SAR成像算法的实现途径与算力分析

本文探讨了SAR数据处理的实时与非实时处理方法,重点介绍了GPU在处理中的优势,包括成本效益和高性能。与CPU、FPGA和DSP比较,GPU因其并行处理能力适合SAR成像的计算密集型任务。文章还提供了CPU、GPU和FPGA的架构概述及性能对比。

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1. 实现途径

星载SAR数据处理主要分为实时和非实时处理两类。实时处理通常通过FPGA、DSP或GPU等实现实时成像,庞大的数据量限制了实时处理图像的大小;非实时处理一般将录取的数据在地面利用计算机和专用的数据处理软件进行处理。

近年来随着集成电路技术的飞越发展,多核、众核成为芯片设计的潮流,与之对应的并行处理技术,尤其是GPU并行处理技术被广泛应用。与CPU相比,GPU明显具有成本低、性能高的特点,各种复杂的处理算法在GPU上得到加速实现。SAR成像处理具有计算密集型、易于并行等特点,适合利用GPU加速。

CPU和GPU的架构示意图: 

其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元。

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