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基于GPU的机载高分SAR成像系统设计与实现的任务书
任务书
一、任务概述
机载合成孔径雷达(SAR)技术是现代航空遥感领域中的一种重要方式。随着现代遥感技术的迅速发展，高分辨率SAR成像系统在军事、交通、水利、农业、林业等方面的应用越来越广泛。本项目旨在设计一款基于GPU的机载高分辨率SAR成像系统，需要完成以下任务：
1.系统框架设计：了解高分辨率SAR成像系统运行的一般流程，基于FPGA设计一套完整的系统框架，包括硬件平台选型、数据流处理流程设计、接口设计等。
2.算法实现：利用MATLAB和CUDA平台，实现高分辨率SAR成像算法，包括预处理、像素匹配、图像重构等。
3.系统实现：根据算法设计和分析结果，选择合适的GPU并行计算平台，基于CUDA、OpenCL或相关平台进行系统实现。
4.性能测试：对实现的系统进行性能测试，根据经典的SAR影像测试指标，比如消耗时间、图像分辨率、目标探测效果等，评估系统效果。根据测试结果提出改进方案，不断进行优化。
二、任务要求
1.初步掌握SAR的成像原理及其数学理论知识，了解高分辨率SAR成像算法基本原理，并能熟练使用MATLAB编程语言进行算法模拟。
2.熟悉FPGA和GPU的基本结构、原理及编程，了解CUDA、OpenCL等相关平台。
3.确定硬件平台、软件平台等选择，能够进行系统整体框架设计，并对各模块进行编程实现。
4.能够进行系统测试、性能分析，根据测试结果提出优化方案，比较得出最终的优化措施。
5.结合实际应用需求，对系统进行优化，在系统性能和效果的基础上，提高成像速度和精度。
6.完成规定的技术报告和计算机毕业论文，并进行相应的口头报告和答辩。
三、进度安排
第一阶段（两周）：研究SAR成像原理、算法，初步掌握MATLAB编程技能。
第二阶段（四周）：根据研究结果进行硬件平台的确定，设计系统框架，并开始进行算法实现。
第三阶段（四周）：系统实现，包括硬件平台和软件平台的搭建，GPU编程，接口设计等。
第四阶段（两周）：系统测试和性能分析，提出优化方案。
第五阶段（两周）：系统优化和完善，准备技术报告和论文，准备口头答辩。
四、参考文献
1.JinX,TianJ,WangC.GPU-acceleratedSARimagingalgorithmbasedonsub-aperturere-positioning[C]//2015SPIEAsia-PacificRemoteSensing.InternationalSocietyforOpticsandPhotonics,2015.
2.潘可.基于GPU并行计算的SAR图像处理算法实现[D].西安电子科技大学,2016.
3.冯成军,王令尧,黄理.基于CUDA并行计算的SAR图像处理算法[C]//20123rdInternationalConferenceonMechanicAutomationandControlEngineering(MACE).IEEE,2012.
4.王宁,王艳明,梁永根,等.基于GPU的SAR成像实时处理研究[J].激光与红外,2017,47(3):327-331.
5.郑晓光,刘学春,张平祥.基于CUDA并行计算的SAR全极化成像处理方法[J].读书,2016(11):328-329.