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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开一种基于多服务器多GPU的星载SAR成像实时处理方法，其步骤包括：首先在任意一个CPU主机端上读取星载SAR雷达回波数据，利用多个CPU主机端之间的免密通信，将雷达回波信号数据划分到多个CPU主机端上；然后在每个CPU主机端读取相对应的雷达回波信号数据参数及多个GPU设备端信息，设置该CPU主机端线程数；接着每个GPU设备端从其相对应的CPU主机端读取为其针对方位向的划分的星载SAR雷达回波数据、分配的内存，以及雷达回波信号的复数回波；最后在GPU设备端实现复数回波的距离向脉冲压缩并实现BP成像；在获取所有GPU设备端上的BP成像后写入雷达回波数据处理文件，分析成像结果。

主权项：1.一种基于多服务器多GPU的星载SAR成像实时处理方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1，在任意一个服务器CPU主机端上读取星载SAR雷达回波信号数据，利用多个服务器CPU主机端之间的免密通信，将雷达回波信号数据划分到多个服务器CPU主机端上；步骤2，在每个服务器CPU主机端读取相对应的雷达回波信号数据参数、相对应多个GPU设备端信息，并设置该服务器CPU主机端线程数；步骤3，每个GPU设备端从其相对应的CPU主机端读取为其针对方位向的划分的星载SAR雷达回波信号数据，以及该GPU设备端的分配内存；步骤4，每个GPU设备端接入相对应服务器CPU主机端传入雷达回波信号的复数回波；步骤5，每个GPU设备端实现复数回波的距离向的脉冲压缩；步骤6，在每个服务器CPU主机端所控制的GPU设备端上实现BP成像；步骤7，获取所有服务器CPU主机端相对应的所有GPU设备端上的BP成像，并写入雷达回波数据处理文件，利用MATLAB读取处理后的雷达回波信号数据并根据所处理雷达回波信号数据绘图，分析成像结果；所述步骤6中，在完成BP成像过程中分析星载SAR雷达回波数据在距离向的脉冲压缩、BP成像所需参数，利用插值实现回波脉冲的升采样，分析BP成像处理前后的依赖性，对有数据依赖性且for循环体量较大的操作流程选择通过CPU主机端进行多线程加速；反之对没有数据依赖性且循环体量较大的操作流程选择在GPU设备端使用CUDA进行加速：具体的，在BP成像前利用sinc插值实现回波脉冲的升采样，CPU主机端将各个参数计算结果以及升采样后的回波脉冲分给不同的GPU设备端，通过GPU设备端反复执行投影与积累，实现BP成像；另外，针对BP成像以及BP成像前的参数计算过程中没有数据依赖性的操作，在GPU设备端通过以下几个核函数实现；Kernel1：GnrEcho：如果星载SAR雷达回波信号数据为实部虚部分离的形式，通过该核函数实现星载SAR雷达回波信号数据的实部虚部结合；Kernel2：Pul_Press：针对做完距离向傅里叶变换的雷达回波信号数据，复乘一个匹配滤波器，实现雷达回波信号数据的距离向脉冲压缩；Kernel3：InitSensorPos：计算雷达位置信息，构建雷达与目标的坐标系；Kernel4，Init_Sig_stav：选取起始位置、雷达位置有效区域；Kernel5、Kernel6：Init_Grdx以及Init_Grd_Slt_y：划分地面网格；Kernel7、Kernel8：Init_Senpos以及Init_AzSE：选取有效孔径；Kernel9：ProcessPoint：完成对回波信号数据的sinc插值，实现升采样；完成雷达天线中心相位与目标瞬时斜距的计算；同时完成距离向相位补偿；并最终完成BP成像；若Kernel1、Kernel2、Kernel3、Kernel4所处理的数据具有数据依赖性，先将其分配到GPU设备端上通过逐个核函数依次运行；Kernel5、Kernel6的输入数据与Kernel1、Kernel2、Kernel3、Kernel4四个核函数处理的数据有关，在Kernel1、Kernel2、Kernel3、Kernel4四个核函数运算过后将运算结果置于GPU设备端上：Kernel5与Kernel6需要等待上述核函数Kernel1-Kernel4运算完成后再进行运算，在Kernel5核函数执行前加上阻塞；Kernel7与Kernel8需要等待Kernel3完成后再进行运算，将Kernel3与Kernel7、Kernel8置于同一工作流下，尽可能减少GPU设备端与CPU主机端数据传输的耗时；完成上述核函数操作后、利用Kernel9完成BP成像；考虑到对内存的消耗和各个GPU设备端之间的可重叠计算，计算好基于方位向优先存储的数据偏移，包括行列的偏移，实现多GPU的并行处理。

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