公开(公告)号：CN105911532B

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201610500585.2

申请日：2016-06-29

Applicant: 北京化工大学

Inventor： 张帆 ,  胡辰 ,  胡伟 ,  李伟

IPC: G01S7/40 ,  G01S13/90

Abstract: 基于深度协同的合成孔径雷达回波并行模拟方法，属于合成孔径雷达应用技术领域。传统的CPU+GPU异构计算模式下，通常CPU是处理逻辑性较强的运算，而GPU是处理数据相对比较密集且适合并行进行的计算。本发明在充分调研了国内外对SAR回波快速模拟相关文献的基础上，借鉴了相关星载SAR回波模拟的并行仿真算法，提出了一种基于SIMD异构并行的星载SAR回波快速模拟仿真方法，通过多核矢量化扩展CPU/众核GPU的深度协同并行加速SAR回波仿真过程，并在此基础上进行了冗余计算的优化和针对SAR回波过程中不规则问题计算的深度并行优化，实验结果表明通过经优化的CPU/GPU异构协同的模式相比于传统的串行计算方法，在计算效率上能够达到2‑3个数量级的提升。

公开(公告)号：CN105911532A

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201610500585.2

申请日：2016-06-29

Applicant: 北京化工大学

Inventor： 张帆 ,  胡辰 ,  胡伟 ,  李伟

IPC: G01S7/40 ,  G01S13/90

CPC classification number: G01S7/4052 ,  G01S13/90

Abstract: 基于深度协同的合成孔径雷达回波并行模拟方法，属于合成孔径雷达应用技术领域。传统的CPU+GPU异构计算模式下，通常CPU是处理逻辑性较强的运算，而GPU是处理数据相对比较密集且适合并行进行的计算。本发明在充分调研了国内外对SAR回波快速模拟相关文献的基础上，借鉴了相关星载SAR回波模拟的并行仿真算法，提出了一种基于SIMD异构并行的星载SAR回波快速模拟仿真方法，通过多核矢量化扩展CPU/众核GPU的深度协同并行加速SAR回波仿真过程，并在此基础上进行了冗余计算的优化和针对SAR回波过程中不规则问题计算的深度并行优化，实验结果表明通过经优化的CPU/GPU异构协同的模式相比于传统的串行计算方法，在计算效率上能够达到2?3个数量级的提升。