基于异构运算平台CUDA的SAR回波快速仿真方法及系统

基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法及系统
技术领域
1.本发明涉及合成孔径雷达仿真技术领域，特别涉及一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法及系统。


背景技术：

2.合成孔径雷达(synthetic aperture radar，sar)是一种主动式的高分辨率微波成像传感器，多应用于海洋研究和环境遥感等各个领域。由于sar工作受环境条件、目标特性、系统参数等因素的限制，通过实测手段获取特定条件下的sar图像成本较高且实施困难。借助sar回波仿真技术，可在计算机可控的虚拟环境中获取不同成像参数条件下的多模式sar图像，这一技术已应用于sar系统参数确定、成像算法验证以及典型目标数据集建立等方面。
3.目前对于分布式目标回波仿真而言，超大运算量仍制约着sar回波仿真技术的应用效能，如何有效提高sar回波仿真效率是亟需解决的问题。cuda是一种cpu+gpu的异构运算平台，cpu为主机(host)端，负责串行计算部分，gpu为设备(device)端，负责并行计算部分，该架构使gpu能够解决复杂的计算问题，极大地推动了gpu在数值快速计算中的广泛应用。现有sar回波仿真中gpu线程组织架构大都仅适用于基于sar幅度影像的逆向回波仿真，而针对3d场景的正向sar回波仿真并不适用，且现有sar回波仿真方法在对雷达波束阴影区内的模型面元进行消隐过程中，仍沿用传统计算机图形学领域内的opengl相关算法，并未遵循sar实际工作几何机理，雷达波束照射区与阴影区的边界位置存在判别误差。


技术实现要素：

4.为此，本发明提供一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法及系统，解决现有sar回波仿真应用受限的问题，充分调动gpu资源来提升sar回波仿真的时效性。
5.按照本发明所提供的设计方案，提供一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，包含：
6.在cpu主机端消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴；
7.依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向二维采样时间轴；在gpu设备端利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，由各二维采样时刻获取对应的二维包络相干窗口，将所有离散点阵落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息；采用遍历回波矩阵元素的方式，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场，并通过rd成像算法来得到场景范围中的目标回波仿真信号图像。
8.作为本发明基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，进一步地，基于将目标模型点阵化，包含：
9.首先，基于雷达波束的方位和俯仰平面内角宽确定雷达有效视域扫描范围；
10.接着，将待仿真场景范围映射的sar图像划分为格网，沿方位向划分m行，沿距离向划分为n列；
11.然后，以格网的每一行为扫描单位，逐行获取电磁波与待仿真场景范围的交点坐标，将交点坐标作为目标点阵坐标；
12.最后，结合平台电磁波发射起始位置来引导sar回波快速仿真电磁波入射方向，在sar有效视域内生成用于目标点阵仿真的电磁波。
13.作为本发明基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，进一步地，在雷达波束扫描中将雷达波束扫描区内的面元离散化，对被遮挡阴影区内的面源进行消隐，包含：在雷达波束实时扫描范围中，将雷达波束扫描区内的面元视为有效面元，将其保留并离散为点阵，点阵间隔取值遵循奈奎斯特采样定理；将雷达波束阴影区内的面元视为无效面元，将无效面元消隐，以在sar有效视域内对目标点阵仿真。
14.作为本发明基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，进一步地，依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴之前，还包含：将场景地方坐标系通过旋转和平移，转换至sar成像系统坐标系，其中，sar成像系统坐标系采用平面直角坐标系。
15.作为本发明基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，进一步地，依据采样时间轴采样时刻获取方位向和距离向包络相干窗口，还包含：设置多次或单次散射模式，利用光线追踪算法和物理光照模型或基尔霍夫小面元模型或相关经验光照模型来计算并获取电磁波多路径幅度和相位，并采用复数形式进行记录，其中，幅度和相位的余弦值相乘作为复数形式实部，幅度与相位正弦值相乘作为复数形式虚部。
16.作为本发明基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，进一步地，将所有散射单元中落入包络相干窗口内的后向散射场进行矢量叠加，将叠加结果作为目标回波矩阵元素，还包含：设置方位向采样点数对应回波矩阵的行数，距离向的采样点数对应回波矩阵的列数，以利用方位向和距离向的二维包络窗口确保保证目标回波在方位向和距离向的相干性，其中，目标回波矩阵沿方位向的采样点数由场景范围方位向长度、平台速度、脉冲发射频率确定，距离向采样点数由最近斜距、远斜距、平台高度、脉冲宽度和脉冲采样频率确定。
17.作为本发明基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，进一步地，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，包含：遍历回波矩阵各元素位置，利用gpu多线程并行执行回波矩阵中各元素仿真任务，其中，仿真任务包括：根据当前遍历回波矩阵元素位置，依据方位向和距离向的时间轴锁定该元素位置方位向和距离向的采样时刻，并剔除回波矩阵元素中信号非相干的点阵目标，筛选出相干点阵目标；采用光线追踪法逐点阵目标进行多次散射路径追踪，依次获取点阵目标的后向散射系数幅度，由对应点阵目标实时斜距来得到对应相位信息，并采用复数形式进行记录。
18.进一步地，本发明还提供一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真系统，包含：数据准备模块和并行执行模块，其中，
19.数据准备模块，用于在cpu主机端消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离
向采样时间轴；
20.并行执行模块，用于依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向二维采样时间轴；在gpu设备端利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，由各二维采样时刻获取对应的二维包络相干窗口，将所有离散点阵落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息；采用遍历回波矩阵元素的方式，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场，并通过rd成像算法来得到场景范围中的目标回波仿真信号图像。
21.本发明的有益效果：
22.本发明基于rd几何构象模型的sar有效视域来提高雷达波束照射区位置的判别准确度，利用逐回波矩阵元素将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，遍历回波矩阵全元素，得到目标的后向散射总场，复现目标后向散射系数在合成孔径时间内的时变特性，高时效性地完成目标的回波仿真任务。针对仿真对象通常为电大尺寸以上的目标，通过将目标离散为点阵，所有点阵目标的后向散射子场的矢量和就是整个目标的散射总场，能够消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵，为模拟发射电磁波提供初始入射方向，同时也为光线追踪法与回波时域仿真模型两者能够有效结合提供前提条件。
附图说明：
23.图1为实施例中基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真流程示意；
24.图2为实施例中sar回波快速仿真方法原理示意；
25.图3为实施例中飞机obj模型及点阵化结果示意；
26.图4为实施例中回波仿真及成像结果示意。
具体实施方式：
27.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚、明白，下面结合附图和技术方案对本发明作进一步详细的说明。
28.针对sar回波仿真应用受限及雷达波束照射区边界位置存在判别误差的情形，本发明实施例中，参见图1所示，提供一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，包含：
29.s101、在cpu主机端消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴；
30.s102、依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向二维采样时间轴；在gpu设备端利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，由各二维采样时刻获取对应的二维包络相干窗口，将所有离散点阵落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息；采用遍历回波矩阵元素的方式，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场，并通过rd成像算法来得到场景范围中的目标回波仿真信
号图像。
31.利用cpu+gpu的异构运算平台cuda来执行sar回波仿真中串行计算和并行计算部分，提升sar回波仿真效率。sar回波仿真对象通常为电大尺寸及以上的目标，可将整个目标离散为大量的散射单元，每个散射单元的回波仿真是独立进行的。目标离散化为调用gpu执行运算程序提供了基础条件，将所有散射单元的回波信号进行矢量叠加即可得到目标回波信号。
32.本案实施例中，提出基于rd几何构象模型的sar有效视域法，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵，为模拟发射电磁波提供初始入射方向，同时也为光线追踪法与回波时域仿真模型两者能够有效结合提供前提条件。其原理主要利用雷达波束实时扫描范围，将雷达波束扫描区内的面元视为有效面元，将其保留并离散为点阵，点阵间隔取值遵循奈奎斯特采样定理；将雷达波束阴影区内的面元视为无效面元，例如被遮挡或超出波束扫描外的面元，直接被消隐。
33.作为优选实施例，进一步地，基于将目标模型点阵化，可设计为包含如下内容：首先，基于雷达波束的方位和俯仰平面内角宽确定雷达有效视域扫描范围；接着，将待仿真场景范围映射的sar图像划分为格网，沿方位向划分m行，沿距离向划分为n列；然后，以格网的每一行为扫描单位，逐行获取电磁波与待仿真场景范围的交点坐标，将交点坐标作为目标点阵坐标；最后，结合平台电磁波发射起始位置来引导sar回波仿真电磁波入射方向，在sar有效视域内生成用于目标点阵仿真的电磁波。
34.依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴之前，需将场景地方坐标系通过旋转和平移，转换至sar成像系统坐标系，其中，本案实施例中，sar成像系统坐标系采用平面直角坐标系。并设置多次或单次散射模式，利用光线追踪算法和物理光照模型或基尔霍夫小面元模型或相关经验光照模型来计算并获取电磁波多路径幅度和相位，并采用复数形式进行记录，其中，幅度和相位的余弦值相乘作为复数形式实部，幅度与相位正弦值相乘作为复数形式虚部。通过设置方位向采样点数对应回波矩阵的行数，距离向的采样点数对应回波矩阵的列数，以利用方位向和距离向的二维包络窗口确保保证目标回波在方位向和距离向的相干性，其中，目标回波矩阵沿方位向的采样点数由场景范围方位向长度、平台速度、脉冲发射频率确定，距离向采样点数由最近斜距、远斜距、平台高度、脉冲宽度和脉冲采样频率确定。
35.利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，由各二维采样时刻获取对应的二维包络相干窗口，将所有散射单元落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息，包含幅度和相位。遍历回波矩阵全元素，得到目标的后向散射总场。基于cuda异构运算平台，采用遍历回波矩阵元素的方式，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场，且复现目标后向散射系数在合成孔径时间内的时变特性，高时效性地完成目标的回波仿真任务。
36.其中，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，可具体涉及为包含如下内容：遍历回波矩阵各元素位置，利用gpu多线程并行执行回波矩阵中各元素仿真任务，其中，仿真任务包括：根据当前遍历回波矩阵元素位置，依据方位向和距离向的时间轴锁定该元素位置方位向和距离向的采样时刻，并剔除回波矩阵元素中信号非相干的点阵目标，筛选出相干点阵目标；采用光线追踪法逐点阵目
标进行多次散射路径追踪，依次获取点阵目标的后向散射系数幅度，由对应点阵目标实时斜距来得到对应相位信息，并采用复数形式进行记录。
37.如图2所示，以对某型号飞机模型进行回波仿真，先确定好雷达有效视域扫描范围，有效视域角范围可定义为主要基于雷达波束的两个重要量度：方位和俯仰平面内的角宽。波束边缘由辐射强度处于峰值以下3db处的位置来定义。方位向波束宽度近似等于波长除以方位向的天线长度。参照sar系统理论分辨率，进而设置好方位向采样间隔和距离向采样间隔，点阵间隔小于sar系统采样间隔，将待仿真场景映射的二维sar图像划分为格网，沿方位向划分为m行，沿距离向划分为n列。以划分好格网的每一行为扫描单位，相当于采用雷达波束零多普勒面扫描的方式，逐行获取电磁波与待仿真场景交点坐标。采用以上构建的点阵模型，在确定好电磁波发射位置和入射方向的基础上，利用光线与面元碰撞原理来计算交点坐标。目标点阵坐标获取后，结合平台电磁波发射起始位置，可为sar回波仿真提供电磁波的入射方向，进而在sar有效视域内生成电磁波，辅助开展点阵目标回波时域仿真工作。
38.执行核函数前的相关基础数据准备是在cpu主机端进行的，主要包括设置雷达系统参数、划分场景对应的二维采样时间轴、获取场景模型的点阵坐标、模型坐标转换等。将场景地方坐标系转为sar成像系统的全局坐标系。本案实施例中，可采用虚拟成像系统的平面直角坐标系，目标或场景三维模型则常采用东北天坐标系。在仿真开始前，需将三维模型经过旋转、平移，转换到成像系统坐标系。后向多次散射模型在整个加速架构中是独立的，该模型可灵活变更设置，主要利用光线追踪算法和物理光照模型完成电磁波多路径的幅度和相位计算，也可利用基尔霍夫小面元模型或相关经验光照模型等，该加速架构还可设置多次或单次散射模式。方位向采样点数对应回波矩阵的行数，距离向的采样点数对应回波矩阵的列数。回波矩阵沿方位向的采样点数由场景方位向长度、平台速度、脉冲发射频率确定。距离向采样点数由最近斜距、远斜距、平台高度、脉冲宽度、脉冲采样频率确定。通过方位向和距离向的二维包络窗口来保证目标的回波信号在方位向和距离向的相干性。
39.执行cuda核函数。利用逐回波矩阵元素法调用gpu多线程并行执行cuda核函数，实现对整个目标回波仿真任务。如图2所示的算法流程，具体可描述如下：
40.a)：模型面元信息、点阵目标的坐标和方位向和距离向的时间轴由cpu主机host端导入gpu设备device端；
41.b)：根据当前遍历回波矩阵(x≤n
a y≤nr)元素的位置，可锁定该元素位置方位向和距离向的采样时刻，具体可参考方位向和距离向的时间轴；
42.c)：提前进行方位向和距离向包络限制，对回波矩阵(x,y)元素完成信号非相干的点阵目标剔除任务，此步骤可实质性地减少运算量；
43.d)：对已筛选出的相干点阵目标(num:ns)，采用光线追踪法逐点阵目标(i＝1,i＜ns)进行多次散射路径追踪，依次获取点目标pi的k次后向散射系数的幅度；同时由对应点目标pi的实时斜距得到对应相位信息
44.e)：点阵目标pi的k次后向散射系数的幅度乘以相位的正、余弦值，可分别得到对应回波矩阵(x,y)元素的实部和虚部；
45.f)：逐点阵目标(i＝0，i《num)循环步骤(d)到(e)，将回波矩阵(x y)位置存在信号
相干性的所有点阵目标计算出的实部和虚部信息进行矢量叠加可完成回波矩阵(x y)位置元素的仿真任务；
46.g)：遍历回波矩阵各元素的位置，并行执行步骤(b)到(f)，此处gpu开辟总线程数量不小于回波矩阵总元素量相同(na×
nr)，获取原始回波矩阵，其元素类型为复数[a+bi]。
[0047]
通过如上算法内容来对预设型号飞机obj模型进行实验，具体实验环境参数及结果数据如下所示：
[0048]
计算机配置：操作系统：windows10 64位，处理器：11th gen intel(r)core(tm)i7-11800h，内存：16gb，显卡：nvidia geforce rtx3060，算法实现平台：vs2019软件，cuda版本：10.0；block大小：1024
×
1024
×
64；grids大小：65535
×
65535
×
1。
[0049]
实验数据说明：sar系统参数选取典型机载条带模式，详见表1
[0050]
表1
[0051][0052]
飞机模型为obj格式，由小三角面元组成，尺寸大小为30
×
40
×
10m。图3为飞机模型及点阵，图4为回波仿真及成像结果，结果数据如表2所示。
[0053]
表2
[0054][0055]
通过以上试验数据能够进一步说明，本案方案可适用于3d场景的正向sar快速回波仿真成像，可复现目标后向散射系数在合成孔径时间内的时变特性，能够高时效性地完成目标的回波仿真任务。
[0056]
进一步地，基于上述的方法，本发明实施例还提供一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真系统，包含：数据准备模块和并行执行模块，其中，
[0057]
数据准备模块，用于在cpu主机端消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴；
[0058]
并行执行模块，用于依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向二维采样时间轴；在gpu设备端利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，由各二维采样时刻获取对应的
二维包络相干窗口，将所有离散点阵落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息；采用遍历回波矩阵元素的方式，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场，并通过rd成像算法来得到场景范围中的目标回波仿真信号图像。
[0059]
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
[0060]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0061]
结合本文中所公开的实施例描述的各实例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能是以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域普通技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不认为超出本发明的范围。
[0062]
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如：只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现，相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
[0063]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，其特征在于，包含：在cpu主机端消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向二维采样时间轴；在gpu设备端利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，由各二维采样时刻获取对应的二维包络相干窗口，将所有离散点阵落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息；采用遍历回波矩阵元素的方式，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场，并通过rd成像算法来得到场景范围中的目标回波仿真信号图像。2.根据权利要求1所述的基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，其特征在于，基于将目标模型点阵化，包含：首先，基于雷达波束的方位和俯仰平面内角宽确定雷达有效视域扫描范围；接着，将待仿真场景范围映射的sar图像划分为格网，沿方位向划分m行，沿距离向划分为n列；然后，以格网的每一行为扫描单位，逐行获取电磁波与待仿真场景范围的交点坐标，将交点坐标作为目标点阵坐标；最后，结合平台电磁波发射起始位置来引导sar回波仿真电磁波入射方向，在sar有效视域内生成用于目标点阵仿真的电磁波。3.根据权利要求1或2所述的基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，其特征在于，在雷达波束扫描中将雷达波束扫描区内的面元离散化，对被遮挡阴影区内的面源进行消隐，包含：在雷达波束实时扫描范围中，将雷达波束扫描区内的面元视为有效面元，将其保留并离散为点阵，点阵间隔取值遵循奈奎斯特采样定理；将雷达波束阴影区内的面元视为无效面元，将无效面元消隐，以在sar有效视域内对目标点阵仿真。4.根据权利要求1所述的基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，其特征在于，依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴之前，还包含：将场景地方坐标系通过旋转和平移，转换至sar成像系统坐标系，其中，sar成像系统坐标系采用平面直角坐标系。5.根据权利要求1所述的基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，其特征在于，依据采样时间轴采样时刻获取方位向和距离向包络相干窗口，还包含：设置多次或单次散射模式，利用光线追踪算法和物理光照模型或基尔霍夫小面元模型或相关经验光照模型来计算并获取电磁波多路径幅度和相位，并采用复数形式进行记录，其中，幅度和相位的余弦值相乘作为复数形式实部，幅度与相位正弦值相乘作为复数形式虚部。6.根据权利要求1所述的基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，其特征在于，将所有散射单元中落入包络相干窗口内的后向散射场进行矢量叠加，将叠加结果作为目标回波矩阵元素，还包含：设置方位向采样点数对应回波矩阵的行数，距离向的采样点数对应回波矩阵的列数，以利用方位向和距离向的二维包络窗口确保保证目标回波在方位向和距离向的相干性，其中，目标回波矩阵沿方位向的采样点数由场景范围方位向长度、平台速度、脉冲发射频率确定，距离向采样点数由最近斜距、远斜距、平台高度、脉冲宽度和脉冲采样频率确定。
7.根据权利要求5或6所述的基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真方法，其特征在于，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，包含：遍历回波矩阵各元素位置，利用gpu多线程并行执行回波矩阵中各元素仿真任务，其中，仿真任务包括：根据当前遍历回波矩阵元素位置，依据方位向和距离向的时间轴锁定该元素位置方位向和距离向的采样时刻，并剔除回波矩阵元素中信号非相干的点阵目标，筛选出相干点阵目标；采用光线追踪法逐点阵目标进行多次散射路径追踪，依次获取点阵目标的后向散射系数幅度，由对应点阵目标实时斜距来得到对应相位信息，并采用复数形式进行记录。8.一种基于异构运算平台cuda的sar回波快速仿真系统，其特征在于，包含：数据准备模块和并行执行模块，其中，数据准备模块，用于在cpu主机端消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向采样时间轴；并行执行模块，用于依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向二维采样时间轴；在gpu设备端利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，由各二维采样时刻获取对应的二维包络相干窗口，将所有离散点阵落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息；采用遍历回波矩阵元素的方式，调用gpu多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场，并通过rd成像算法来得到场景范围中的目标回波仿真信号图像。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1～7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述的方法。

技术总结
本发明涉及合成孔径雷达仿真技术领域，特别涉及一种基于异构运算平台CUDA的SAR回波快速仿真方法，在CPU主机端消隐雷达波束阴影区内的模型面元，将处在雷达波束照射区内的面元离散为点阵；依据预设雷达参数和确定的场景范围设置方位向和距离向二维采样时间轴；在GPU设备端利用逐回波矩阵元素法，将目标回波矩阵各元素视为目标后向散射总场的子场，以回波矩阵各元素为基础单元分配线程，由各二维采样时刻获取对应的二维包络相干窗口，将所有离散点阵落入该窗口内的后向散射场进行矢量叠加，作为该回波矩阵元素信息；采用遍历回波矩阵元素的方式，调用GPU多线程并行执行回波矩阵各元素的仿真任务，最后得到目标后向散射总场。本发明解决现有针对3D场景的SAR回波仿真效率受限问题，充分调动GPU资源来提升SAR回波仿真的时效性。时效性。时效性。


技术研发人员：靳国旺 武珂 熊新 张红敏 王丽美 崔瑞兵 余洋 黄启灏 叶豪 李佳豪 王佳俊
受保护的技术使用者：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
技术研发日：2023.05.25
技术公布日：2023/10/6