不同类型的数据流传输,结合具有混合并行结构的底层处理节点以完成SAR成像算法在该处理模块上的映射。应用结果表明,基于该处理模块构建的信号处理系统架构具有标准化、模块化、可重构、可扩展的优势。

基于集群平台的SAR成像算法多级通信延迟隐藏技术

实时合成孔径雷达(SAR)成像技术是当前军事和遥感领域的研究热点。SAR成像算法具有庞大的数据量和运算量,对高性能计算的需求巨大,适合采用以集群系统为代表的高性能计算机进行性能加速。依据集群系统的分布存储特性,通信延迟是集群上程序性能提升的首要优化因素。为此,以集群系统为平台,深入研究SAR成像算法的多级延迟隐藏技术,重点对线程安全队列、非阻塞通信和多线程分块通信三种关键技术进行研究,并确定了适合于通信延迟隐藏的最优通信块规模。实验结果表明,经过通信延迟隐藏优化的SAR成像程序具有较高的网络利用率,能显著提升性能。

实时SAR成像系统矩阵转置方法研究与实现

合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率成像雷达,而矩阵转置是实时SAR成像信号处理中一个很重要的操作,矩阵转置的效率高低将直接决定整个SAR成像信号处理系统的性能。对于矩阵转置,可采用行进列出或列进行出、两页式或三页式转置等方法进行处理,但这些方法处理时间较长,转置效率较低。在现有矩阵转置方法的基础上,提出了一种新的矩阵转置方法。在实际硬件平台上利用提出的矩阵转置方法进行了实时SAR成像处理,所得结果的矩阵转置效率为78%,整个SAR成像处理时间为10秒。测试结果表明,该方法对解决矩阵转置问题是行之有效的。

基于稀疏信号处理的雷达成像算法研究

本文针对目前雷达成像算法无法满足高精度和多维度上成像的问题,提出了一种基于稀疏成像理论的改进幅度稀疏表示雷达成像算法。在SAR雷达传统的成像模型上,再融合稀疏成像及压缩感知采样技术,将原有SAR雷达成像算法进行分析和改进,在减少图像重构时间的同时克服了欠采样条件下图像重构精度问题,优化了模型算法数值的稳定性。实验结果表明:该改进算法利用了更多先验信息,改善了重建精度,提高了重建结果质量的同时减少了用于稀疏表示的基的数量,以降低相关待估计变量的数量为目的,使计算复杂度有效地降低。

Focusing Azimuth-Invariant Bistatic Synthetic Aperture Radar Data Based on a Polynomial Model

In this paper,a focusing approach is presented to widen the use of efficient monostatic imaging algorithms for azimuth-invariant bistatic synthetic aperture radar(SAR) data.The bistatic range history is modeled by a polynomial of azimuth time.Using this model,an analytic form of the signal spectrum in the 2D frequency domain is derived,and a simple single-valued relation between the transmitter and receive ranges is established.In this way,a lot of monostatic image formation algorithms can be extended for the bistatic SAR data,and a bistatic chirp scaling algorithm is developed as an application of the new approach.This algorithm can be used to process the azimuth-invariant bistatic configuration where the transmitter and receiver platforms are moving on parallel tracks with the same velocity.In addition,some simulation results are given to demonstrate the validity of the proposed approach.