《电子技术应用》
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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。
中图分类号:TN957.5
文献标志码: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实时成像信号处理技术[J]. 电子技术应用,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】

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)凭借其全天时、全天候、穿透能力强和探测距离远等优点,在灾害监测、民用勘探、应急救援等多个领域得到了广泛应用。相比传统的机载SAR,微型合成孔径雷达(Miniature Synthetic Aperture Radar,Mini-SAR)使用无人机平台,这使其整体体积远小于传统机载SAR,因此它具有使用更加灵活、成本更低的优点,是一种高效的信息获取平台[1-2]。Mini-SAR技术已经成为现阶段雷达研究的热点之一。

微型SAR的数据处理主要分为两类:一类是离线处理,即将微型SAR只采集数据而不作处理,将采集的数据储存到硬盘中[3-5],待采集结束后将数据导入到电脑进行数据处理,这种方式在生成图像过程中不考虑体积、功耗、时间等问题,可以采用高性能处理器进行批量处理,处理速度较快。但是这种处理方式不能实时查看雷达成像结果,如果雷达系统运行过程中出现故障,容易造成回波数据错误,而这种错误不能立即被发现。另一类处理方式是实时处理,雷达回波数据不仅储存在硬盘中,还通过实时成像处理器实时处理回波数据,并将处理后的图像通过Wi-Fi或者无线链路传输到地面站。文献[6]最早设计了适用于无人驾驶飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的SAR实时成像处理板卡,该板卡使用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)和数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)实现,使用波数域算法(Wavenumber Domain Algorithm, WKA)处理SAR图像数据,峰值功耗为15 W。文献[7]使用FPGA和DSP设计了重量为700 g、功耗小于16 W的微型SAR实时成像与数据采集系统,该系统能够实时生成800 m测绘带范围的图像。文献[8-9]使用Xilinx V7 FPGA设计实现了SAR实时成像处理系统,处理8k×4k采样点的图像数据需要5.1 s。文献[10]使用Jetson TK1设计实现了实时成像处理器,处理4k×4k点的SAR图像数据需要3 104.84 ms。文献[11]使用NVIDIA Jetson TX2设计了实时成像SAR处理器,通过该处理器可以获得10 m分辨率的SAR图像。文献[12]设计了基于FWCM的低成本微型SAR,使用NVIDIA Jetson Nano生成场景大小为120 m×100 m的SAR图像,并通过5 GHz Wi-Fi链路将图片传送到地面站。

本文基于NVIDIA Jetson TX2设计了用于微型SAR的实时成像处理器。本文首先分析了无人机平台对于硬件选择与算法选择的要求,然后研究了成像算法在GPU中的实现,最后给出了试验结果。


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【作者信息】

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)




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