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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天候、全天时、远距离、高分辨的成像特点,在民用和军用领域发挥着巨大作用。在SAR系统的方案设计与验证、成像算法的研究、相关软件与硬件设计等方面,需要制备符合某种特定条件的SAR回波数据,但这不可能直接通过挂飞实验来获取,因此关于高效精确的SAR回波模拟技术的研究至关重要。另一方面,随着雷达平台运动模式复杂性的提高,高效精确的时域成像技术的研究也愈发重要。本文以“×××”973课题为背景,对SAR回波模拟及成像方法和基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的并行设计进行了深入研究,系统而深入地研究了逆向法SAR回波模拟、三维地面场景的正向法SAR回波模拟和后向投影(Back Projection,BP)成像算法等方面的内容。基于GPU的方法设计,有效地提高了运算效率,解决了实际工程面临的技术难题。本文的主要内容如下:1.简单介绍了GPU的特点及其统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的软硬件编程模型,为文中关于GPU的并行设计作好了铺垫;详细讨论了SAR回波模型和SAR成像原理,包括线性调频信号的脉冲压缩原理、SAR空间几何模型及回波信号模型、二维高分辨率成像原理、距离-多普勒算法等内容,为全文打好了理论基础。2.深入研究了逆向法SAR回波模拟技术。分析了利用基准SAR图像确定后向散射系数的方法,讨论了SAR回波模拟的传统算法与工程上实用的同心圆算法,并针对同心圆算法从线程分布、内存分配、流处理等方面进行了并行设计与优化,实现了双GPU上的设计工作。同时,用真实场景的SAR图像进行了仿真实验,验证了算法及其并行设计的正确性;对单个GPU的运算进行了加速比测量,大约是CPU的193倍。3.研究了三维地面场景的正向法SAR回波模拟技术。详细讨论并解决了利用数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据进行SAR回波模拟时面临的问题:(1)基于分形布朗运动(Fractional Brownian Motion,FBM)模型的分形插值方法,对DEM数据进行精细化处理以满足SAR回波仿真要求;(2)基于小面元模型的后向散射系数计算方法,将DEM数据剖分成大量精度满足要求的小面元,结合后向散射的实验数据和小面元模型计算得到每个小面元的后向散射系数;(3)基于下视角比较法的阴影区域判定,对雷达波束作扇形近似并进行精细划分,在每个细小波束角范围内用下视角比较的方法确定阴影区域。每一部分内容详细讨论了方法原理和具体流程,给出了的仿真实验验证。之后,详细分析了该正向SAR回波模拟方法的并行性,实现了双GPU上的设计工作,用某地区的实测DEM数据进行了仿真实验,验证了该方法及其并行设计的正确性,大大提高了大范围三维地面场景SAR回波模拟的运算效率。4.研究了BP成像算法的基本原理,并针对算法的低效率问题进行了并行设计与优化,实现了双GPU上的设计工作。同时,用某地区的实测SAR回波数据进行了实验,验证了算法及其并行设计的正确性;也对单个GPU的运算进行了加速比测量,相对CPU大约加速了187倍。