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基于GPU的遥感数据实时处理研究

作　者: 吴亚丽
导　师: 陆锦辉; 李守学
学　校: 南京理工大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 实时处理 GPU SAR成像 CUDA平台 CS算法
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 8次
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内容摘要

本文主要研究星载合成孔径雷达(SAR)实时成像处理技术及其在GPU(图形处理器)上的实现。星载SAR成像处理需要海量运算和高速缓存,基于传统的CPU处理器运算效率低,难以满足高效SAR图像应用的需求。可编程的图形核心处理器采用多线程并发技术,具有高速运算能力,在通用计算和高性能图像处理运算领域有广泛的应用前景,可用于高效SAR成像处理。本文介绍了星载合成孔径雷达成像的基本原理,采用结构简单、易于硬件实现的Chirp Scaling算法,基于全新的运算平台CUDA并利用高速浮点运算能力的图形核心处理器GPU实现了合成孔径雷达成像处理。本文利用CUDA并行计算架构,通过开辟多线程来对图像数据分块进行预处理；通过CPU与GPU协同处理完成了轨道参数的设置和多普勒参数的计算；通过GPU多核并行完成相位因子的计算和因子与图像数据的复乘。最后给出了实验结果并测试了性能,通过分析表明基于GPU的成像处理与基于CPU硬件设备的方案相比大大提升了成像效率。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
1 绪论  9-17
  1.1 课题的研究背景和意义  9-11
    1.1.1 研究背景  9-10
    1.1.2 研究意义  10-11
  1.2 课题的研究现状和发展趋势  11-15
    1.2.1 合成孔径雷达的发展及国内外研究动态  11-13
    1.2.2 合成孔径雷达成像算法概述  13-14
    1.2.3 GPU和CUDA的发展动态  14-15
  1.3 本文主要内容安排  15-16
  1.4 本文主要创新点  16-17
2 SAR成像与成像算法分析  17-29
  2.1 合成孔径原理  17-19
  2.2 SAR成像原理  19-21
    2.2.1 回波信号的多普勒历史及参数  19-21
  2.3 回波信号模型分析  21-23
  2.4 CS算法介绍  23-28
    2.4.1 CS算法概览  23-25
    2.4.2 CS算法各步骤理论原理  25-28
  2.5 本章小结  28-29
3 GPU通用计算与CUDA平台  29-42
  3.1 GPU通用计算  29-32
    3.1.1 GPU通用计算原理  29-30
    3.1.2 GPU架构与性能研究  30-32
  3.2 CUDA通用计算平台  32-41
    3.2.1 CUDA硬件结构  33-35
    3.2.2 CUDA编程模型  35-41
  3.3 本章小结  41-42
4 基于CUDA的SAR成像系统设计与实现  42-57
  4.1 实验平台  42
  4.2 基于CUDA的CS算法实现  42-54
    4.2.1 CUDA并行性优化原理  42-43
    4.2.2 总体逻辑设计方案  43-44
    4.2.3 各模块详细设计方案  44-54
  4.3 实验结果与分析  54-56
  4.4 本章小结  56-57
5 结论  57-58
致谢  58-59
参考文献  59-61

基于GPU的遥感数据实时处理研究

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