摘要
压缩采样(CS)技术被尝试应用于合成孔径雷达(SAR)图像的压缩。然而,高分辨SAR图像数据量大,导致压缩采样后的恢复过程计算量大,传统的中央处理器(CPU)无法实时成像。为解决这一问题,该文在图形处理器(GPU)平台上设计了CS的并行方法,并实现了SAR图像压缩。实验结果表明,在保证SAR图像压缩性能的前提下,该文设计的GPU并行处理速度能够提高到CPU串行处理的8.8倍。
Compressive Sampling（CS） technique has been adopted to compress Synthetic Aperture Radar（SAR） images.However,due to the mass data of high resolution SAR images,the reconstruction of compressive sampling generates huge computational load,making it impossible to run on traditional CPU at real time.To solve this problem,this paper attempts to implement the reconstruction produce in parallel based on Graphics Processing Unit（GPU） device.The results show that the GPU-based implementation is faster（up to 8.8 times） than the CPU-based implementation.
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期610-615,共6页
Journal of Electronics & Information Technology
基金
国家自然科学基金(40901157)
国家973计划项目(2010CB731901)
教育部新教师基金(200800031050)资助课题
作者简介
陈帅：男，1987年生，硕士生，研究方向为雷达信号的压缩采样、并行计算等．
李刚：男，1979年生，助理研究员，研究方向为微波成像．通信作者：李刚gangli@tsinghua．edu．cn
张颢：男，1972年生，副教授，研究方向为雷达信号处理．
孟华东：男，1977年生，副教授，研究方向为雷达信号处理．
王希勤：男，1968年生，教授，研究方向为雷达系统与信号处理．
