[发明专利]基于GPU的雷达前视成像方法

权利要求书

1.一种基于GPU的雷达前视成像方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1，获取接收天线对目标场景的观测向量；并对所述目标场景进行网格划分，获取目标所处网格范围对应的测量矩阵，建立从所述观测向量中恢复目标场景后向散射系数的优化模型；

步骤2，将所述观测向量和所述测量矩阵复制到GPU显存上，并行实现从所述观测向量中恢复目标场景后向散射系数向量；

步骤3，将所述目标场景后向散射系数向量对应到所述目标所处网格范围内，从而得到目标的估计模型，完成雷达前视成像；

其中，步骤1具体为：

(1a)在CPU上采用串行方式读入接收天线对目标场景的观测向量y以及目标所处网格范围对应的测量矩阵Dic，且：

y＝Dic·x+n

其中，y∈C^M×1是接收天线对目标场景散射场的观测信号，Dic∈C^M×N是由天线的辐射方向图组成的测量矩阵，x∈C^N×1是目标场景后向散射系数，n为测量噪声项，M、N为正整数，C^M×1表示M×1维的复数域，C^M×N表示M×N维的复数域，C^N×1表示N×1维的复数域；

(1b)对所述目标场景后向散射系数建立如下优化模型：

其中，为目标场景后向散射系数的估计值，为范数的平方，||·||₁为范数，ρ为正则化参数；

(1c)所述接收天线为超材料孔径天线；对所述目标场景进行网格划分，满足如下要求：

场景水平方位分辨率δ_crx＝λR/2D_x；垂直俯仰分辨率δ_cry＝λR/2D_y；距离分辨率δ_r＝c/2B；其中，λ为雷达发射信号波长，R为目标距超材料孔径天线平面的距离，D_x天线面板的水平长度，D_y为天线面板的垂直长度，c为光速，B为雷达发射信号的带宽；

步骤2具体为：

(2a)对GPU进行初始化：分配显存空间，将从CPU上获取的所述观测向量和所述测量矩阵复制到GPU显存上；

(2b)初始化场景目标后向散射系数的估计值x^l＝Dic^H·y；l的初值为1，l≤L，符号(·)^H表示复数矩阵的共轭转置；

(2c)在GPU上计算所述场景目标后向散射系数的估计值x^l的共轭梯度其中，H(x^l)为系数矩阵，且为对称正定矩阵；

(2d)采用共轭梯度算法计算场景目标后向散射系数的估计值x^l的残差值△x^l+1，所述残差值△x^l+1满足

(2e)计算所述残差值△x^l+1与场景目标后向散射系数的估计值x^l的二范数比值

(2f)判断迭代次数l和二范数比值threshold是否满足如下条件：

(l+1≤L)||(threshold>δ)

若满足，则更新场景目标后向散射系数的估计值x^l+1＝x^l-μ×△x^l+1；且令迭代次数l的值加1，并重复执行子步骤(2c)至(2e)；其中，δ为迭代阈值，μ为迭代步长，L为最大迭代次数；

否则，得到场景目标后向散射系数的估计值作为从所述观测向量中恢复的场景目标后向散射系数向量。

2.根据权利要求1所述的一种基于GPU的雷达前视成像方法，其特征在于，子步骤(2c)中，在GPU上，设计向量转化为对角阵的内核函数，完成向量对角化的并行实现，从而所述系数矩阵H(x^l)的计算式表示为：

H(x^l)＝2Dic^H·Dic+ρΛ(x^l)

其中，Λ(x^l)为对角矩阵，且τ表示属于[0,0.1)区间内的常数。

3.根据权利要求1所述的一种基于GPU的雷达前视成像方法，其特征在于，子步骤(2d)中，采用共轭梯度算法计算场景目标后向散射系数的估计值x^l的残差值△x^l+1，具体包括：

(2d1)设置初始搜索点和允许误差ε，以及最大迭代步数K；

(2d2)计算所述初始搜索点的梯度值

(2d3)设置初始搜索方向P₀＝R₀；

(2d4)设置循环变量初值k＝0，k∈(0,1,...,K-1)；

(a)计算搜索步长

(b)在搜索点处沿着搜索方向P_k进行一维搜索，得到精确搜索点

(c)计算精确搜索点的梯度值R_k+1＝R_k-α_kH(x^l)P_k；

(d)判断精确搜索点的梯度值以及循环变量是否满足如下条件：(R_k+1≤ε)||(k>K)；

(e)若不满足，在所述精确搜索点的梯度值R_k+1和搜索方向P_k张成的正交锥中找到一个向量P_k+1＝R_k+1+β_kP_k，使得向量P_k+1与P_k共轭，即(P_k+1)^TH(x^l)P_k＝0；其中，并令循环变量k的值加1，重复执行子步骤(a)至子步骤(d)；

若满足，则场景目标后向散射系数的估计值x^l的残差值

(2d5)输出场景目标后向散射系数的估计值x^l的残差值