基于gpu的合成孔徑雷達回波仿真方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于雷達信號處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法。該基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法包括以下步驟：步驟1，在CPU端，設(shè)置合成孔徑雷達的工作參數(shù)；步驟2，在CPU端，以SAR觀測場景的中心為參考點建立坐標(biāo)系，設(shè)置SAR每個陣元在每個方位時間的位置，設(shè)置SAR觀測場景中每個散射點的坐標(biāo)和散射系數(shù)；步驟3，將CPU中設(shè)置的所有數(shù)據(jù)復(fù)制到GPU的全局內(nèi)存中；步驟4，在GPU端，使用3個Kernel函數(shù)得出第l個方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)，l＝1,2,...,Na；步驟5，令l依次取1,2,...,Na，并重復(fù)執(zhí)行步驟4，得出所有方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)。
【專利說明】基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達信號處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真 方法，本發(fā)明可用于機載、彈載平臺SAR(合成孔徑雷達）成像的回波仿真。

【背景技術(shù)】
[0002] SAR成像方法研宄需要特定條件的SAR原始回波信號，這些數(shù)據(jù)往往無法通過雷 達載體實測獲得，如彈載SAR，因此可通過仿真來獲得成像所需的原始回波信號具有重大意 義。
[0003] 回波仿真需要對模擬場景的每個散射點進行回波計算，計算量龐大，回波生成時 間長。模擬回波的時域算法運算效率低，不適合大場景面目標(biāo)回波數(shù)據(jù)的模擬。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提出基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法，本發(fā)明采用基于 同心圓的頻域算法，進一步提高了回波仿真的性能，縮短了仿真時間。
[0005] 為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實現(xiàn)。
[0006] 基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法包括以下步驟：
[0007] 步驟1，在CPU端，設(shè)置合成孔徑雷達的工作參數(shù)；所述合成孔徑雷達的工作參數(shù) 包括合成孔徑雷達方位向采樣點數(shù)Na;
[0008] 步驟2,在CPU端，設(shè)置SAR觀測場景，以SAR觀測場景的中心為參考點建立坐標(biāo) 系，設(shè)置SAR每個陣元在每個方位時間的位置，設(shè)置SAR觀測場景中每個散射點的坐標(biāo)和散 射系數(shù)；
[0009] 步驟3,將CPU在步驟1和步驟2中設(shè)置的所有數(shù)據(jù)復(fù)制到GPU的全局內(nèi)存中；
[0010] 步驟4,在GPU端，使用第1個Kernel函數(shù)、第2個Kernel函數(shù)和第3個Kernel 函數(shù)得出第1個方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)，1 = 1，2, ...，Na;
[0011] 步驟5,令1依次取1，2,...，Na，并重復(fù)執(zhí)行步驟4,得出所有方位時間SAR觀測場 景的回波數(shù)據(jù)。
[0012] 本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明應(yīng)用了多種優(yōu)化策略，充分挖掘了面目標(biāo)回波仿真 的高并行性，在保證精度的同時，大幅度減少了回波的生成時間。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 圖1為發(fā)明的基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法的流程圖；
[0014] 圖2a為本發(fā)明中為第1個Kernel函數(shù)分配線程網(wǎng)格的示意圖；
[0015] 圖2b為本發(fā)明中為第2個Kernel函數(shù)分配線程網(wǎng)格的示意圖；
[0016] 圖3為本發(fā)明中第2個Kernel函數(shù)的每個線程塊對對應(yīng)數(shù)據(jù)進行樹狀結(jié)構(gòu)累加 求和的不意圖；
[0017] 圖4為本發(fā)明中為第3個Kernel函數(shù)分配線程網(wǎng)格的示意圖；
[0018] 圖5a為仿真實驗中利用本發(fā)明得出的散射點二維回波數(shù)據(jù)的幅度圖；
[0019] 圖5b為仿真實驗中利用本發(fā)明得出的散射點二維回波數(shù)據(jù)的相位圖；
[0020] 圖6a為仿真實驗中面目標(biāo)仿真原始場景圖；
[0021] 圖6b為仿真實驗中利用本發(fā)明得出的面目標(biāo)回波二維幅度圖；
[0022] 圖6c為仿真實驗中利用本發(fā)明得出的面目標(biāo)成像結(jié)果示意圖。

【具體實施方式】
[0023] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明：
[0024] 參照圖1，為本發(fā)明的基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法的流程圖。該基于 GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法包括以下步驟：
[0025] 步驟1，在CPU端，設(shè)置合成孔徑雷達的工作參數(shù)，所述合成孔徑雷達的工作參 數(shù)包括：合成孔徑雷達波束角、合成孔徑雷達距離向采樣點數(shù)（距離單元數(shù)）隊、合成孔徑 雷達方位向采樣點數(shù)Na、合成孔徑雷達距離向采樣頻率Fs、合成孔徑雷達距離向采樣間隔 Ar、合成孔徑雷達距離向第一個采樣單元（第一個距離單元）的斜距Rtl、光速c、合成孔徑 雷達發(fā)射信號帶寬B、合成孔徑雷達發(fā)射信號的載波波長λ。
[0026] 步驟2,在CPU端，設(shè)置SAR觀測場景，以SAR觀測場景的中心為參考點建立坐標(biāo) 系，設(shè)置SAR每個陣元在每個方位時間的位置，設(shè)置場景中散射點間的間隔，設(shè)置SAR觀測 場景中每個散射點的坐標(biāo)和散射系數(shù)。
[0027] 步驟3,將CPU在步驟1和步驟2中設(shè)置的所有數(shù)據(jù)復(fù)制到GPU的全局內(nèi)存中；此 時，需要預(yù)先在GPU端為來自CPU的數(shù)據(jù)分配全局內(nèi)存。
[0028] 步驟4,在GPU端，使用第1個Kernel函數(shù)、第2個Kernel函數(shù)和第3個Kernel 函數(shù)得出第1個方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)，1 = 1，2, ...，Na。
[0029] 得出第1個方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)的過程包括如下子步驟：
[0030] (4. 1)在GPU端，為第1個Kernel函數(shù)分配Nl個線程塊， 八]=L(P〇int_m"?/iV-1 + 256)/256」L·」表示向上取整，P〇int_num表示第1個方位 時間SAR觀測場景種所有散射點的個數(shù)，N為設(shè)定的自然數(shù)。每個線程塊包含256個線程 (即每個線程塊的大小BLOCK_SIZE設(shè)置為256)。這樣就能確保為第1個Kernel函數(shù)分配 的線程總數(shù)為256的倍數(shù)，多余的線程不分配任務(wù)。參照圖2a，為本發(fā)明中為第1個Kernel 函數(shù)分配線程網(wǎng)格的示意圖；圖2a中，Block(0,0)，Block(l，0)，Block(2,0)…表示為第1 個Kernel函數(shù)分配的線程塊，ThreadO至Thread255表不每個線程塊的256個線程。
[0031] 第1個Kernel函數(shù)的每個線程得出第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)，在計 算第1個方位時間每個散射點的回波數(shù)據(jù)時，計算第1個方位時間對應(yīng)散射點所在距離單 元的回波數(shù)據(jù)并進行隊次Sinc插值，將對應(yīng)散射點所在距離單元的回波數(shù)據(jù)進行第k次 sine插值后的數(shù)據(jù)記為對應(yīng)散射點的第k次sine插值數(shù)據(jù)，k取1至隊;將對應(yīng)散射點的 第1次sine插值數(shù)據(jù)至對應(yīng)散射點的第隊次sine插值數(shù)據(jù)組合為對應(yīng)散射點的回波數(shù) 據(jù)。可以看出，每個散射點的回波數(shù)據(jù)是長度為隊的向量（即包括N々數(shù)據(jù)）。
[0032]當(dāng)?shù)?個Kernel函數(shù)的每個線程得出第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)之 后，對第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)進行累加（第1個方位時間N個散射點的相 同距離單元的sine插值數(shù)據(jù)進行累加），得出第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的第 1個距離單元的累加結(jié)果至第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的第隊個距離單元的累 加結(jié)果，將第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的第1個距離單元的累加結(jié)果至第1個 方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的第隊個距離單元的累加結(jié)果組成第1個方位時間N個 散射點的回波數(shù)據(jù)的累加結(jié)果。第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的累加結(jié)果是由隊 個復(fù)數(shù)元素組成的向量（即包括隊點數(shù)據(jù)），
[0033] 本發(fā)明實施例中，根據(jù)前述說明，第1個Kernel函數(shù)使用的線程的個數(shù)為 LP〇int_/ri/m/A^，表示向上取整；第1個Kernel函數(shù)的每個線程得出的N個散射 點的回波數(shù)據(jù)的累加結(jié)果為長度為隊的向量（N^點數(shù)據(jù)），表示合成孔徑雷達距離向采 樣點數(shù)。當(dāng)?shù)?個Kernel函數(shù)的每個線程得出N個散射點的回波數(shù)據(jù)的累加結(jié)果之后， 將其存儲于GPU的全局內(nèi)存中，因此在GPU的全局內(nèi)存中需要為第1個Kernel函數(shù)分配 隊XPoint_num/N個復(fù)數(shù)單元（每個復(fù)數(shù)單元用于存儲復(fù)數(shù)據(jù)）。
[0034] 顯然，為第1個Kernel函數(shù)分配的線程網(wǎng)格與N的大小密切相關(guān)，為了給單個線 程分配盡可能多的任務(wù)以提高第1個Kernel函數(shù)的效率并考慮全局內(nèi)存的限制，設(shè)置改變 N使第1個Kernel函數(shù)的每個線程得出的N個散射點的回波數(shù)據(jù)的累加結(jié)果的大小限制在 IGB以下，由此找出的最大的N值為設(shè)定的N的取值。
[0035] (4.2)在GPU端，為第2個Kernel函數(shù)分配N2個線程塊 7V2 = (Point_/W- 1 + 256) / 256」XM，為第2個Kernel函數(shù)分配的每個 線程塊包括256個線程。N2個線程塊可以用二維線程塊網(wǎng)格進行表示，二維線程塊網(wǎng) 格的行數(shù)為隊，列數(shù)為//V-1 + 256')/ 256]。參照圖2b，為本發(fā)明中 為第2個Kernel函數(shù)分配線程網(wǎng)格的不意圖。圖2b中，Block(0, 0)，Block(1，0)…Block(0,I)，Block(1，1)…，Block(0,Nr)，Block(1，Nr)…代表為第 2 個Kernel函數(shù)分配N2 個線程塊；ThreadO至Thread255表不每個線程塊的256個線程。
[0036] 針對第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得出的256X隊個復(fù)數(shù)元素（即第1個 Kernel函數(shù)的每個線程塊得出的256個第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的累加結(jié) 果），在第2個Kernel函數(shù)中調(diào)用隊個線程塊；針對第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得出 的第1個方位時間N個散射點第k個距離單元的256個復(fù)數(shù)元素，在第2個Kernel函數(shù)對 應(yīng)的隊個線程塊中使用第k個線程塊對第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得出的第1個方 位時間N個散射點第k個距離單元的256個復(fù)數(shù)元素進行樹狀結(jié)構(gòu)累加求和（并行歸約求 和），得出第1個方位時間第2個Kernel函數(shù)對應(yīng)的隊個線程塊中第k個線程塊的累加求 和結(jié)果，k取1至隊?？梢钥闯?，第2個Kernel函數(shù)得出第1個方位時間的N2個累加求和 結(jié)果。
[0037] 具體地說，第2個Kernel函數(shù)要同時并行對第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得 出的256X隊個復(fù)數(shù)元素進行樹狀結(jié)構(gòu)累加求和，在第2個Kernel函數(shù)對應(yīng)的\個線程塊 中使用第k個線程塊對第1個Kernel函數(shù)的對應(yīng)線程塊得出的256XN/h復(fù)數(shù)元素進行 樹狀結(jié)構(gòu)累加求和的過程為：將第1個Kernel函數(shù)的對應(yīng)線程塊得出的第1個方位時間N 個散射點的第k個距離單元的累加結(jié)果（由256個復(fù)數(shù)元素組成）從GPU的全局內(nèi)存讀取 到共享內(nèi)存中，然后在GPU的共享內(nèi)存中，使用第2個Kernel函數(shù)對應(yīng)的隊個線程塊中的 第k個線程塊對第1個Kernel函數(shù)的對應(yīng)線程得出的第1個方位時間N個散射點第k個 距離單元的累加結(jié)果進行樹狀結(jié)構(gòu)累加求和（并行歸約求和）。參照圖3,為本發(fā)明中第2 個Kernel函數(shù)的每個線程塊對對應(yīng)數(shù)據(jù)進行樹狀結(jié)構(gòu)累加求和的示意圖。第2個Kernel 函數(shù)的對應(yīng)線程塊的每個線程將對應(yīng)的一個復(fù)數(shù)元素從GPU的全局內(nèi)存中讀取到GPU的共 享內(nèi)存，并行歸約求和結(jié)束后，結(jié)果位于共享內(nèi)存中的第一個元素，由對應(yīng)線程塊中的〇號 線程將累加結(jié)果寫入GPU的全局內(nèi)存。要實現(xiàn)共享內(nèi)存的并行歸約求和就要求每個線程塊 的線程和數(shù)據(jù)個數(shù)都是2的整數(shù)冪，但實際中每個距離單元上的最后一個線程塊需要處理 的數(shù)據(jù)很可能小于程序中的塊尺寸256,但由于在CUDA單指令多線程的編程模型中，它也 開辟了 256個復(fù)數(shù)元素的共享內(nèi)存并且會讀取全局內(nèi)存，因此為了使第2個Kernel函數(shù)正 確執(zhí)行，在線程讀取數(shù)據(jù)到共享內(nèi)存前，要判斷線程的序號是否小于一個距離單元待累加 的數(shù)據(jù)個數(shù)，如果小于則該線程讀取全局內(nèi)存相應(yīng)元素到共享內(nèi)存的相應(yīng)位置，否則此線 程對它在共享內(nèi)存中對應(yīng)的元素置0。這樣，第2個Kernel單元對每個距離單元的數(shù)據(jù)就 能做任意數(shù)目的并行歸約求和，而不要求數(shù)據(jù)量為256的整數(shù)倍。
[0038] (4. 3)在GPU端，為第3個Kernel函數(shù)分配隊個線程塊，為第3個Kernel函數(shù)分 配的每個線程塊包括256個線程。參照圖4,為本發(fā)明中為第3個Kernel函數(shù)分配線程網(wǎng) 格的示意圖；圖4中，Block(0, 0)，Block(0, 1)…Block(0,Nr)表示為第3個Kernel函數(shù)分 配的線程塊，ThreadO至Thread255表不每個線程塊的256個線程。
[0039] 在調(diào)用第2個Kernel函數(shù)實現(xiàn)回波數(shù)據(jù)的部分累加后，采用第3個Kernel函數(shù) 將第2個Kernel函數(shù)的輸出結(jié)果再次用共享內(nèi)存進行累加。在本發(fā)明實施例中，第3個 Kernel函數(shù)的第k個線程塊從GPU的全局內(nèi)存中讀取第2個Kernel函數(shù)得出的第1個方 位時間的第k個距離單元的累加結(jié)果（由256個復(fù)數(shù)元素組成），然后對第2個Kernel函 數(shù)得出的第1個方位時間的第k個距離單元的累加求和結(jié)果進行樹狀結(jié)構(gòu)累加求和（并行 歸約求和），得出對應(yīng)的累加求和結(jié)果，k取1至隊。第3個Kernel函數(shù)得出第1個方位時 間的隊個累加求和結(jié)果。需要說明的是，如果第3個Kernel函數(shù)在同一個距離單元上待 累加的數(shù)據(jù)多于256個，先由線程塊將該距離單元上256個數(shù)據(jù)寫入共享內(nèi)存，之后該距離 單元的其他所有數(shù)據(jù)用while循環(huán)累加到共享內(nèi)存上，這樣就能保證第3個Kernel函數(shù)的 一個線程塊可以實現(xiàn)一個距離單元數(shù)據(jù)的累加；如果第3個Kernel函數(shù)在一個距離單元上 待累加的數(shù)據(jù)少于256個，則第3個Kernel函數(shù)采用和第2個Kernel函數(shù)采用相同的方 式，即對共享內(nèi)存的多余元素補〇,再進行歸約求和。第3個Kernel函數(shù)執(zhí)行完成后，在隊 個距離單元上產(chǎn)生隊點回波。
[0040] 本發(fā)明實施例中，第1個Kernel函數(shù)、第2個Kernel函數(shù)和第3個Kernel函數(shù)分 別按照各自的線程網(wǎng)格依次執(zhí)行，完成在GPU上并行實現(xiàn)發(fā)射一次脈沖收到回波的過程， 也就是波束范圍內(nèi)所有散射點回波的疊加。
[0041] 相比傳統(tǒng)的回波模擬算法，本發(fā)明在計算每個散射點的回波數(shù)據(jù)時，只需要計算 它所在距離單元的回波并進行多點插值，大大減少了計算量。得出第1個方位時間每個散 射點的回波數(shù)據(jù)的過程包括以下子步驟：
[0042] (a)首先根據(jù)合成孔徑雷達的工作參數(shù)，判斷對應(yīng)散射點是否在合成孔徑雷達的 波束范圍內(nèi)。具體地說，計算出對應(yīng)散射點的斜視角，如果它小于波束角的1/2,則對應(yīng)散射 點在合成孔徑雷達的波束范圍內(nèi)；否則，對應(yīng)散射點不在雷達的波束范圍內(nèi)。
[0043] (b)計算合成孔徑雷達的波束范圍內(nèi)對應(yīng)散射點的瞬時斜距R，
[0044] (c)以合成孔徑雷達第一個距離單元為參考單元，確定合成孔徑雷達的波束范圍 內(nèi)對應(yīng)散射點所在距離單元的序號ind

【權(quán)利要求】
1. 基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，在CPU端，設(shè)置合成孔徑雷達的工作參數(shù)；所述合成孔徑雷達的工作參數(shù)包括 合成孔徑雷達方位向采樣點數(shù)Na; 步驟2,在CPU端，設(shè)置SAR觀測場景，以SAR觀測場景的中心為參考點建立坐標(biāo)系，設(shè) 置SAR每個陣元在每個方位時間的位置，設(shè)置SAR觀測場景中每個散射點的坐標(biāo)和散射系 數(shù)； 步驟3,將CPU在步驟1和步驟2中設(shè)置的所有數(shù)據(jù)復(fù)制到GPU的全局內(nèi)存中； 步驟4,在GPU端，使用第1個Kernel函數(shù)、第2個Kernel函數(shù)和第3個Kernel函數(shù) 得出第1個方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)，1 = 1，2,. . .，Na; 步驟5,令1依次取1，2, ...，Na，并重復(fù)執(zhí)行步驟4,得出所有方位時間SAR觀測場景的 回波數(shù)據(jù)。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法，其特征在于，在步驟1 中，所述合成孔徑雷達的工作參數(shù)還包括合成孔徑雷達距離向采樣點數(shù)隊； 在步驟4中，得出第1個方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)的過程包括如下子步驟： (4. 1)在GPU端，為第1個Kernel函數(shù)分配N1個線程塊，
位時間SAR觀測場景種所有散射點的個數(shù)，N為設(shè)定的自然數(shù)，為第1個Kernel函數(shù)分配 的每個線程塊包含256個線程； 利用第1個Kernel函數(shù)的每個線程得出第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)，在計 算第1個方位時間每個散射點的回波數(shù)據(jù)時，計算第1個方位時間對應(yīng)散射點所在距離單 元的回波數(shù)據(jù)并進行sine插值，將對應(yīng)散射點所在距離單元的回波數(shù)據(jù)進行第k次sine 插值后的數(shù)據(jù)記為對應(yīng)散射點的第k次sine插值數(shù)據(jù)，k取1至隊;將對應(yīng)散射點的第1 次sine插值數(shù)據(jù)至對應(yīng)散射點的第隊次sine插值數(shù)據(jù)組合為對應(yīng)散射點的回波數(shù)據(jù)； 當(dāng)?shù)?個Kernel函數(shù)的每個線程得出第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)之后，對 第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)進行累加，得出第1個方位時間N個散射點的回波 數(shù)據(jù)的第1個距離單元的累加結(jié)果至第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的第隊個距 離單元的累加結(jié)果，將第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的第1個距離單元的累加結(jié) 果至第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的第隊個距離單元的累加結(jié)果組成第1個方 位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù)的累加結(jié)果；在得出第1個方位時間N個散射點的回波數(shù)據(jù) 的累加結(jié)果的過程中，第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得出256X隊個復(fù)數(shù)元素； (4. 2)在GPU端，為第2個Kernel函數(shù)分配N2個線程塊
塊包括256個線程； 針對第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得出的256X隊個復(fù)數(shù)元素，在第2個Kernel函 數(shù)中調(diào)用隊個線程塊；針對第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得出的第1個方位時間N個 散射點第k個距離單元的256個復(fù)數(shù)元素，在第2個Kernel函數(shù)對應(yīng)的隊個線程塊中使 用第k個線程塊對第1個Kernel函數(shù)的每個線程塊得出的第1個方位時間N個散射點第 k個距離單元的256個復(fù)數(shù)元素進行并行歸約求和，得出第1個方位時間第2個Kernel函 數(shù)對應(yīng)的隊個線程塊中第k個線程塊的累加求和結(jié)果； (4. 3)在GPU端，為第3個Kernel函數(shù)分配N,個線程塊，為第3個Kernel函數(shù)分配的 每個線程塊包括256個線程； 在調(diào)用第2個Kernel函數(shù)實現(xiàn)回波數(shù)據(jù)的部分累加后，采用第3個Kernel函數(shù)將第2個Kernel函數(shù)的輸出結(jié)果再次用共享內(nèi)存進行累加；第3個Kernel函數(shù)的第k個線程 塊從GPU的全局內(nèi)存中讀取第2個Kernel函數(shù)得出的第1個方位時間的第k個距離單元 的累加結(jié)果，然后對第2個Kernel函數(shù)得出的第1個方位時間的第k個距離單元的累加求 和結(jié)果進行并行歸約求和，得出對應(yīng)的累加求和結(jié)果；第3個Kernel函數(shù)得出的第1個方 位時間的隊個累加求和結(jié)果為第1個方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求1所述的基于GPU的合成孔徑雷達回波仿真方法，其特征在于，在步驟5之后，在GPU端，對所有方位時間SAR觀測場景的回波數(shù)據(jù)做距離向傅里葉變換，得到距 離頻域所有方位時間的回波數(shù)據(jù)；將距離頻域所有方位時間的回波數(shù)據(jù)乘以距離頻域匹配 項，得出距離頻域匹配后所有方位時間的回波數(shù)據(jù)；對距離頻域匹配后所有方位時間的回 波數(shù)據(jù)作距離向逆傅里葉變換，得出距離頻域匹配后所有方位時間的時域回波數(shù)據(jù)。
【文檔編號】G01S13/90GK104483670SQ201410718693
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月1日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月1日
【發(fā)明者】梁毅, 邢孟道, 杜凡, 李震宇 申請人:西安電子科技大學(xué)