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摘要
SAR(Synthelic Aperture Radar，合成孔径雷达)后向投影成像算法计算量大，严重影响SAR信息获取的时效性。GPU(Graphics Processing Unit，图像处理单元)具有强大的浮点计算能力及高度并行的架构，在处理可并行任务中具有显著优势。该文基于GPU的粗细粒度和混合精度，针对SAR后向投影成像算法提出了一种并行加速技术方案。该方案基于异步流技术压缩了回波传输与脉冲压缩的耗时，解决了脉冲压缩效率受限于回波大小的问题；基于GPU共享内存，解决了矩阵转置过程中GPU内存不足的问题，并提高了矩阵转置效率；基于GPU粗细粒度，实现了后向投影算法在线程和线程块两层粒度上的加速并行，并基于混合精度的数据处理方法进一步提高了后向投影成像算法效率，提高了GPU计算资源利用率。通过对实测数据处理分析，验证了所提的GPU并行加速处理方案的正确性和加速性能。在相同实验条件下，较于CPU平台，双精度和混合精度的处理方法均获得了较大加速比，显著提升了成像效率。
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