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基于TX2的微型SAR实时成像信号处理技术

电子技术应用 11期

姚森1，2，李和平1，白浩琦1，2

（1.中国科学院空天信息创新研究院，北京100190；2.中国科学院大学电子电气与通信工程学院，北京 100049）

摘要： 微型合成孔径雷达实时成像处理系统使用GPU实现，该系统以波数域成像算法为基础，采用两步运动补偿方法补偿无人机平台的运动误差，然后使用相位梯度自聚焦算法补偿残留相位误差。基于NVIDIA公司TX2开发板对实时成像处理系统进行了算法开发与验证，结合GPU特性对成像算法并行化处理，在18.5 s内实现了16k×8k点的数据处理。试验结果验证了实时成像处理系统的有效性。

關(guān)鍵詞： 微型合成孔径雷达波数域成像算法 GPU 实时成像处理器

中圖分類號(hào)：TN957.5
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.233949
引用格式：姚森，李和平，白浩琦. 基于TX2的微型SAR實(shí)時(shí)成像信號(hào)處理技術(shù)[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2023，49(11)：160-164.

Real-time imaging signal processing technology of miniature SAR based on TX2

Yao Sen1，2，Li Heping1，Bai Haoqi1，2

(1.Aerospace Information Research Institute， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China；2.School of Electronic， Electrical and Communication Engineering， University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049， China)

Abstract： The mini-SAR real-time imaging processing system uses GPU to implement the wave number domain imaging algorithm. It adopts a two-step motion compensation method to compensate for the motion error of the unmanned aerial vehicle platform, and then uses the phase gradient autofocus algorithm to compensate for the residual phase error. Based on the NVIDIA TX2 development board, this paper develops and verifies the real-time imaging processing system algorithm, and combines the GPU characteristics to parallelize the imaging algorithm. The system achieved data processing of 16k×8k points in 18.5 seconds. Experimental results have verified the effectiveness of the real-time imaging processing system.

Key words : mini-SAR radar；wavenumber domain algorithm；GPU；real-time imaging processor

【引言】

合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）憑借其全天時(shí)、全天候、穿透能力強(qiáng)和探測(cè)距離遠(yuǎn)等優(yōu)點(diǎn)，在災(zāi)害監(jiān)測(cè)、民用勘探、應(yīng)急救援等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。相比傳統(tǒng)的機(jī)載SAR，微型合成孔徑雷達(dá)（Miniature Synthetic Aperture Radar，Mini-SAR）使用無人機(jī)平臺(tái)，這使其整體體積遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)機(jī)載SAR，因此它具有使用更加靈活、成本更低的優(yōu)點(diǎn)，是一種高效的信息獲取平臺(tái)[1-2]。Mini-SAR技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)階段雷達(dá)研究的熱點(diǎn)之一。

微型SAR的數(shù)據(jù)處理主要分為兩類：一類是離線處理，即將微型SAR只采集數(shù)據(jù)而不作處理，將采集的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到硬盤中[3-5]，待采集結(jié)束后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到電腦進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，這種方式在生成圖像過程中不考慮體積、功耗、時(shí)間等問題，可以采用高性能處理器進(jìn)行批量處理，處理速度較快。但是這種處理方式不能實(shí)時(shí)查看雷達(dá)成像結(jié)果，如果雷達(dá)系統(tǒng)運(yùn)行過程中出現(xiàn)故障，容易造成回波數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，而這種錯(cuò)誤不能立即被發(fā)現(xiàn)。另一類處理方式是實(shí)時(shí)處理，雷達(dá)回波數(shù)據(jù)不僅儲(chǔ)存在硬盤中，還通過實(shí)時(shí)成像處理器實(shí)時(shí)處理回波數(shù)據(jù)，并將處理后的圖像通過Wi-Fi或者無線鏈路傳輸?shù)降孛嬲尽Ｎ墨I(xiàn)[6]最早設(shè)計(jì)了適用于無人駕駛飛行器（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）的SAR實(shí)時(shí)成像處理板卡，該板卡使用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）和數(shù)字信號(hào)處理器（Digital Signal Processor，DSP）實(shí)現(xiàn)，使用波數(shù)域算法（Wavenumber Domain Algorithm, WKA）處理SAR圖像數(shù)據(jù)，峰值功耗為15 W。文獻(xiàn)[7]使用FPGA和DSP設(shè)計(jì)了重量為700 g、功耗小于16 W的微型SAR實(shí)時(shí)成像與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)生成800 m測(cè)繪帶范圍的圖像。文獻(xiàn)[8-9]使用Xilinx V7 FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了SAR實(shí)時(shí)成像處理系統(tǒng)，處理8k×4k采樣點(diǎn)的圖像數(shù)據(jù)需要5.1 s。文獻(xiàn)[10]使用Jetson TK1設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)成像處理器，處理4k×4k點(diǎn)的SAR圖像數(shù)據(jù)需要3 104.84 ms。文獻(xiàn)[11]使用NVIDIA Jetson TX2設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)成像SAR處理器，通過該處理器可以獲得10 m分辨率的SAR圖像。文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)了基于FWCM的低成本微型SAR，使用NVIDIA Jetson Nano生成場(chǎng)景大小為120 m×100 m的SAR圖像，并通過5 GHz Wi-Fi鏈路將圖片傳送到地面站。

本文基于NVIDIA Jetson TX2設(shè)計(jì)了用于微型SAR的實(shí)時(shí)成像處理器。本文首先分析了無人機(jī)平臺(tái)對(duì)于硬件選擇與算法選擇的要求，然后研究了成像算法在GPU中的實(shí)現(xiàn)，最后給出了試驗(yàn)結(jié)果。

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【作者信息】

姚森1，2，李和平1，白浩琦1，2

（1.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京100190；2.中國科學(xué)院大學(xué) 電子電氣與通信工程學(xué)院，北京 100049）

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