一种基于图形处理单元的SAR雷达回波获取方法与流程

本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种基于图形处理单元的SAR雷达回波获取方法，适用于大场景SAR回波的仿真实时处理。

背景技术：
合成孔径雷达(SAR)能够全天时、全天候地对目标或场景进行观测，在灾害监测、资源勘查，尤其是军事和民用领域都有着巨大的应用空间。随着合成孔径雷达(SAR)技术日益发展，越来越多的高分辨率新型合成孔径雷达(SAR)被开发出来，然而在新型合成孔径雷达(SAR)付诸实践之前，一般需要对新型SAR接收的回波信号进行精确仿真，进而对该新型SAR进行评估和验证；其中，新型SAR接收的回波信号包括点目标和分布式场景目标。对于点目标的精确仿真，传统的SAR回波信号仿真方法为时域逐点扫描法，该方法用于点目标即可产生点目标的回波数据，但该方法效率较低。对分布式场景目标进行精确仿真时，日益增长的高分辨宽测绘带要求会使得分布式场景目标的仿真点数可能骤增，甚至达到几百万点，进而导致计算量巨大，时域逐点扫描法的计算效率难以负荷。为了提高计算效率，现有方法将具有并行处理功能的图形处理单元(GraphicsProcessingUnit,GPU)架构应用到SAR回波仿真中，虽然该方法利用图形处理单元架构能够提高计算效率，但采用的回波仿真方法仍然是传统的时域回波仿真算法。为了进一步提高计算效率，相关研究人员结合同心圆算法和图形处理单元架构共同进行SAR回波仿真，但是，该方法采用的同心圆算法精度不高，会导致图像质量恶化；并且，该方法没有对图形处理单元架构的设计进行深入优化，效率依然较低，相对常规的时域回波仿真算法，场景目标仿真的加速比很低，不能满足实时处理需求。

技术实现要素：
针对以上现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种基于图形处理单元的SAR雷达回波获取方法，使用该种基于图形处理单元的SAR雷达回波获取方法，能够获得高分辨率SAR图像。本发明的实现思路是：确定SAR雷达的载机飞行速度、SAR雷达合成孔径方位时间、SAR雷达的载机飞行方向和SAR雷达波束照射扫描范围内包含P个点目标，然后将P个点目标划分到K个同心圆内，选取第k个同心圆中第i个点目标的能量幅度值进行多倍插值操作，依次计算第k个同心圆中第i个点目标的回波表达式和方位时间为t时第k个同心圆对应的SAR雷达脉压回波，最终计算方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et后进行匹配滤波逆处理，计算方位时间为t时的脉冲压缩前原始回波信号，进而计算SAR雷达的合成孔径方位时间内对应的SAR雷达原始回波信号。为达到上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。一种基于GPU的SAR雷达回波获取方法，包括以下步骤：步骤1，确定图形处理单元，并从图形处理单元中获取SAR雷达的载机飞行速度V、SAR雷达合成孔径方位时间T、SAR雷达的载机飞行方向和SAR雷达波束范围内包含的P个点目标；步骤2，在P个点目标中，任意选取其中一个点目标作为基准点目标，所述基准点目标横坐标是X0，纵坐标是Y0，计算方位时间为t时所述基准点目标与SAR雷达的载机之间距离R(t)和方位时间为t时所述基准点目标在SAR雷达的载机上的相位然后设定SAR雷达的距离采样频率F,从而计算得到SAR雷达的距离向采样间隔δ，并根据所述SAR雷达距离向采样间隔δ，将P个点目标划分到K个同心圆内；步骤3，选取第k个同心圆中第i个点目标的能量幅度值进行多倍插值操作，得到第k个同心圆中第i个点目标的幅度主峰值σi，并将所述第k个同心圆中第i个点目标的幅度主峰值σi，作为第k个同心圆中第i个点目标的后向散射系数，进而计算得到第k个同心圆中第i个点目标回波其中，k∈{1,2,…,K}，K表示以SAR雷达为圆心、且包含P个点目标的同心圆个数，；步骤4，假设方位时间为t时第k个同心圆包含Ik个点目标，所述Ik个点目标各自对应点目标回波，并将第k个同心圆包含的Ik个点目标各自对应的点目标回波进行累加，得到方位时间为t时第k个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Sk，然后遍历扫描方位时间为t时K个同心圆各自包含的点目标，最终计算得到方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et；其中，t∈{1,2,…,T}，T表示设定的SAR雷达合成孔径方位时间；步骤5，对方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et进行匹配滤波逆处理，计算得到方位时间为t时的脉冲压缩前原始回波信号步骤6，重复步骤4和步骤5，直至计算得到方位时间T时的脉冲压缩前原始回波信号此时得到方位时间为1时的脉冲压缩前原始回波信号到方位时间为T时的脉冲压缩前原始回波信号然后对其进行累加处理，计算得到SAR雷达的合成孔径方位时间T内对应的SAR雷达原始回波信号本发明的有益效果：本发明方法利用同心圆算法进行多倍插值处理，既能够保证仿真精度，又能够提高了SAR图像的信噪比；同时本发明方法引入图形处理单元(GraphicsProcessingUnit,GPU)架构进行深度优化，极大地提高了仿真效率，同时满足大场景下SAR雷达回波的实时处理需求。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。图1是本发明的一种基于图形处理单元的SAR雷达回波获取方法流程示意图；图2是使用本发明方法接收SAR雷达回波的同心圆分布示意图；图3是本发明使用流技术加速模式示意图；图4是本发明GPU实现回波归约相加的示意图；图5是使用基于双GPU的改进同心圆算法仿真SAR雷达回波的流程示意图；图6是本发明中SAR回波仿真的基准图像示意图；其中，横轴表示方位向，单位是采样单元，纵轴表示距离向，单位是采样单元；图7是本发明中常规同心圆算法仿回波的成像结果示意图；其中，横轴表示方位向，单位是采样单元，纵轴表示距离向，单位是采样单元；图8是本发明方法改进同心圆算法在GPU下仿回波的成像结果示意图；其中，横轴表示方位向，单位是采样单元，纵轴表示距离向，单位是采样单元。具体实施方式参照图1，为本发明的一种基于图形处理单元的SAR雷达回波获取方法流程示意图；该种基于图形处理单元的SAR雷达回波获取方法，包括以下步骤：步骤1，确定图形处理单元，并从图形处理单元中获取SAR雷达的载机飞行速度V、SAR雷达合成孔径方位时间T、SAR雷达的载机飞行方向和SAR雷达波束范围内包含的P个点目标。具体地，本发明的一种基于GPU的SAR雷达回波获取方法，首先在CPU处理器中设定雷达参数，所述雷达参数包括SAR雷达的载机飞行速度V、SAR雷达合成孔径方位时间T、SAR雷达的载机飞行方向和SAR雷达波束范围内包含的P个点目标，并据此分配图形处理单元(GPU)内的物理内存空间。所述CPU处理器即常规计算机里的中央处理器，CPU处理器作为主机端，图形处理单元(GPU)是一个并行数据计算器。CPU处理器和图形处理单元(GPU)构成协同处理的工作模式，CPU处理器负责处理逻辑性强的事务处理和串行计算，图形处理单元(GPU)负责处理并行化的任务和数据计算。CPU处理器和图形处理单元(GPU)通过新一代总线或接口标准(PCI-Express，PCI-E)总线连接。其中，线程(thread)是图形处理单元(GPU)的最小单位，是一个相对独立可调度的执行单元；GPU中的线程块是由若干线程组成，同一个线程块中的所有线程享用一块内存，彼此通信或快速同步。然后将所述SAR雷达的载机飞行速度V、SAR雷达合成孔径方位时间T、SAR雷达的载机飞行方向和SAR雷达波束范围内包含的P个点目标存入图形处理单元(GPU)中；当SAR雷达波束的距离向单元数小于4096个点数时使用图形处理单元(GPU)中的共享内存；当SAR雷达波束的距离向单元数大于4096时调用图形处理单元(GPU)中的全局内存，所述全局内存和所述共享内存为GPU的高速存储器；最后把SAR雷达的载机飞行速度、SAR雷达的载机飞行方向和SAR雷达波束范围内包含的P个点目标发送至图形处理单元(GPU)中。步骤2，在P个点目标中，任意选取其中一个点目标作为基准点目标，所述基准点目标横坐标是X0，纵坐标是Y0，计算方位时间为t时所述基准点目标与SAR雷达的载机之间距离R(t)和方位时间为t时所述基准点目标在SAR雷达的载机上的相位然后设定SAR雷达的距离采样频率F,从而计算得到SAR雷达的距离向采样间隔δ，并根据所述SAR雷达距离向采样间隔δ，将P个点目标划分到K个同心圆内。具体地，在GPU内SAR雷达波束范围内包含的P个点目标中，任意选取其中一个点目标作为基准点目标，所述基准点目标横坐标是X0，纵坐标是Y0，分别计算在时刻t时所述基准点目标与SAR雷达的载机之间距离R(t)和在时刻t时所述基准点目标在SAR雷达的载机上的相位其表达式分别为：其中，C表示光速，V表示SAR雷达的载机飞行速度，H表示SAR雷达的载机飞行高度，λ表示SAR雷达的工作波长，t表示SAR雷达的载机在飞行过程中的任意一个方位时间,t∈T，T表示SAR雷达的载机接收回波的方位时间，C表示光速，F表示设定的SAR雷达距离采样频率。参照图2，为使用本发明方法接收SAR雷达回波的同心圆分布示意图；分别计算得到SAR雷达与所述P个点目标中每一个点目标之间的斜距和相位；设定SAR雷达的距离采样频率F,从而计算得到SAR雷达的距离向采样间隔δ，并根据所述SAR雷达的距离向采样间隔δ，将P个点目标划分到K个同心圆内，其中K的表达式为：K＝round(R1/δ)-round(R2/δ)其中，F表示设定的SAR雷达距离采样频率，round(·)表示四舍五入运算，R1表示SAR雷达到点目标j1的最远斜距，R2表示SAR雷达到点目标j2的最近斜距，j1表示所述P个点目标距离SAR雷达半径最大的点目标，j2表示所述P个点目标距离SAR雷达半径最小的点目标。步骤3，选取第k个同心圆中第i个点目标的能量幅度值进行多倍插值操作，得到第k个同心圆中第i个点目标的幅度主峰值σi，并将所述第k个同心圆中第i个点目标的幅度主峰值σi，作为第k个同心圆中第i个点目标的后向散射系数，进而计算得到第k个同心圆中第i个点目标回波其中，k∈{1,2,…,K}，K表示将P个点目标按照设定方式划分后对应的同心圆个数。具体地，选取第k个同心圆中第i个点目标的能量幅度值进行多倍Sinc插值操作，得到第k个同心圆中第i个点目标的幅度主峰值σi，并将所述第k个同心圆中第i个点目标的幅度主峰值σi，作为第k个同心圆中第i个点目标的后向散射系数，进而计算得到第k个同心圆中第i个点目标回波其表达式为：其中，Ri表示第k个同心圆中第i个点目标到SAR雷达的斜距，λ表示SAR雷达的工作波长，σi表示第k个同心圆中第i个点目标的后向散射系数，exp(·)表示指数函数，k∈{1,2,…,K}，K表示以SAR雷达为圆心、且包含P个点目标的同心圆个数，i∈{1,2,…,P}，P表示设定的GPU中SAR雷达波束范围内包含的点目标个数。步骤4，假设方位时间为t时第k个同心圆包含Ik个点目标，所述Ik个点目标各自对应点目标回波，并将第k个同心圆包含的Ik个点目标各自对应的点目标回波进行累加，得到方位时间为t时第k个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Sk，然后遍历扫描方位时间为t时K个同心圆各自包含的点目标，最终计算得到方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et；其中，t∈{1,2,…,T}，T表示设定的SAR雷达合成孔径方位时间。具体地，在GPU中，利用归约相加思想对方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波进行快速仿真处理，即假设第k个同心圆包含Ik个点目标，所述Ik个点目标各自对应点目标回波，并将第k个同心圆包含的Ik个点目标各自对应的点目标回波进行累加，得到第k个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Sk，然后遍历扫描K个同心圆各自包含的点目标，最终计算得到方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et；所述方位时间为t时第k个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Sk和方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et的表达式分别为：其中，Ri表示第k个同心圆中第i个点目标到SAR雷达的斜距，λ表示SAR雷达的工作波长，δ(·)表示冲击响应函数，k∈{1,2,…,K}，i'∈{1,2,…,Ik}，K表示以SAR雷达为圆心、且包含P个点目标的同心圆个数，Ik表示第k个同心圆包含的点目标个数，σi'表示第k个同心圆中第i'个点目标的幅度主峰值，exp(·)表示指数函数。具体实施细节为：假设方位时间为t时SAR雷达波束照射扫描K个同心圆得到M×N个点目标，然后在GPU中开辟M×N个线程，其中第l个线程对应获得第l个点目标回波，并将方位时间t时M×N个点目标各自对应的点目标回波归约相加为第t块回波Et，所述第t块回波Et为方位时间t时SAR雷达波束照射扫描K个同心圆获得的M×N个点目标对应的SAR雷达回波，并将其作为方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et；其中，M×N个点目标各自对应的点目标回波的示意图如图3左侧虚线框内所示，框内一个小方格代表一个点目标回波；其中，l∈{1,2,…,M×N}。本发明利用归约相加思想实现方位时间为t时SAR雷达波束照射扫描范围内M×N个点目标回波的同心圆累加，实现SAR雷达脉压回波进行快速仿真处理；参照图4，为本发明使用回波归约相加的示意图，具体处理步骤为：假设在第t块回波Et内开辟Q个线程，且Q为2的整数幂，每个线程对应一个回波，同时实现第0个与第Q/2个、第1个与第(Q/2+1)个、……、第Q/2个与第(Q/2+Q/2)个线程的回波相加，这样得到Q/2个回波；在此基础上再实现第0个与第Q/4个、第1个与第(Q/4+1)个、……、第Q/4个与第(Q/4+Q/4)个线程的回波相加，这样会得到Q/4个回波；如此递推下去，得到第t块回波Et内Q个线程的回波累加；同理得到方位时间为t+1时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et+1，并假设在第t+1块回波Et+1内开辟2的整数幂个线程，设为g个，则第t块回波Et与第t+1块回波Et+1也分别按照归约相加的方法进行累加，直到设定的SAR雷达合成孔径方位时间T对应的第1块回波E1到第T块回波ET分别按照归约相加的方法进行累加；其中，t、(t+1)∈{1,…,T}；传统回波相加耗时与(Q·g-1)成正比，本发明归约相加方法耗时与log2(Q·g)成正比，即两者速度的比例(加速比)为其中，线程(thread)是GPU执行时的最小单位。步骤5，对方位时间为t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et进行匹配滤波逆处理，计算得到方位时间为t时的脉冲压缩前原始回波信号具体地，在CPU处理器中设定匹配滤波逆过程的频域表达式，即调频项，并将所述调频项传入GPU中，然后对GPU中方位时间t时K个同心圆对应的SAR雷达脉压回波Et进行匹配滤波逆处理，计算得到方位时间为t时的脉冲压缩前原始回波信号其表达式为：其中，表示匹配滤波逆过程的频域表达式，即调频项，exp(·)表示指数函数，fr表示SAR雷达距离向频率，γ表示SAR雷达发射脉冲的调频率，i∈{1,2,…,Ik}，Ik表示第k个同心圆中包含的点目标个数，IFFT表示逆快速傅里叶变换，FFT表示快速傅里叶变换。步骤6，重复步骤4和步骤5，直至计算得到方位时间T时的脉冲压缩前原始回波信号此时得到方位时间为1时的脉冲压缩前原始回波信号到方位时间为T时的脉冲压缩前原始回波信号然后对其进行累加处理，计算得到SAR雷达的合成孔径方位时间T内对应的SAR雷达原始回波信号具体地，所述SAR雷达的合成孔径方位时间T内对应的SAR雷达原始回波信号其表达式为：其中，t∈{1,2,…,T}，T表示设定的SAR雷达合成孔径方位时间，∑表示求和符号，表示方位时间为t时的脉冲压缩前原始回波信号。计算得到SAR雷达的合成孔径方位时间T内对应的SAR雷达原始回波信号后，将所述SAR雷达的合成孔径方位时间T内对应的SAR雷达原始回波信号发送至CPU处理器进行输出。通过对以下实测数据的仿真实验来进一步验证本发明的有效性。(一)场景目标仿真实验在回波仿真实验中，选用如图5所示的某机场SAR图作为基准图像，共有2048×2048个像素点。仿真平台和环境参数雷达基本参数如表一所示。表一仿真平台和环境参数仿真1，利用常规同心圆算法结合GPU实现对基准图进行回波仿真，仿真过程中都扫描1728×1784＝3082752个点目标。然后利用常规的线频调变标算法对产生的回波数据分别进行成像处理，得到如图6所示的成像结果；其中，横轴表示方位向，单位是采样单元，纵轴表示距离向，单位是采样单元；仿真2，利用本发明的基于GPU的改进同心圆算法对基准图进行回波仿真，仿真过程中都扫描1728×1784＝3082752个点目标。然后利用常规的线频调变标算法对产生的回波数据分别进行成像处理，得到如图7所示的成像结果；其中，横轴表示方位向，单位是采样单元，纵轴表示距离向，单位是采样单元；通过比较仿真1的图6和仿真2的图7，发现由于常规同心圆算法采样峰值点不精确，导致图7成像精度降低，从两图对比中可以看出，本发明的仿回波精度更好，得到的成像结果整体信噪比更高。仿真3，为了测试本发明GPU并行优化设计的加速性能，将本发明方法、使用CPU实现本发明改进同心圆的方法，以及CPU实现传统时域逐点扫描仿回波算法分别进行耗时对比。为了保证测量数据的有效性和对比性，本发明采用单个GPU和单个CPU进行处理，设定相同的雷达载机的飞行轨迹，并把所有的点目标均设置在扫描范围内。测量时间统计结果如下表二所示，三者耗时对比图如图8所示。其中，传统CPU耗时表示常规同心圆算法在CPU下运算时间，改进同心圆CPU耗时表示本发明改进同心圆(本发明的前五个步骤)在CPU下运算时间，改进同心圆CPU耗时表示本发明方法下运算时间；加速比1为本发明改进同心圆算法的CPU实现和本发明实现的耗时比例；加速比2为传统时域逐点扫描算法的CPU实现和本发明的耗时对比表二三种回波仿真方法测量时间对比从上表1可以看出，随着扫描点数增加，传统时域逐点扫描算法CPU实现的耗时是线性急速增长的，其中，在序号7的实验中因为耗时太长，未做传统算法的CPU耗时测量实验；本发明改进同心圆CPU实现耗时也是线性急速增长的；本发明GPU实现耗时是非常短的，而且缓慢增长。其原因是该本发明对GPU进行了两个层次的优化处理，所以随着仿真点数的增多，本文方法并行优势的发挥越来越明显，以至在第六次实验中当扫描点数超过四百万时，加速比2竟达到3724倍。为了更直观地反映并行优势，将上表绘制成下图8，其中横坐标表示每个脉冲扫描的点目标个数，单位是点数；纵坐标表示仿真实验的测量时间，单位是秒。综上所述，仿真实验验证了本发明的正确性，有效性和可靠性。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围；这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。