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随着遥感的发展以及人们对于高分辨率干涉SAR图像的需求,将来会研制越来越多的机载/星载干涉SAR系统。机载/星载干涉SAR回波仿真技术是系统关键技术攻关、研制过程中重要的工具,能够为成像质量、干涉质量、系统设计、目标识别等问题提供指标分析验证、算法研究等方面的支撑。干涉SAR回波仿真是干涉SAR系统所必须的关键技术,其和SAR回波仿真的区别在于需要考虑目标的高程信息以及对于大场景的需求,从而带来仿真计算量的海量增加。因此提高干涉SAR回波仿真效率成为了机载/星载干涉SAR技术研究的关键问题之一。论文在国内外研究基础上,以提高干涉SAR回波仿真效率为目的,对基于GPU大规模并行计算的机载/星载干涉SAR回波仿真技术进行深入的研究,主要内容和独立工作点如下:
1.在图形处理器(GPU,Graphic Processing Unit)上利用CUDA(CommonUnifled Device Architecture)并行编程模型实现机载干涉SAR回波大规模并行仿真,结合距离时域方法、一维卷积方法来提高计算效率。和OpenMP、MPI、网格计算等方法相比大大提高计算效率。试验结果表明,该方法不仅保证计算精度,而且能够在NVIDIA Geforce9500GT32核GPU上,在1024*1024场景大小、512*512目标场景大小条件下获取相对单核CPU运算有28倍左右的速度提升,相当于32个单核CPU节点情况下的OpenMP、MPI、网格计算并行方法的运算能力。
2.将CUDA技术应用于星载干涉SAR回波仿真中,在GPU上完成星地几何关系解算、回波计算等工作。按照星载系统参数进行仿真试验,并利用NVIDIA Tesla C1060240核GPU进行试验,该方法相对单核CPU运算在2048*8192场景大小、512*512目标场景大小的条件下获取408倍的速度提升,在4096*16384场景大小、512*512目标场景大小的条件下获取388倍的速度提升。
3.基于MVC模式设计并实现了包含信号产生、信号发射、信号散射、信号接收、回波存储等过程的星载干涉SAR星地一体化仿真软件,能够利用GPU进行快速运算,方便的引入系统误差和运动误差,并对仿真试验结果、参数进行管理,为星载干涉SAR技术研究提供帮助。