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Research on spaceborne SAR image preprocessing based on optimized CPU/GPU heterogeneous parallel architecture
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AI
DOI：10.1080/2150704x.2026.2661264.png)
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摘要
En 中文
紧急遥感事件如洪水、地震和目标检测需要星载合成孔径雷达（SAR）数据的实时处理信息。在SAR图像预处理中，辐射校正和粗几何校正耗时较长。尽管图形处理器（GPU）常用于加速，但大多数现有基于GPU的方法仍按顺序执行这些校正，未能充分利用中央处理器（CPU）资源和多线程调度，导致时间冗余消耗。为解决此低效问题，我们提出了一种基于异构并行架构和协同CPU/GPU计算策略的高效星载SAR图像预处理方法。与传统的顺序实现不同，我们的方法通过优化设计异构并行架构，将天线距离向模式校正和粗几何校正集成到单个CUDA核中，显著提高了预处理效率。使用泰景-4卫星实测SAR数据在边缘计算设备上的实验结果表明，与现有最先进方法相比，我们的方法性能更优。所提方法比通用GPU方法加速13%，同时保持图像质量和定位精度。
Keyword:
Heterogeneous parallel computing architecture
CUDA kernel
synthetic aperture radar (SAR)
SAR image preprocessing
期刊
R
IF:
1.5
论文数:
90
被引数:
0
机构
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