[發明專利]一種合成孔徑雷達的分布式壓縮感知并行成像方法

有效

• 申請號: 202110943300.3
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113671502B
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發明（設計）人: 廖可非;鄭燦;王海濤;歐陽繕;蔣俊正;謝躍雷
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G01S13/88;G01S7/41
• 代理公司: 桂林市華杰專利商標事務所有限責任公司 45112
• 代理人: 陶平英

本發明公開了一種合成孔徑雷達的分布式壓縮感知并行成像方法，通過獲得距離向和方位向稀疏觀測的回波矩陣；對獲得的回波矩陣進行Spark分布式CS算法距離向并行重構的Map階段；再進行Spark分布式CS算法方位向并行重構的Map階段，獲得重構數據，完成稀疏數據的整個重構階段。該方法應用Apache計算平臺中的Spark分布式計算框架，將稀疏觀測的目標回波數據按行分別劃分成若干個行向量，并將這些行向量進行分區，使用Spark不同的Executor進行距離向分布式并行重構；將距離向重構的數據按列分別劃分成若干個列向量，并將這些列向量進行分區，使用Spark不同的Executor進行方位向分布式并行重構；最后將各個Executor的處理結果聚合起來，通過fftshift操作，完成SAR的壓縮感知算法快速計算。

技術領域

本發明涉及合成孔徑雷達稀疏成像領域，尤其涉及一種合成孔徑雷達的分布式壓縮感知并行成像方法。

背景技術

合成孔徑雷達(Synthetic?Aperture?Radar，SAR)一種能夠在任何時間、任何天氣條件下獲取高分辨率圖像的主動遙感系統，現今雷達已成為重要的信息傳感器之一，在國防領域以及民用領域得到越來越廣泛的應用。雷達的高分辨率圖像是對在一定雷達頻帶和觀測角范圍內的散射數據進行處理得到的。隨著SAR技術的不斷發展和應用場景的復雜化，實現大場景成像和獲得更多的場景細節信息已經成為了迫切的需求。但是，如何實現單機SAR的大場景高分辨率高精度高效成像和擴展單機計算能力是目前面臨的關鍵問題。

在SAR的成像算法中，壓縮感知(Compressive?Sensing，CS)算法適合應用于大場景高分辨率高精度稀疏成像。但是，CS算法的算法迭代次數多，成像時有較長的延時，限制了其在實際中的進一步應用。因此，國內外學者提出了基于圖形處理器GPU(GraphicsProcessing?Unit，GPU)的SAR壓縮感知算法，借助GPU大量的算術邏輯單元和并行編程模型，實現CS算法的快速計算。但是，使用GPU加速CS算法計算也存在以下兩個問題：一個是現有GPU顯存有限且成本較高，所以無法完成大量目標回波數據的重構計算；最重要的是，基于GPU的數據計算平臺的計算能力擴展性不足，提高計算能力只能通過擴展GPU的數量，但是多GPU共享并行運算的架構復雜；且一般服務器GPU擴展十分有限，組建超級計算機的成本十分昂貴。因此，CS算法的深化應用受到了很大的限制。

近年來，隨著計算機技術和網絡技術的飛速發展，廉價的物理機組成的分布式平臺，在需要巨大計算能力的場景中得到了實踐和應用。其主要的思想是將需要巨大運算量的任務劃分成若干個子任務，將這些子任務發送到不同的計算機并行處理，最后將各個計算機計算結果聚合起來完成復雜任務的計算，減少了單機的計算量，從而大大減少了計算時間，提高計算效率，并且計算機數量可以隨意增減，集群中的節點(節點是指若干臺獨立的物理計算機)可以無限擴展，從而集群的計算能力可以無限擴展。因此，將分布式計算應用于SAR的CS算法計算，是一個解決SAR成像計算量大的有效方法之一。

發明內容

針對現有技術的不足，解決如何實現SAR的大場景高分辨率高精度成像和降低成像時延的技術問題，而提供一種合成孔徑雷達的分布式壓縮感知并行成像方法，該方法應用Apache計算平臺中的Spark分布式計算框架，將稀疏觀測的目標回波數據按行分別劃分成若干個行向量，并將這些行向量進行分區，使用Spark不同的Executor進行距離向分布式并行重構；將距離向重構的數據按列分別劃分成若干個列向量，并將這些列向量進行分區，使用Spark不同的Executor進行方位向分布式并行重構；最后將各個Executor的處理結果聚合起來，通過fftshift操作，完成SAR的壓縮感知算法快速計算。

實現本發明目的的技術方案是：

一種合成孔徑雷達的分布式壓縮感知并行成像方法，包括如下步驟：

1)獲取距離向和方位向稀疏觀測的回波矩陣，并將獲得的數據傳輸至Hadoop的分布式文件系統中；