技術領域

本發明屬于雷達信號處理技術領域，特別涉及一種機載前視雷達實時信號處理方法。

背景技術

機載雷達具有前視高分辨率成像探測能力，可實現對飛行前方地面區域目標偵察、定位、識別和打擊，能夠有效提高戰機的對地、對海的作戰能力。前視實孔徑雷達方位分辨率與發射波束寬度及探測距離成反比，方位分辨率隨著波束寬度或作用距離的增加而急劇下降，不能對前視區域實現高分辨成像；單脈沖前視成像技術，僅適應于干凈背景下的強點目標成像；正側視合成孔徑雷達和斜前視多普勒波束銳化技術，對前視區域存在成像盲區。然而由于前視雷達距離向回波可以視為雷達天線方向圖垂直面和目標距離散射信息的卷積，方位向回波為雷達天線方向圖與目標方位散射信息的卷積，因此可以通過解卷積技術來實現前視雷達方位向的高分辨成像。文獻“Bayesiandeconvolutionforangularsuper-resolutioninforwardlookingscanningradar”(Sensors,2015,15(3),pp:6924-6946)中提出了一種基于貝葉斯準則的解卷積方法，有效的提高了前視掃描雷達的方位分辨率。

在雷達信號實時處理領域中，目前，國內外一般的處理手段是采用DSP、FPGA或者其他專用處理器進行并行集群來獲得大的通信帶寬和高的數據處理效率，這些方法能夠達到實時處理，但是這些設計方案具有開發難度高、系統復雜性高、工程量大、靈活性較低等弊端。圖形處理器(GPU)近年來廣泛應用于雷達數據的實時處理中，文獻“ParallelprocessingtechniquesfortheprocessingofsyntheticapertureradardataonGPUs”(Signalprocessingandinformationtechnology,2011,pp:573-580)中，在GPU中并行實現了SAR中的BP成像算法，文獻“ProcessingofsyntheticapertureradardatawithGPGPU”(SignalProcessingSystems(SiPS),2009,pp:309-314)利用GPU并行實現了距離多普勒SAR成像算法，達到了加速處理SAR雷達數據的目的。

發明內容

本發明針對機載前視雷達實時成像的問題，提出一種機載前視雷達實時信號處理方法及系統。

本發明的技術方案為：基于局域網和圖形處理器的機載雷達實時信號處理方法，包括以下步驟：

S1：將雷達系統的計算機作為服務器，處理雷達數據的計算機作為客戶端，并且服務器與客戶端通過網線電纜連接，組成服務器至客戶端的局域網；

S2：服務器接收原始雷達數據，并對原始雷達數據進行第一預處理和重組；

S3：服務器通過局域網數據傳輸通道，將經預處理和數據重組的原始雷達數據實時傳輸給客戶端計算機；

S4：在客戶端中并發地接收雷達數據和處理雷達數據，然后協同采用CPU和圖形處理器實現機載前視雷達成像。

進一步地，步驟S1中所述雷達系統的計算機為具備網卡的計算機，所述處理雷達數據的計算機為具備網卡和圖形處理器的計算機。

進一步地，所述步驟S2中的服務器端計算機對原始雷達數據進行第一預處理具體為：將服務器接收到的原始雷達數據進行雷達回波數據和慣導數據分割，并轉化雷達回波數據和慣導數據的數據格式。

更進一步地，所述步驟S2中的服務器端計算機對原始雷達數據進行重組具體為：雷達回波數據和慣導數據的重組處理。

進一步地，步驟S3中所述的局域網數據傳輸通道具體為：采用套接字接口，建立基于TCP/IP協議的局域網數據傳輸通道。

進一步地，所述步驟S4中在客戶端中并發地接收雷達數據和處理雷達數據在客戶端雷達信號處理進程中實現，在客戶端雷達信號處理進程中創建兩個線程，第一線程用于接收服務器傳輸過來的經第一預處理和重組的原始雷達數據，第二線程用于處理第一線程接收的原始雷達數據，并且第一線程與第二線程之間通過CPU全局內存進行通信。

更進一步地，所述的第一線程與第二線程之間通過CPU全局內存進行通信具體為：第一線程將接收的原始雷達數據，以循環入隊列的形式存入CPU全局內存中；第二線程以循環出隊列的形式從CPU全局內存中取出原始雷達數據。

更進一步地，步驟S4中所述協同采用CPU和圖形處理器實現機載前視雷達成像具體包括以下步驟：

S41：第二線程從CPU全局內存中讀取一掃原始雷達數據；