[发明专利]基于GPU的高分辨率宽测绘带机载SAR实时成像处理系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于GPU的高分辨率宽测绘带机载SAR实时成像处理系统，涉及SAR信号处理技术领域。

背景技术

GPU是近年来新兴的一种处理核心技术（参见《GPU高性能运算之CUDA》，中国水利水电出版社，第一版，张舒，褚艳利，2010），基于GPU的成像处理设备较基于CPU的设备具有更高的处理效率和更小的体积，便于运输和部署。在GPU设备中，以NVIDIA公司的设备最为成熟，目前Tesla型号的GPU处理器是专门为高性能计算设计的，可以采用CUDA进行程序设计。但该型号GPU处理器仅有商业版本的，无法满足机上设备的环境指标要求。

SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）是目前广泛应用的机载传感器之一，不同于光学图像，SAR数据处理需要较为复杂的成像处理运算过程，无法满足实时处理的需求，目前的SAR处理方式主要为飞行过后将存储的数据回放到基于CPU的地面处理系统，再进行事后成像处理（参见合成孔径雷达成像——算法与实现，Ian G.Cumming,Frank H.Wong，洪文、胡东辉等译，电子工业出版社,2007）。在SAR成像处理广泛运用的三种算法中，Omega-K算法相对于RD算法和CS算法，更加适用于机载SAR环境（参见R.Bamler.A Comparison of Rage-Doppler and Wavenumber Domain SAR Focusing Algorithms.IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing,30(4),pp.706-713,July1992.）。

对于具备0.3米高分辨率，65536距离向点数的宽测绘带的SAR成像处理设备目前仅有地面事后成像处理设备，还没有机上实时成像处理设备的先例，无法满足在减灾、探测过程中的数据实时性要求，综合考虑机上高分辨率宽测绘带实时处理的应用情况，地面事后成像处理设备存在如下缺点：

1)目前的基于CPU或基于GPU的Omega-K成像处理算法无法满足实时处理要求：(a)针对于传统的基于CPU的成像处理，速度无法满足实时处理要求;(b)在SAR成像处理过程中，数据以脉冲的形式存储的，成像时需要将特定数量的脉冲组成一景数据进行处理，为了避免因数据分景造成的边缘图像质量下降，实际分景过程中各景数据交界处需要有一定的重叠区域，该重叠区域大小与每景数据大小无关，只受到SAR脉冲特性的限制。而由于GPU显存容量限制了一景数据量，目前重叠区域在每景数据所占的比例较大，降低GPU成像处理效率;

在本发明针对的宽测绘带SAR成像处理环境下，会因为各景数据重叠区域过大（本应用情况下约为40%）而过多的进行了无效的数据处理，极大的限制成像处理效率，使得其无法满足实时成像处理的要求。

2)事后成像处理设备所处理的原始数据、POS数据等均为经过回放后的数据文件，当需要对某块数据进行处理时，可以直接读取该数据文件的相关位置获取数据处理，并可以根据实际数据处理速度控制读取数据的速度。而实时环境下数据是被动接收的方式，数据流入速度是固定的。另外事后POS数据为根据全程POS实时数据进行精细处理后的结果数据，精度较实时数据会提高一至两个数量级。因此实时处理相对于事后处理，需要对实时POS数据进行额外的运算。

总之，现有地面事后成像处理设备的成像处理流程、成像处理算法均无法满足机上环境的高分辨率宽测绘带实时成像处理要求。因此需要一种基于GPU的高分辨率宽测绘带机载SAR实时成像处理设备以满足数据使用需求。

发明内容

本发明提供了一种基于GPU的高分辨率宽测绘带机载SAR实时成像处理系统，通过优化的Omega-K成像处理算法，提高了数据处理效率，可以支持于机上0.3m分辨率，64K距离向采样点，最高600MBps码率的实时成像处理。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：该方法将主服务器和从服务器设置在飞机上；主服务器集成了2块CPU、2块NVIDIA Tesla系列GPU、96GB DDR3内存和1块数据接收卡；从服务器集成了2块CPU、2块NVIDIA Tesla系列GPU、96GB DDR3内存；

该方法的具体步骤为：

步骤一，主服务器实时的获取雷达原始数据、定位系统POS/惯导系统IMU数据以及授时数据，并进行缓存；其中在获取雷达原始数据时进行降采样处理，在获取定位系统POS/惯导系统IMU数据以及授时数据时进行插值处理；