[發(fā)明專利]基于GPU的雷達(dá)前視成像方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710198727.9
• 申請(qǐng)日: 2017-03-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107064930B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-02-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉宏偉;李春麗;張磊;吳振華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué);西安中電科西電科大雷達(dá)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新研究院有限公司
• 主分類號(hào): G01S13/89
• 分類號(hào): G01S13/89
• 代理公司: 西安睿通知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

1.一種基于GPU的雷達(dá)前視成像方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

步驟1，獲取接收天線對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的觀測(cè)向量；并對(duì)所述目標(biāo)場(chǎng)景進(jìn)行網(wǎng)格劃分，獲取目標(biāo)所處網(wǎng)格范圍對(duì)應(yīng)的測(cè)量矩陣，建立從所述觀測(cè)向量中恢復(fù)目標(biāo)場(chǎng)景后向散射系數(shù)的優(yōu)化模型；

步驟2，將所述觀測(cè)向量和所述測(cè)量矩陣復(fù)制到GPU顯存上，并行實(shí)現(xiàn)從所述觀測(cè)向量中恢復(fù)目標(biāo)場(chǎng)景后向散射系數(shù)向量；

步驟3，將所述目標(biāo)場(chǎng)景后向散射系數(shù)向量對(duì)應(yīng)到所述目標(biāo)所處網(wǎng)格范圍內(nèi)，從而得到目標(biāo)的估計(jì)模型，完成雷達(dá)前視成像；

其中，步驟1具體為：

(1a)在CPU上采用串行方式讀入接收天線對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的觀測(cè)向量y以及目標(biāo)所處網(wǎng)格范圍對(duì)應(yīng)的測(cè)量矩陣Dic，且：

y＝Dic·x+n

其中，y∈C^M×1是接收天線對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景散射場(chǎng)的觀測(cè)信號(hào)，Dic∈C^M×N是由天線的輻射方向圖組成的測(cè)量矩陣，x∈C^N×1是目標(biāo)場(chǎng)景后向散射系數(shù)，n為測(cè)量噪聲項(xiàng)，M、N為正整數(shù)，C^M×1表示M×1維的復(fù)數(shù)域，C^M×N表示M×N維的復(fù)數(shù)域，C^N×1表示N×1維的復(fù)數(shù)域；

(1b)對(duì)所述目標(biāo)場(chǎng)景后向散射系數(shù)建立如下優(yōu)化模型：

其中，為目標(biāo)場(chǎng)景后向散射系數(shù)的估計(jì)值，為范數(shù)的平方，||·||₁為范數(shù)，ρ為正則化參數(shù)；

(1c)所述接收天線為超材料孔徑天線；對(duì)所述目標(biāo)場(chǎng)景進(jìn)行網(wǎng)格劃分，滿足如下要求：

場(chǎng)景水平方位分辨率δ_crx＝λR/2D_x；垂直俯仰分辨率δ_cry＝λR/2D_y；距離分辨率δ_r＝c/2B；其中，λ為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)波長(zhǎng)，R為目標(biāo)距超材料孔徑天線平面的距離，D_x天線面板的水平長(zhǎng)度，D_y為天線面板的垂直長(zhǎng)度，c為光速，B為雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的帶寬；

步驟2具體為：

(2a)對(duì)GPU進(jìn)行初始化：分配顯存空間，將從CPU上獲取的所述觀測(cè)向量和所述測(cè)量矩陣復(fù)制到GPU顯存上；

(2b)初始化場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l＝Dic^H·y；l的初值為1，l≤L，符號(hào)(·)^H表示復(fù)數(shù)矩陣的共軛轉(zhuǎn)置；

(2c)在GPU上計(jì)算所述場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l的共軛梯度其中，H(x^l)為系數(shù)矩陣，且為對(duì)稱正定矩陣；

(2d)采用共軛梯度算法計(jì)算場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l的殘差值△x^l+1，所述殘差值△x^l+1滿足

(2e)計(jì)算所述殘差值△x^l+1與場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l的二范數(shù)比值

(2f)判斷迭代次數(shù)l和二范數(shù)比值threshold是否滿足如下條件：

(l+1≤L)||(threshold>δ)

若滿足，則更新場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l+1＝x^l-μ×△x^l+1；且令迭代次數(shù)l的值加1，并重復(fù)執(zhí)行子步驟(2c)至(2e)；其中，δ為迭代閾值，μ為迭代步長(zhǎng)，L為最大迭代次數(shù)；

否則，得到場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值作為從所述觀測(cè)向量中恢復(fù)的場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)向量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于GPU的雷達(dá)前視成像方法，其特征在于，子步驟(2c)中，在GPU上，設(shè)計(jì)向量轉(zhuǎn)化為對(duì)角陣的內(nèi)核函數(shù)，完成向量對(duì)角化的并行實(shí)現(xiàn)，從而所述系數(shù)矩陣H(x^l)的計(jì)算式表示為：

H(x^l)＝2Dic^H·Dic+ρΛ(x^l)

其中，Λ(x^l)為對(duì)角矩陣，且τ表示屬于[0,0.1)區(qū)間內(nèi)的常數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于GPU的雷達(dá)前視成像方法，其特征在于，子步驟(2d)中，采用共軛梯度算法計(jì)算場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l的殘差值△x^l+1，具體包括：

(2d1)設(shè)置初始搜索點(diǎn)和允許誤差ε，以及最大迭代步數(shù)K；

(2d2)計(jì)算所述初始搜索點(diǎn)的梯度值

(2d3)設(shè)置初始搜索方向P₀＝R₀；

(2d4)設(shè)置循環(huán)變量初值k＝0，k∈(0,1,...,K-1)；

(a)計(jì)算搜索步長(zhǎng)

(b)在搜索點(diǎn)處沿著搜索方向P_k進(jìn)行一維搜索，得到精確搜索點(diǎn)

(c)計(jì)算精確搜索點(diǎn)的梯度值R_k+1＝R_k-α_kH(x^l)P_k；

(d)判斷精確搜索點(diǎn)的梯度值以及循環(huán)變量是否滿足如下條件：(R_k+1≤ε)||(k>K)；

(e)若不滿足，在所述精確搜索點(diǎn)的梯度值R_k+1和搜索方向P_k張成的正交錐中找到一個(gè)向量P_k+1＝R_k+1+β_kP_k，使得向量P_k+1與P_k共軛，即(P_k+1)^TH(x^l)P_k＝0；其中，并令循環(huán)變量k的值加1，重復(fù)執(zhí)行子步驟(a)至子步驟(d)；

若滿足，則場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l的殘差值

(2d5)輸出場(chǎng)景目標(biāo)后向散射系數(shù)的估計(jì)值x^l的殘差值