基于GPU的多模式SAR实时成像算法研究
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1.中国科学院电子学研究所北京100190;2.微波成像技术重点实验室北京100190;3.中国科学院大学北京100049

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中图分类号:

TN957.52

基金项目:


Research on realtime imaging algorithm for multimode SAR with GPU
Author:
Affiliation:

1.Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 2.Science and Technology on Microwave Imaging Laboratory, Beijing 100190, China; 3.University of Chinese Academy Sciences, Beijing 100049, China

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    摘要:

    合成孔径雷达(SAR)成像处理需要较大的计算量,在基于中央处理器(CPU)平台开发的SAR成像系统上处理一般需要消耗很长时间,无法满足实时成像的要求。借助于计算统一设备架构(CUDA)编程模型,基于图形处理器(GPU)提出了一种适用于多模式SAR的实时成像方案。该方案通过数据分段处理技术解决了计算设备GPU显存容量不足的问题;通过分析成像处理任务的并行度,利用异步执行流处理技术减少数据处理对数据交互的等待时间;通过优化GPU内存访问机制并使用特殊函数单元(SFU)减少计算时钟周期。同时,该方案能够支持多GPU设备的并行处理,充分利用了GPU设备的计算资源。在NVIDIA GT 740M和INTEL Q6600上的实验结果表明,该方案与传统的基于CPU的单线程SAR成像技术相比,有了近150倍的速度提升,大大提高了SAR成像处理的计算效率,具有很好的工程应用前景。

    Abstract:

    The SAR imaging system is timeconsuming, which is developed based on central processing unit (CPU), because of the huge computation of SAR image processing, making realtime imaging impossible. Based on Computed Unified Device Architecture, This study proposes a new plan for realtime SAR imaging operated on graphic processing unit (GPU) which works for multiple workingmode SAR. This new proposal makes the plan work with small GPU memory by dividing SAR data into pieces, uses the asynchronous execution of multistream technology to cut down the time wasting in data transfer, optimizes memory management to get less access time of memory and uses lightweight function of special function unit (SFU) to reduce clock cycle. All computational resources are totally exploited because this plan is suitable for multi GPU. It has been shown by an experiment on an NVIDIA GT740M and INTEL Q6600 that the proposed plan has an acceleration ratio of nearly 150. The proposed realtime SAR imaging system improves the imaging efficiency greatly and has a better application future.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

翟新刚,韦立登,汪丙南,向茂生.基于GPU的多模式SAR实时成像算法研究[J].电子测量技术,2016,39(10):81-86

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  • 在线发布日期: 2016-11-24
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