王俊嶺，郭永強(qiáng)，紀(jì)經(jīng)明

（1. 北京理工大學(xué) 信息與電子學(xué)院，北京 100081；2. 北京跟蹤與通信技術(shù)研究所，北京 100094）

近年來，隨著近地軌道商業(yè)化的啟動，空間目標(biāo)的數(shù)量在可預(yù)期的未來一段時間內(nèi)會迅猛增加[1]。逆合成孔徑雷達(dá)（inverse synthetic aperture radar，ISAR）可全天時、全天候地實現(xiàn)空間目標(biāo)的工作狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷，是衛(wèi)星測控之外的主要非合作探測監(jiān)控手段之一[2]。在研究生課程“高分辨探測與成像雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計”這門課中擴(kuò)展“空間目標(biāo) ISAR成像系統(tǒng)設(shè)計”方面的內(nèi)容，是面向航天院所的定向研究培養(yǎng)方案探索，也是適應(yīng)未來宇航商業(yè)化發(fā)展前沿技術(shù)的教學(xué)內(nèi)容更新，符合未來新興技術(shù)人才的培養(yǎng)需求。

空間目標(biāo) ISAR成像系統(tǒng)的信號帶寬較寬，一般在400 MHz～8 GHz之間，并且為了增加探測成像距離，脈寬一般在百微秒量級，有的甚至達(dá)到毫秒量級，由此產(chǎn)生的信號處理量要求成像處理系統(tǒng)具有很高的實時運(yùn)算性能[2]。目前常用的 ISAR實時成像處理系統(tǒng)一般基于定制的FPGA和DSP處理板搭建，可實現(xiàn)特定雷達(dá)系統(tǒng)的實時成像處理[3-6]。然而，這種定制式的實時成像處理系統(tǒng)導(dǎo)致實驗設(shè)備成本高昂。此外，F(xiàn)PGA和DSP處理板的接口不僅復(fù)雜，對研究生的嵌入式硬件編程基礎(chǔ)的要求也很高，采用此類系統(tǒng)作為實驗教學(xué)平臺很容易使得教學(xué)重心偏向于數(shù)據(jù)處理板的接口調(diào)試以及嵌入式編程教學(xué)方面，不利于實際的教學(xué)效果。

隨著并行處理技術(shù)的發(fā)展，GPU（graphics processing unit）已具有遠(yuǎn)超多核 CPU的峰值浮點運(yùn)算吞吐量[7]。而統(tǒng)一計算架構(gòu)（compute unified device architecture，CUDA）的提出不僅使GPU能夠應(yīng)對高度并發(fā)且數(shù)據(jù)量大的計算需求，還能廣泛應(yīng)用于通用計算場景[8]。ISAR成像處理中回波不同數(shù)據(jù)點的運(yùn)算具有獨(dú)立性，很容易轉(zhuǎn)換為并行處理。這意味著可將GPU平臺引入到ISAR成像處理中來解決實時處理系統(tǒng)中的運(yùn)算性能瓶頸問題。因此，GPU平臺的開發(fā)應(yīng)用成為ISAR成像處理系統(tǒng)研究的研究熱點之一[9-10]。將 GPU平臺引入研究生實驗教學(xué)的好處是：一方面GPU平臺采用擴(kuò)展的C/C++語言編程，相對更容易實現(xiàn)，對研究生的編程基礎(chǔ)要求相對要低些，有利于實驗教學(xué)的整體質(zhì)量提升；另一方面GPU可搭載商用工作站或者服務(wù)器作為信號處理平臺，有利于實驗教學(xué)設(shè)備的后續(xù)維護(hù)與升級。

本文給出了一種空間目標(biāo) ISAR實時成像處理系統(tǒng)的設(shè)計方案，并據(jù)此方案研制了一套實驗教學(xué)平臺。該實驗平臺的硬件系統(tǒng)采用 GPU和磁盤陣列搭載商用服務(wù)器的方式來實現(xiàn)，學(xué)生可在該硬件平臺上編程實現(xiàn)空間目標(biāo) ISAR成像處理中的參數(shù)設(shè)置、成像處理以及結(jié)果顯示等具體模塊化功能。該平臺對外硬件接口簡單，無需接口調(diào)試，而模塊化的編程設(shè)置不僅可靈活適應(yīng)不同的雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)，還便于各個實驗步驟的結(jié)果分析，檢驗具體的實驗效果。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計方案

圖1給出了該空間目標(biāo)ISAR實時成像系統(tǒng)的示意圖。該實時成像處理系統(tǒng)搭載在實時成像處理和顯控服務(wù)器上。系統(tǒng)具體工作流程為：（1）原始回波數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)存儲模塊讀出并緩存至服務(wù)器內(nèi)存；（2）顯控處理模塊讀取服務(wù)器內(nèi)存中的原始回波數(shù)據(jù)，并在解析數(shù)據(jù)參數(shù)后進(jìn)行信號預(yù)處理；（3）顯控處理模塊根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)配置信息計算空間目標(biāo)軌道、成像處理參數(shù)等信息，并以變量形式將配置參數(shù)由內(nèi)存?zhèn)鬟f給成像處理模塊；（4）成像處理模塊由內(nèi)存讀入回波數(shù)據(jù)，并根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)配置和目標(biāo)軌道對回波信號進(jìn)行平動補(bǔ)償、脈沖壓縮處理，獲取目標(biāo)一維距離像，并送至服務(wù)器內(nèi)存；（5）成像處理模塊根據(jù)獲得的一維距離像序列，進(jìn)行包絡(luò)對齊、相位自聚焦、方位向FFT等處理，獲取目標(biāo)的二維ISAR像，并送至服務(wù)器內(nèi)存；（6）顯控處理模塊讀入一維像和二維像成像結(jié)果，并在顯示界面上實時顯示；（7）數(shù)據(jù)存儲模塊負(fù)責(zé)實時存儲各步驟的處理及成像結(jié)果。

圖1 ISAR實時成像處理系統(tǒng)

在上述各步驟的處理過程中，各模塊均通過PCI-E總線互聯(lián)，而數(shù)據(jù)和參數(shù)信息則通過服務(wù)器內(nèi)存進(jìn)行交換。這種處理方式降低了各模塊數(shù)據(jù)交互的復(fù)雜性，且在實驗過程中可直接讀取內(nèi)存數(shù)據(jù)信息分析各步驟的具體實驗結(jié)果。處理系統(tǒng)模塊化的劃分方法也將ISAR成像處理過程轉(zhuǎn)化為多個功能相對獨(dú)立的子模塊，便于實驗過程中的系統(tǒng)功能調(diào)試。

2 硬件系統(tǒng)具體實現(xiàn)

根據(jù)設(shè)計需求，數(shù)據(jù)存儲模塊應(yīng)在實時讀入存儲的原始回波數(shù)據(jù)的同時存儲各個子模塊的處理結(jié)果，采用普通的硬盤無法保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性。因此，數(shù)據(jù)存儲模塊采用由多個固態(tài)磁盤和RAID控制器搭建成的磁盤陣列，并配置為條帶模式以提高數(shù)據(jù)吞吐量，實物如圖2所示。

空間目標(biāo) ISAR成像系統(tǒng)通過寬帶回波信號的脈沖壓縮實現(xiàn)目標(biāo)的距離向分辨，通過一維距離像序列慢時間維的傅里葉分析實現(xiàn)目標(biāo)的方位向分辨[2]。在上述處理步驟中，存在大量的矩陣相乘、矩陣轉(zhuǎn)置、插值以及FFT等密集型計算，且不同數(shù)據(jù)點間的運(yùn)算相對獨(dú)立，因此可使用GPU實現(xiàn)成像處理模塊的運(yùn)動參數(shù)補(bǔ)償、一維距離像成像以及二維ISAR像計算處理。

圖2 磁盤陣列的固態(tài)磁盤和RAID控制器

GeForce GTX1080 GPU是英偉達(dá)公司針對高性能計算需求推出的通用計算GPU，具有9 Teraflops的單精度浮點計算能力和8 GB DDR5X顯存[11]，如圖3所示。運(yùn)動參數(shù)補(bǔ)償以及一維距離像成像計算的處理對象均為單次回波信號；而目標(biāo)二維 ISAR像計算則是對一維距離像序列中各距離單元慢時間維進(jìn)行傅里葉分析，需等成像積累時間內(nèi)的多個一維距離像處理完畢后方可進(jìn)行處理。因此，可采用兩個 GeForce GTX1080 GPU構(gòu)建成像處理模塊，完成一維距離像成像以及二維ISAR像計算：GPU 1實現(xiàn)空間目標(biāo)的運(yùn)動參數(shù)補(bǔ)償以及一維距離像成像計算，并將處理結(jié)果緩存至內(nèi)存；GPU 2則在獲得一個成像積累時間內(nèi)的所有一維距離像后進(jìn)行方位向成像處理。

圖3 GTX1080顯卡[11]

顯控處理模塊需解析出回波數(shù)據(jù)幀頭信息、目標(biāo)軌道根數(shù)以及雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)，然后計算出成像處理模塊所需的空間目標(biāo)軌道信息，并將系統(tǒng)參數(shù)配置傳遞給成像處理模塊。該模塊整體運(yùn)算量較小，且邏輯運(yùn)算相對復(fù)雜，主要由服務(wù)器的兩個CPU來完成。整個服務(wù)器可采用超微的服務(wù)器解決方案實現(xiàn)。

綜上所述，整個成像處理系統(tǒng)教學(xué)實驗平臺搭載在一臺高性能服務(wù)器上，結(jié)構(gòu)布局如圖4所示。該系統(tǒng)由具有通用接口的商用板卡或芯片搭建，實驗時無需進(jìn)行額外的接口調(diào)試，且更新?lián)Q代簡單，符合實驗平臺搭建要求。

圖4 實時成像處理系統(tǒng)硬件模塊實物圖

3 軟件系統(tǒng)具體實現(xiàn)

根據(jù)總體方案，整個軟件處理流程如圖5所示。在系統(tǒng)開始后，服務(wù)器CPU完成系統(tǒng)初始化，開始讀入回波數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，然后運(yùn)行軌道計算模塊獲取空間目標(biāo)軌道，將軌道信息以及顯控界面參數(shù)設(shè)置傳遞給GPU 1進(jìn)行參數(shù)補(bǔ)償、匹配濾波等處理，獲取空間目標(biāo)一維距離像，并由顯控界面顯示。在積累足夠的一維距離像序列后，GPU 2對回波序列進(jìn)行包絡(luò)對齊、相位自聚焦以及方位向FFT處理，獲取空間目標(biāo)二維像，并將二維像量化后由顯控界面顯示。以上各步驟均對應(yīng)一個處理子模塊，可靈活適應(yīng)不同雷達(dá)系統(tǒng)和處理需求，同時也便于分析各步驟的處理結(jié)果。圖5中帶數(shù)字的箭頭指向位置則為實驗結(jié)果監(jiān)測點。具體實驗時可將監(jiān)測點的處理結(jié)果存入磁盤陣列中，然后由 MATLAB軟件讀入監(jiān)測點的處理結(jié)果來分析空間目標(biāo)實時成像處理中當(dāng)前步驟結(jié)果是否正確。這種模塊化設(shè)置不僅有利于學(xué)生完成具體實驗程序的調(diào)試，還可輔助指導(dǎo)老師對實驗結(jié)果評分。

圖5 空間目標(biāo)成像處理軟件流程

空間目標(biāo)成像處理軟件的顯控界面為軟件系統(tǒng)各個模塊的對外接口。如圖6所示，顯控界面按照功能區(qū)劃分為雷達(dá)參數(shù)設(shè)置、目標(biāo)參數(shù)設(shè)置、成像參數(shù)設(shè)置以及成像結(jié)果顯示等多個區(qū)域。具體實驗時，學(xué)生可根據(jù)顯控模塊的區(qū)域劃分以及空間目標(biāo) ISAR成像處理流程編寫對應(yīng)的信號處理模塊，完成各模塊的功能及性能測試。

圖6 空間目標(biāo)成像處理軟件顯控界面

4 系統(tǒng)功能模塊指標(biāo)測試與實驗結(jié)果分析

4.1 PCI-E接口帶寬測試

實時成像的前提是數(shù)據(jù)模塊能夠保證實時讀寫磁盤陣列的原始回波數(shù)據(jù)和成像結(jié)果。對占空比在 0.1以下的空間目標(biāo)回波數(shù)據(jù)，其上限Sup可表示為：

Sup=0.1×fs×Bs×2. （1）

其中，0.1表示占空比；fs為信號采樣率；Bs為每個采樣點的有效字節(jié)數(shù)；最后乘以2表示回波信號為復(fù)采樣。采樣率為5 GHz，采樣點有效位數(shù)為2 B時，所需的讀寫帶寬上限為1 907 MB/s，即實驗系統(tǒng)中服務(wù)器內(nèi)存與磁盤陣列之間、GPU與內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)讀寫速度均需超過該值。

圖7給出的磁盤陣列讀寫速度測試結(jié)果表明，系統(tǒng)內(nèi)存至磁盤陣列的讀寫速度可達(dá)到2 850 MB/s，滿足數(shù)據(jù)的讀寫要求。

此外，根據(jù)空間目標(biāo) ISAR成像處理流程，兩個GPU均需實時從內(nèi)存讀入回波數(shù)據(jù)或成像結(jié)果，并將自身結(jié)果存入內(nèi)存。因此，GPU與內(nèi)存之間傳輸帶寬也應(yīng)滿足成像處理要求。

表1給出了兩個GPU同時工作時，各GPU與內(nèi)存之間的讀寫速度測試結(jié)果。由表1可知，GPU與內(nèi)存之間的讀寫速度在 5 500 MB/s以上，滿足設(shè)計的ISAR實時成像處理需求。

圖7 磁盤陣列讀寫速度測試結(jié)果

表1 GPU與內(nèi)存之間讀寫帶寬測試結(jié)果

4.2 GPU運(yùn)算速率測試

為驗證成像處理系統(tǒng)可滿足空間目標(biāo) ISAR成像處理的實時性要求，表2給出了GPU在進(jìn)行脈沖壓縮處理時的實時性測試結(jié)果。

表2 GPU脈沖壓縮實時性測試結(jié)果

測試中，雷達(dá)信號脈沖占空比為0.1，信號采樣率為2.5 GHz，脈沖寬度為2 ms，信號重復(fù)周期為20 ms，連續(xù)測試時間為24 h。由測試結(jié)果可知，在20 ms的雷達(dá)信號重復(fù)周期下，每個脈沖的平均處理時間為10 ms左右，即所選GPU能夠完成回波信號的實時處理需求。但是，可以看到結(jié)果中會出現(xiàn)較長單個脈沖處理時間的情況，可推測該現(xiàn)象由系統(tǒng)線程延時等原因?qū)е耓12]。根據(jù)測試結(jié)果中“超過20 ms處理時間的脈沖平均間隔個數(shù)”可知，該現(xiàn)象出現(xiàn)的頻次較低，平均每處理350個脈沖左右才會出現(xiàn)單個脈沖的處理時間超過20 ms的情況。因此可通過在內(nèi)存中緩存一定數(shù)量的回波信號解決該問題。

4.3 實驗結(jié)果分析

該空間目標(biāo)ISAR成像實驗系統(tǒng)的成像處理結(jié)果可根據(jù)圖5的監(jiān)測點逐步驗證。

監(jiān)測點1的結(jié)果可由MATLAB讀入的原始數(shù)據(jù)與顯控軟件讀入的回波數(shù)據(jù)直接相減獲得，當(dāng)相減結(jié)果為0時表明讀入數(shù)據(jù)正確。

由于目標(biāo)軌道固定，監(jiān)測點2的結(jié)果可根據(jù)軌道計算模塊的結(jié)果與軌道理論值進(jìn)行比較獲得。如圖 8所示，軌道誤差一般小于0.01 m，此時，該誤差量不影響后續(xù)的成像處理。

圖8 軌道預(yù)報誤差比較

監(jiān)測點3所需補(bǔ)償?shù)南辔沪誧mp可以直接根據(jù)監(jiān)測點2的軌道預(yù)報結(jié)果由下式計算[2]：

其中，fc為回波信號載頻；α為目標(biāo)時刻時間伸縮因子；tr為回波快時間；τ為目標(biāo)時延；μ為回波信號的調(diào)頻斜率。

監(jiān)測點4的結(jié)果可以直接根據(jù)顯控界面的一維距離像顯示來驗證。如圖9所示，當(dāng)結(jié)果正確時，一維距離像各散射點之間的位置變化關(guān)系與成像結(jié)果散射點的相對變化一一對應(yīng)。

圖9 一維距離像顯示結(jié)果

監(jiān)測點5的結(jié)果為一維距離像序列經(jīng)包絡(luò)對齊以及相位自聚焦后所得的兩幀一維距離像剖面圖，每幀900個脈沖，如圖10所示。由處理結(jié)果可知，在相同的成像幀內(nèi)，各散射點在同一個分辨單元內(nèi)無走動。

圖10 包絡(luò)對齊及相位自聚焦后一維距離像剖面

監(jiān)測點6的結(jié)果為最終的空間目標(biāo)成像結(jié)果。如圖11所示，從成像結(jié)果可以明顯看到所模擬空間目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息，且孤立散射點無散焦現(xiàn)象。

圖11 空間目標(biāo)二維成像結(jié)果

以上流程綜合展示了空間目標(biāo)ISAR實時成像處理的關(guān)鍵處理步驟，學(xué)生可通過該教學(xué)實驗平臺的功能模塊編程和實際操作來掌握和熟悉空間目標(biāo)寬帶探測成像這一前沿技術(shù)，有利于提高對“高分辨探測與成像雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計”課程的深入理解。

5 結(jié)語

本文提出了一種空間目標(biāo)實時ISAR成像處理實驗系統(tǒng)設(shè)計方案，并根據(jù)該方案實現(xiàn)了系統(tǒng)的軟硬件搭建。系統(tǒng)功能模塊指標(biāo)測試結(jié)果表明：數(shù)據(jù)存儲模塊可實現(xiàn)回波數(shù)據(jù)以及成像結(jié)果的實時讀寫，成像處理模塊也可滿足空間目標(biāo) ISAR成像處理的實時性要求。最后，給出了基于該系統(tǒng)的 ISAR成像處理實驗各個步驟的實驗結(jié)果，并進(jìn)行了分析，驗證了整個實驗系統(tǒng)的可行性。