嵌入式GPU滑动聚束SAR实时成像方法.pdf

域的重要技术之一，它能提供高分辨率的地形图像，广泛应用于军事、地质、环境监测等多个领域。然而，传统的SAR实时成像系统面临实时性不足和功耗过高的挑战，这对嵌入式系统的设计提出了严峻的考验。针对这一问题，嵌入式GPU滑动聚束SAR实时成像方法应运而生。 嵌入式GPU，即集成在嵌入式设备中的图形处理器，具有强大的并行计算能力，适合处理大量数据密集型任务，如SAR成像。在本方法中，研究者提出了一种内存分割与重配置方案，旨在充分利用嵌入式GPU有限的内存资源。通过采用页锁定内存技术，可以保证数据在传输过程中不被操作系统挪用，从而提升处理效率。同时，利用zero-copy技术，减少数据在内存与GPU之间拷贝的次数，进一步优化了数据传输过程，实现了数传-计算并行化处理。 在算法并行计算环节，研究者巧妙地利用了GPU的共享内存和寄存器资源，实现了大规模数据并行。共享内存允许多个线程快速访问同一块数据，减少了数据在全局内存和计算核心间的交互时间；寄存器则提供了高速且低延迟的数据存储空间，有助于提升计算速度。通过这些技术，嵌入式GPU能够在短时间内处理大量的SAR数据，显著提升了实时成像性能。 实验结果显示，在NVIDIA TX2嵌入式平台上，对于16384x8192点的滑动聚束SAR数据，该方法仅需12.66秒即可完成成像处理，同时功耗仅为15瓦。这不仅远优于传统的计算平台，而且具有良好的能耗比，为嵌入式SAR系统的实际应用提供了可能。 该研究的优化方法不仅限于滑动聚束模式，还可以应用于其他模式的雷达处理算法。其成果对未来嵌入式实时成像处理的发展具有重要的参考价值，为构建更高效、低功耗的星载SAR系统提供了新的思路和技术支持。通过这种方式，我们可以期待未来的SAR成像系统在保持高分辨率的同时，具备更高的实时性和更低的运行成本。