[发明专利]一种基于GPU的快速频域后向投影三维成像方法

说明书

本发明公开了一种基于GPU的快速频域后向投影三维成像方法，该方法基于GPU的并行化处理能力，运用三维频域后向投影算法，通过利用图形处理器GPU采用一种单程序多数据的指令模式来对其丰富的硬件资源进行调度的能力，使图形处理器GPU中的一个线程负责一个频谱网格点，在各个线程内并行计算当前频域网格点在所有阵列向的后向投影值并累加，最后通过三维傅里叶逆变换得到三维SAR图像，从而大幅度提升了后向投影算法的运行效率。与现有技术相比，本发明具有较高的运算效率实现了线阵SAR的三维成像的特点，适用于合成孔径雷达成像、地球遥感等领域。

技术领域：

本技术发明属于雷达技术领域，它特别涉及了合成孔径雷达(SAR)成像技术领域。

背景技术：

由于具有全天时、全天候和大场景观测等优势，合成孔径雷达(SAR)已成为当今大面积地形测绘的一项重要遥感技术，在地形测绘、自然灾害监测和自然资源调查等领域发挥越来越大的作用。线阵SAR(LASAR)是传统二维SAR成像技术目标维数空间分辨能力的扩展，可以获得观测目标场景的三维雷达成像，能够更加精细地描述观测场景中目标的几何和散射特征，较传统二维SAR提高了雷达系统的目标特征提取和目标识别能力，成为了近年来SAR成像技术的热点研究课题(详见参考文献“张清娟,李道京,李烈辰.连续场景的稀疏阵列SAR侧视三维成像研究.电子与信息学报,2013,(5):1097-1102.”)。线阵SAR成像系统的基本原理是通过线阵天线的运动合成一个大的虚拟二维面阵天线，获得面阵平面内的二维高分辨，再结合脉冲压缩技术获得雷达视线方向高分辨率，从而实现对观测目标场景的三维成像。

后向投影(BP)算法是一种精确的SAR时域成像算法，它首先将合成孔径雷达原始数据沿距离向进行距离压缩(脉冲压缩)，然后通过选择不同慢时间观测空间中任意像素点在距离压缩后SAR数据空间中的数据，补偿方位向多普勒相位，并进行相干积累，最终获得各像素点散射系数的成像算法。由于在精确已知天线相位中心(Antenna Phase Center,APC)的前提下，BP算法可以有效补偿运动误差，因而已被广泛应用，详见“师君.双基地SAR与线阵SAR原理及成像技术研究[D].电子科技大学博士论文.2009”。

图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)是一种专为执行复杂的数学和几何运算而设计的微处理器，常用于图形运算，是显卡的核心部件。GPU非常适用于有大规模浮点运算的场景，有强大的并发计算能力，与中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)相比，计算效率有成百上千倍的提升，而在SAR成像过程中涉及大量的复数运算，因此非常适合用GPU来加速。

频域BP成像算法将距离压缩回波的频谱投影到图像的波数域以得到图像的频谱，再将图像的频谱通过傅立叶逆变换到图像域得到三维SAR图像。频域BP算法不但具有时域BP算法成像精度高的优点，而且具有更高的成像效率。虽然频域BP算法与时域BP算法相比有较大的效率提升，但在场景较大的情况下仍需要耗费较多时间，因为随着场景的增大，成像时需要划分的网格点数呈指数级增加，而成像过程中需要逐个网格点计算后向投影值，计算量极为巨大，限制了其实际应用。但频域BP算法具有高度并行化的结构，算法中各个网格点后向投影值的计算是相互独立的，将其在GPU平台上进行并行加速后，计算效率有极大的提升。

发明内容：

本发明提供了一种基于GPU的快速频域后向投影三维成像方法，该方法基于GPU的并行化处理能力，运用三维频域后向投影算法，让一个线程负责一个频谱网格点，在各个线程内并行计算当前网格点在所有阵列向的后向投影值并累加，再经傅里叶逆变换得到三维SAR图像，从而极大地提升了后向投影算法的运行效率。

为了方便描述本发明的内容，首先作以下术语定义：

定义1、标准SINC函数插值方法