[發明專利]基于GPU的雷達前視成像方法

有效

• 申請號: 201710198727.9
• 申請日: 2017-03-29
• 公開（公告）號: CN107064930B
• 公開（公告）日: 2020-02-18
• 發明（設計）人: 劉宏偉;李春麗;張磊;吳振華
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學;西安中電科西電科大雷達技術協同創新研究院有限公司
• 主分類號: G01S13/89
• 分類號: G01S13/89
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

本發明屬于雷達成像領域，公開了一種基于GPU的雷達前視成像方法，包括：在CPU端，獲取接收天線對目標場景的觀測向量；并對目標場景進行網格劃分，獲取目標所處網格范圍對應的測量矩陣，建立從觀測向量中恢復場景目標后向散射系數的優化模型；在GPU端，從CPU端獲取觀測向量和測量矩陣，采用CUDA架構并行實現從觀測向量中恢復場景目標后向散射系數向量；在CPU端，從GPU端獲取場景目標后向散射系數向量，將場景目標后向散射系數向量對應到目標所處網格范圍內，從而得到三維場景目標的估計模型，完成雷達前視成像；用于提高雷達前視成像效率，達到實時處理雷達回波數據的目的。

技術領域

本發明屬于雷達成像技術領域，尤其涉及一種基于GPU((Graphics ProcessingUnit，圖形處理單元)的雷達前視成像方法，具體為在CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture，計算統一的設備體系結構)架構中實現雷達前視成像的并行設計，用于提高雷達前視成像效率，達到實時處理雷達回波數據的目的。

背景技術

雷達前視區域的三維場景具有分辨率高、數據多、場景維度大的特點，會增加信號估計的時間，同時壓縮感知重構算法又包含大量的矩陣運算和迭代運算，計算復雜度高，僅采用傳統的串行方式進行處理，存在運行時間過長問題，無法達到實時處理的要求；近年，GPU(圖形處理器)從專業圖形處理到科學計算的轉型使GPU協處理器成為超級計算領域的新寵，其超強的浮點計算能力使其成為提高成像算法處理效率最有效方法之一。CUDA是GPU廣泛應用的一種編程模型，支持C/C++、FORTAN語言的擴展；提供了豐富的高性能數學函數庫，比如CUBLAS、CUFFT、CUDNN等。

發明內容

針對上述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種基于GPU的雷達前視成像方法，以解決傳統CPU(Central Processing Unit，中央處理單元)串行計算進行成像耗時較長且無法滿足微波成像系統實時處理需求的問題。

本發明實現的技術思路為：在對雷達前視區域三維場景目標進行壓縮感知成像處理時，首先在CPU端按照串行的方式輸入觀測向量和超材料孔徑天線的輻射場強度數據；利用超材料孔徑天線產生頻率捷變的輻射場對場景進行遍歷，結合目標所處的場景位置先驗信息，將成像場景按照一定的距離與方位分辨率進行離散網格化處理，再計算處在對應目標位置范圍處所對應的測量矩陣；在GPU端構建基于壓縮感知的雷達前視成像數學模型；采用CUDA編程架構利用共軛梯度(CgSolve)算法對上述數學模型進行并行求解，估計出目標場景的散射系數分布。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案予以實現。

一種基于GPU的雷達前視成像方法，所述方法包括如下步驟：

步驟1，在CPU端，獲取接收天線對目標場景的觀測向量；并對所述目標場景進行網格劃分，獲取目標所處網格范圍對應的測量矩陣，建立從所述觀測向量中恢復場景目標后向散射系數的優化模型；

步驟2，在GPU端，從所述CPU端獲取所述觀測向量和所述測量矩陣，采用CUDA架構并行實現從所述觀測向量中恢復場景目標后向散射系數向量；

步驟3，在CPU端，從所述GPU端獲取所述場景目標后向散射系數向量，將所述場景目標后向散射系數向量對應到所述目標所處網格范圍內，從而得到三維場景目標的估計模型，完成雷達前視成像。

本發明與現有技術相比具有如下優點：1)本發明利用超材料孔徑天線產生的頻率捷變輻射場對場景進行觀測，結合先進的壓縮感知重構算法，實現對前視場景的三維計算成像。優點在于超材料孔徑單通道成像雷達天線系統規模實現相對簡單，可避免傳統實孔徑成像所需的復雜陣面天線設計；2)采用共軛梯度算法實現雷達前視三維場景目標成像，算法穩定性好，有利于大規模數據的成像處理；3)基于GPU平臺，并行實現雷達前視場景目標成像處理，可以提高成像效率。

附圖說明