基于GPU的目标电磁散射特性分析与特征提取方法

论文摘要

目标电磁散射特性分析,特别是雷达散射截面（Radar Cross Section,RCS）的计算对国防建设以及民用方面都有着重要的意义。其中电磁散射特性分析可应用于国防领域内的雷达成像、目标分类与识别、目标隐身与反隐身设计,此外还可以应用于天线设计及遥感探测等民用领域。如何快速且准确地计算目标的RCS一直是计算电磁学的研究热点,高频近似方法中的物理光学法（Physical Optics,PO）和弹跳射线法（Shooting and Bouncing Ray,SBR）在计算电大尺寸复杂目标时具有原理简单、易于实现等特点。但传统的PO算法和SBR算法实现过程中需要对面元进行一一遮挡判断,造成计算耗时严重。因此本文通过引入并改进计算图形学中的八叉树和Z-buffer方法对PO法进行改进,并利用图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）对PO法进行并行加速,通过引入KD-tree结构对SBR算法中的射线追踪过程进行改进加速。对目标的微动特性进行分析并提取出相应特征参数可以为后续的目标分类与识别提供重要的信息支撑。因此本文研究了含有进动的锥体的运动模型,并对微动目标时频谱图统计特征、物理特征、纹理特征进行分析,最后基于支持向量机（Supprot Vector Machine,SVM）对锥体目标进行了分类研究。论文主要工作如下:1.首先介绍传统的PO与SBR算法原理,利用C++编程语言对两种算法做了实现。通过计算卫星和锥体模型的RCS,对实现的PO算法准确性进行了验证。针对传统SBR算法中射线追踪较为费时的缺点,采用线索KD-tree进行加速,KD-tree按照面元在空间中的分布情况进行划分,在光线追踪过程中通过对树形结构进行遍历,减少了许多无效求交测试,提高了SBR算法的计算效率。基于实现的SBR算法计算了二面角模型的RCS,通过与FEKO软件上的多层快速多极子（Multilevel Fast Multipole,MLFMM）算法所得结果进行对比,验证了本文实现的SBR方法的正确性。2.针对传统PO方法在处理电大尺寸目标计算复杂度过高的情况,设计并实现一种基于GPU加速的PO算法。其中分别采用八叉树和Z-buffer的方法对遮挡过程进行加速。由于GPU硬件具有大量计算单元且Z-buffer在实现过程各面元判断较为独立,对每个面元分配一个线程,进而可以对遮挡判断和RCS计算过程并行加速。此外在基于GPU对PO算法加速过程中本文实现了一种无锁结构的数据更新办法,相对于传统有锁的数据更新方式,无锁结构避免了由于线程竞争造成的死锁问题。最后,结合传统CPU版本的PO算法和GPU版本PO算法,对三个波段的卫星模型给出了数值算例,验证了GPU加速PO算法的可行性和加速效果。3.研究了含有进动的锥体目标的运动模型,并介绍了一种进动频率提取方法,结合时频谱图对目标的进动频率进行了提取。研究了雷达一维距离像原理,结合锥体一维距离像提取了目标尺寸特征。对微动锥体的时频频谱图的统计特征、物理特征、纹理特征进行了研究,利用所提取的特征参数对三种类型锥体目标利用SVM进行了分类实验,并对不同噪声干扰情况下的分类性能进行分析。4.基于本文研究内容开发了一款目标电磁特性计算与成像软件,该软件集成了电磁计算、三维模型显示、目标姿态角解算与电磁成像等功能,并结合具体用例对软件相关功能进行了说明与验证。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号对照表
• 缩略语对照表
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景与意义
•   1.2 国内外研究概况
•     1.2.1 PO算法
•     1.2.2 SBR算法
•     1.2.3 GPU加速电磁计算
•     1.2.4 目标特征提取
•   1.3 本文主要工作及内容安排
• 第二章 基于高频近似法的电大尺寸目标电磁散射计算
•   2.1 引言
•   2.2 RCS原理
•   2.3 PO法原理
•   2.4 基于线索KD-tree的SBR算法
•     2.4.1 射线管的生成
•     2.4.2 基于KD-tree算法进行射线与面元的求交计算
•     2.4.3 射线管中心点场强追踪
•     2.4.4 出射射线管远场积分及RCS计算
•   2.5 算例验证
•     2.5.1 PO结果验证
•     2.5.2 SBR结果验证
•   2.6 本章小结
• 第三章 基于CUDA加速的PO算法
•   3.1 引言
•   3.2 GPU与CPU的硬件特点
•   3.3 CUDA介绍
•     3.3.1 CUDA编程模型
•     3.3.2 CUDA内存模型
•     3.3.3 CUDA中的线程同步
•   3.4 基于CUDA实现的PO法
•     3.4.1 基于八叉树实现的面元遮挡判别方法
•     3.4.2 基于Z-buffer的面元遮挡判别方法
•     3.4.3 基于CUDA的Z-buffer遮挡判别实现
•   3.5 基于无锁形式的数据更新方法
•   3.6 算例验证
•   3.7 本章小结
• 第四章 锥体目标的特征提取方法
•   4.1 引言
•   4.2 锥体目标进动建模与微动特性分析
•     4.2.1 进动锥体建模
•     4.2.2 进动锥体的特性分析
•   4.3 一维距离像原理
•   4.4 基于时频谱图的锥体目标微动特性分析与提取
•     4.4.1 统计特征
•     4.4.2 物理特征
•     4.4.3 纹理特征
•   4.5 SVM原理
•   4.6 仿真实验与分析
•     4.6.1 进动锥体目标分类
•     4.6.2 性能分析
• 第五章 目标电磁特性计算与成像软件
•   5.1 引言
•   5.2 总体目标
•   5.3 软件系统框架与功能
•     5.3.1 电磁特性计算
•     5.3.2 目标姿态角解算
•     5.3.3 一维距离成像
•     5.3.4 二维高分辨成像
•   5.4 典型算例
•   5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
•   6.1 全文总结
•   6.2 后续展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 陈博

导师: 周峰

关键词: 物理光学法,弹跳射线法,八叉树,方法,加速,雷达散射截面,目标进动

来源: 西安电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,自动化技术

单位: 西安电子科技大学

分类号: O441;TP181

DOI: 10.27389/d.cnki.gxadu.2019.000220

总页数: 92

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