Multiple Mode SAR Raw Data Simulation and Parallel Acceleration for Gaofen-3 Mission
Multiple Mode SAR Raw Data Simulation and Parallel Acceleration for Gaofen-3 Mission
复制标题
高分三号任务多模式SAR原始数据模拟与并行加速
DOI：
10.1109/jstars.2017.2787728
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发表时间：
2018-01
影响因子：
5.5
通讯作者：
Lei Bin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Fan;Yao Xiaojie;Tang Hanyuan;Yin Qiang;Hu Yuxin;Lei Bin
高分三号是中国第一颗米级多极化合成孔径雷达（SAR）卫星，具有12种成像模式，可用于科学和商业应用。为了评估这些模式的成像性能，需要对多模式SAR原始数据进行仿真。本文将简要介绍多模SAR仿真框架，以揭示原始数据仿真是如何保证高分三号及其地面处理系统研制的。高分三号使命作为一项工程仿真，其复杂的工作模式和实际评估需求对仿真的简化和数据输入输出效率提出了更高的要求。为了满足这些要求，提出了两项改进建议。首先，引入了基于条带模式的多模式分解方法，建立了一个坚实而简化的系统仿真结构。第二，将云计算和图形处理单元（GPU）相结合，模拟实际的海量原始数据，提高计算和数据I/O效率。滑动聚束成像实验结果验证了高分三号使命仿真框架和分解思想的有效性。效率评估结果表明，在Hadoop分布式文件系统下，GPU云方法大大提高了16核CPU并行方法的计算能力约40倍加速比和数据吞吐量。仿真结果表明，该仿真系统具有处理多模式、大数据量原始数据的优点，可以推广到未来星载SAR仿真中。
Gaofen-3 is China's first meter-level multipolarization synthetic aperture radar (SAR) satellite with 12 imaging modes for the scientific and commercial applications. In order to evaluate the imaging performance of these modes, the multiple mode SAR raw data simulation is highly demanded. In the paper, the multiple mode SAR simulation framework will be briefly introduced to expose how the raw data simulation guarantees the development of Gaofen-3 and its ground processing system. As an engineering simulation, the complex working modes and practical evaluation requirements of Gaofen-3 mission put forward to the higher demand for simulation simplification and data input/output (I/O) efficiency. To meet the requirements, two improvements have been proposed. First, the stripmap mode based multiple mode decomposition method is introduced to make a solid and simplified system simulation structure. Second, the cloud computing and graphics processing unit (GPU) are integrated to simulate the practical huge volume raw data, resulting in improved calculation and data I/O efficiency. The experimental results of sliding spotlight imaging prove the effectiveness of the Gaofen-3 mission simulation framework and the decomposition idea. The results for efficiency assessment show that the GPU cloud method greatly improves the computing power of a 16-core CPU parallel method about $40\times$ speedup and the data throughput with the Hadoop distributed file system. These results prove that the simulation system has the merits of coping with multiple modes and huge volume raw data simulation and can be extended to the future space-borne SAR simulation.
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DOI：
10.1109/icmmt.2016.7762450
发表时间：
2016-06
期刊：
2016 IEEE International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology (ICMMT)
影响因子：
--
作者：
Si-Lu Huang;Hang Xu;Xiao-Min Pan;X. Sheng
通讯作者：
Si-Lu Huang;Hang Xu;Xiao-Min Pan;X. Sheng
使用云计算的快速合成孔径雷达原始数据模拟
DOI：
10.3390/s17010113
发表时间：
2017-01-08
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Li Z;Su D;Zhu H;Li W;Zhang F;Li R
通讯作者：
Li R
DOI：
10.1109/igarss.2014.6947213
发表时间：
2014-07
期刊：
2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium
影响因子：
--
作者：
Y. Kankaku;Masakazu Sagisaka;S. Suzuki
通讯作者：
Y. Kankaku;Masakazu Sagisaka;S. Suzuki
合成孔径雷达
DOI：
10.1002/0471654507.eme440
发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
--
作者：
C. Ozdemir
通讯作者：
C. Ozdemir
基于等效散射体的三维森林冠层新型快速SAR模拟器
影响因子：
8.2
作者：
Teng Tao;Hu Cheng;Sun Hanwei
通讯作者：
Sun Hanwei