CN114675265A - 基于软件定义的机载雷达成像方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于软件定义的机载雷达成像方法、装置、设备及介质,涉及机载雷达成像探测技术领域,包括:获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。通过本申请的上述技术方案,能够提高机载雷达成像效率,增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,从而减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本。
Description
技术领域
本发明涉及机载雷达成像探测技术领域,特别涉及一种基于软件定义的机载雷达成像方法、装置、设备及介质。
背景技术
为降低空地之间的数据传输速率,机上实时成像处理是机载雷达成像的主要方式,因为成像结果的数据率远低于雷达原始回波数据率。目前机载雷达实时成像技术开发通常采用专用方法,即针对某些固定应用场景,采用专用的硬件系统设计方法。虽然这种方法能够充分发掘硬件系统潜力,但是专用性强,存在经济与时间成本高、技术风险大的问题。由于机载雷达的成像算法、作用模式、工作参数等都会随着复杂多变应用场景的需求快速变化,专用方法开发出的机载雷达成像系统显然不能满足快速变化需求下的实时成像要求。
由上可见,在基于软件定义的机载雷达成像的过程中,如何提高机载雷达成像效率,增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,以满足不同应用场景的成像需求,从而减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本是本领域有待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于软件定义的机载雷达成像方法、装置、设备及介质,能够有效提高机载雷达成像效率,增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,以满足不同应用场景的成像需求,从而减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本。其具体方案如下:
第一方面,本申请公开了一种基于软件定义的机载雷达成像方法,包括:
获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;
利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;
将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。
可选的,所述获取待处理的机载雷达数据之前,还包括:
建立所述处理器与预设管理软件之间的第一数据链路,并建立所述处理器与所述预设数据缓存之间的第二数据链路;
利用所述第二数据链路获取所述预设数据缓存发送的第二硬件资源信息,并将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件。
可选的,所述基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义的预设成像方法,包括:
利用所述第一数据链路获取所述预设管理软件传输的场景需求信息;
对所述机载雷达数据、所述场景需求信息以及预先获取的目标硬件资源信息进行雷达成像处理,以得到处理后的数据信息,然后根据所述处理后的数据信息从所述算法库中确定出基于软件定义的预设成像方法。
可选的,所述利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,包括:
利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理。
可选的,所述对所述机载雷达数据、所述场景需求信息以及预先获取的目标硬件资源信息进行雷达成像处理之前,还包括:
当将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件之后,获取所述预设管理软件发送的所述目标硬件资源信息。
可选的,所述利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,包括:
按照基于所述机载雷达数据的数据类型构建的拆分维度,对所述目标机载雷达实时成像算法、所述运动补偿算法以及所述数据转置算法进行拆分,以得到不同维度的子算法;
利用不同维度的所述子算法对相应类型的所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理。
可选的,所述利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果,包括:
利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到雷达成像处理数据,然后通过所述第一数据链路获取所述预设管理软件发送的目标驱动程序;
利用所述目标驱动程序和预设数据转置方法对所述雷达成像处理数据进行数据存取和数据转置操作,以得到所述机载雷达成像结果。
第二方面,本申请公开了一种基于软件定义的机载雷达成像装置,包括:
成像方法确定模块,用于获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;
成像结果确定模块,用于利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;
成像结果发送模块,用于将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。
第三方面,本申请公开了一种电子设备,包括:
存储器,用于保存计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序,以实现前述的基于软件定义的机载雷达成像方法。
第四方面,本申请公开了一种计算机存储介质,用于保存计算机程序;其中,所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的基于软件定义的机载雷达成像方法的步骤。
可见,本申请提供了一种基于软件定义的机载雷达成像方法,包括获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。本申请通过利用待处理的机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法,能够有效提高机载雷达成像效率,增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,以满足不同应用场景的成像需求,然后利用预设成像算法对机载雷达数据进行雷达成像处理,得到机载雷达成像结果,能够减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请公开的一种基于软件定义的机载雷达成像方法流程图;
图2为本申请公开的一种基于软件定义的机载雷达成像方法流程图;
图3为本申请公开的一种基于软件定义的机载雷达成像方法具体流程图;
图4为本申请公开的一种基于软件定义的机载雷达成像装置结构示意图;
图5为本申请提供的一种电子设备结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在当前背景下,为降低空地之间的数据传输速率,机上实时成像处理是机载雷达成像的主要方式,因为成像结果的数据率远低于雷达原始回波数据率。目前机载雷达实时成像技术开发通常采用专用方法,即针对某些固定应用场景,采用专用的硬件系统设计方法。虽然这种方法能够充分发掘硬件系统潜力,但是专用性强,存在经济与时间成本高、技术风险大的问题。由于机载雷达的成像算法、作用模式、工作参数等都会随着复杂多变应用场景的需求快速变化,专用方法开发出的机载雷达成像系统显然不能满足快速变化需求下的实时成像要求。由上可见,在基于软件定义的机载雷达成像的过程中,如何提高机载雷达成像效率,增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,以满足不同应用场景的成像需求,从而减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本是本领域有待解决的问题。
参见图1所示,本发明实施例公开了一种基于软件定义的机载雷达成像方法,具体可以包括:
步骤S11:获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法。
本实施例中,在获取待处理的机载雷达数据之前,还包括:建立所述处理器与预设管理软件之间的第一数据链路,并建立所述处理器与所述预设数据缓存之间的第二数据链路;利用所述第二数据链路获取所述预设数据缓存发送的第二硬件资源信息,并将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件。
本实施例中,当将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件之后,获取所述预设管理软件发送的所述目标硬件资源信息,其中,所述目标硬件资源信息包括但不限于计算资源、缓存资源、数传接口等硬件资源信息。
本实施例中,在获取待处理的机载雷达数据之后,利用所述第一数据链路获取所述预设管理软件传输的场景需求信息,然后对所述机载雷达数据、所述场景需求信息以及所述预设管理软件发送的所述目标硬件资源信息进行雷达成像处理,以得到处理后的数据信息,然后根据所述处理后的数据信息从预先创建的算法库中确定出预设成像方法。
步骤S12:利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果。
本实施例中,利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果。
步骤S13:将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。
本实施例中,预设数据缓存包括但不限于DDR3-SDRAM(电脑内存规格)、FIFO(First Input First Output,先进先出)或RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)等掉电数据易失的器件。
本实施例中,获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。本申请通过利用待处理的机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法,能够有效提高机载雷达成像效率,增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,以满足不同应用场景的成像需求,然后利用预设成像算法对机载雷达数据进行雷达成像处理,得到机载雷达成像结果,能够减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本。
需要指出的是,由于本实施例中机载雷达成像结果是利用从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理得到的,也就是说,利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果。为此,本实施例对上述利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果的情况进行说明。具体的,参见图2所示,本实施例还可以进一步包括:
步骤S21:按照基于所述机载雷达数据的数据类型构建的拆分维度,对所述目标机载雷达实时成像算法、所述运动补偿算法以及所述数据转置算法进行拆分,以得到不同维度的子算法。
步骤S22:利用不同维度的所述子算法对相应类型的所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到雷达成像处理数据,然后通过所述第一数据链路获取所述预设管理软件发送的目标驱动程序。
步骤S23:利用所述目标驱动程序和预设数据转置方法对所述雷达成像处理数据进行数据存取和数据转置操作,以得到所述机载雷达成像结果。
本实施例中,对所述目标机载雷达实时成像算法、所述运动补偿算法以及所述数据转置算法进行拆分,例如,可以将所述目标机载雷达实时成像算法、所述运动补偿算法以及所述数据转置算法在距离向和方位向两个维度上进行拆分,然后利用拆分后的子算法对机载雷达数据进行处理以得到雷达成像处理数据,利用预先获取的目标驱动程序对雷达成像处理数据进行数据转置,最终得到机载雷达成像结果。由此可见,通过按照基于所述机载雷达数据的数据类型构建的拆分维度,对所述目标机载雷达实时成像算法、所述运动补偿算法以及所述数据转置算法进行拆分,能够增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,以满足不同应用场景的成像需求,提高机载雷达成像效率,从而减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本。
可以理解的是,机载雷达的应用场景是多样的,因此其作用距离、测绘带宽、飞行角度等参数也是多样的。通过获取所述预设管理软件传输的场景需求信息、目标硬件资源信息对所述机载雷达数据进行雷达成像处理,以得到处理后的数据信息,然后根据所述处理后的数据信息从所述算法库中确定出基于软件定义的预设成像方法,其中,飞行平台受风速、气流等外部环境会对场景需求信息造成影响,因此,可以根据需求选择和配置加载;在不改变系统硬件的前提下,可以在软件层面调动硬件资源实现,通过需求调配硬件资源,以满足在一个硬件系统中机载雷达可以适用于多个实时成像的应用场景。所述算法库的更新手段包括但不限于远程更新、线下调试器配置加载。
例如,如图3所示,处理器中包含基于应用感知的机载雷达数据处理模块、成像算法模块、运动误差补偿模块以及数据转置模块。通过处理器外的预设接口获取待处理的机载雷达数据,然后将机载雷达数据、场景需求信息以及预先获取的目标硬件资源信息发送至基于应用感知的机载雷达数据处理模块,以便从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法,其中,管理软件基于处理器中各模块的第一硬件资源信息以及数据缓存介质的第二硬件资源信息确定并发送目标硬件资源信息至处理器,然后利用成像算法模块、运动误差补偿模块以及数据转置模块进行算法实现,成像算法模块通过实现距离向和方位向两个维度的FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)、IFFT(InverseFast Fourier Transform,快速傅里叶逆变换)、迁徙、变标、压缩、相位校正、插值等成像算法完成雷达成像的处理,运动误差补偿模块通过实现距离向和方位向两个维度的一阶、二阶或其他运动补偿,并且利用聚焦算法完成雷达成像的运动误差补偿,数据转置模块通过调用接口的驱动程序实现雷达成像的距离向和方位向的顺序存取和转置操作,成像算法模块、运动误差补偿模块以及数据转置模块均在距离向和方位向上交互进行实现,最后通过数据转置模块将机载雷达成像最终得到的图像结果发送给数据缓存介质。在各模块完成各自的上述操作之后,还会将自身的状态数据发送至管理软件。
参见图4所示,本发明实施例公开了一种基于软件定义的机载雷达成像装置,具体可以包括:
成像方法确定模块11,用于获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;
成像结果确定模块12,用于利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;
成像结果发送模块13,用于将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。
本实施例中,获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。本申请通过利用待处理的机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法,能够有效提高机载雷达成像效率,增加机载雷达成像方法的多样性和灵活性,以满足不同应用场景的成像需求,然后利用预设成像算法对机载雷达数据进行雷达成像处理,得到机载雷达成像结果,能够减少机载雷达成像系统应用的开发时间,并降低研发成本。
在一些具体实施例中,所述成像方法确定模块11,具体可以包括:
数据链路建立模块,用于建立所述处理器与预设管理软件之间的第一数据链路,并建立所述处理器与所述预设数据缓存之间的第二数据链路;
发送模块,用于利用所述第二数据链路获取所述预设数据缓存发送的第二硬件资源信息,并将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件。
在一些具体实施例中,所述成像方法确定模块11,具体可以包括:
场景需求信息获取模块,用于利用所述第一数据链路获取所述预设管理软件传输的场景需求信息;
预设成像方法确定模块,用于对所述机载雷达数据、所述场景需求信息以及预先获取的目标硬件资源信息进行雷达成像处理,以得到处理后的数据信息,然后根据所述处理后的数据信息从所述算法库中确定出基于软件定义的预设成像方法。
在一些具体实施例中,所述成像结果确定模块12,具体可以包括:
雷达成像处理模块,用于利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理。
在一些具体实施例中,所述成像结果确定模块12,具体可以包括:
目标硬件资源信息获取模块,用于当将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件之后,获取所述预设管理软件发送的所述目标硬件资源信息。
在一些具体实施例中,所述成像结果确定模块12,具体可以包括:
算法拆分模块,用于按照基于所述机载雷达数据的数据类型构建的拆分维度,对所述目标机载雷达实时成像算法、所述运动补偿算法以及所述数据转置算法进行拆分,以得到不同维度的子算法;
雷达成像处理模块,用于利用不同维度的所述子算法对相应类型的所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理。
在一些具体实施例中,所述成像结果确定模块12,具体可以包括:
目标驱动程序获取模块,用于利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到雷达成像处理数据,然后通过所述第一数据链路获取所述预设管理软件发送的目标驱动程序;
成像结果确定模块,用于利用所述目标驱动程序和预设数据转置方法对所述雷达成像处理数据进行数据存取和数据转置操作,以得到所述机载雷达成像结果。
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备20,具体可以包括:至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中,所述存储器22用于存储计算机程序,所述计算机程序由所述处理器21加载并执行,以实现前述任一实施例公开的由电子设备执行的基于软件定义的机载雷达成像方法中的相关步骤。
本实施例中,电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压;通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道,其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议,在此不对其进行具体限定;输入输出接口25,用于获取外界输入数据或向外界输出数据,其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取,在此不进行具体限定。
另外,存储器22作为资源存储的载体,可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等,其上所存储的资源包括操作系统221、计算机程序222及数据223等,存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
其中,操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222,以实现处理器21对存储器22中数据223的运算与处理,其可以是Windows、Unix、Linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的基于软件定义的机载雷达成像方法的计算机程序之外,还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。数据223除了可以包括基于软件定义的机载雷达成像设备接收到的由外部设备传输进来的数据,也可以包括由自身输入输出接口25采集到的数据等。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
进一步的,本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器加载并执行时,实现前述任一实施例公开的基于软件定义的机载雷达成像方法步骤。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种基于软件定义的机载雷达成像方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种基于软件定义的机载雷达成像方法,其特征在于,应用于处理器,包括:
获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;
利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;
将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。
2.根据权利要求1所述的基于软件定义的机载雷达成像方法,其特征在于,所述获取待处理的机载雷达数据之前,还包括:
建立所述处理器与预设管理软件之间的第一数据链路,并建立所述处理器与所述预设数据缓存之间的第二数据链路;
利用所述第二数据链路获取所述预设数据缓存发送的第二硬件资源信息,并将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件。
3.根据权利要求2所述的基于软件定义的机载雷达成像方法,其特征在于,所述基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义的预设成像方法,包括:
利用所述第一数据链路获取所述预设管理软件传输的场景需求信息;
对所述机载雷达数据、所述场景需求信息以及预先获取的目标硬件资源信息进行雷达成像处理,以得到处理后的数据信息,然后根据所述处理后的数据信息从所述算法库中确定出基于软件定义的预设成像方法。
4.根据权利要求3所述的基于软件定义的机载雷达成像方法,其特征在于,所述利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,包括:
利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理。
5.根据权利要求3所述的基于软件定义的机载雷达成像方法,其特征在于,所述对所述机载雷达数据、所述场景需求信息以及预先获取的目标硬件资源信息进行雷达成像处理之前,还包括:
当将本地的第一硬件资源信息以及所述第二硬件资源信息利用所述第一数据链路发送至所述预设管理软件之后,获取所述预设管理软件发送的所述目标硬件资源信息。
6.根据权利要求4所述的基于软件定义的机载雷达成像方法,其特征在于,所述利用从所述算法库中确定出的目标机载雷达实时成像算法、运动补偿算法以及数据转置算法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,包括:
按照基于所述机载雷达数据的数据类型构建的拆分维度,对所述目标机载雷达实时成像算法、所述运动补偿算法以及所述数据转置算法进行拆分,以得到不同维度的子算法;
利用不同维度的所述子算法对相应类型的所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理。
7.根据权利要求3至4任一项所述的基于软件定义的机载雷达成像方法,其特征在于,所述利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果,包括:
利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到雷达成像处理数据,然后通过所述第一数据链路获取所述预设管理软件发送的目标驱动程序;
利用所述目标驱动程序和预设数据转置方法对所述雷达成像处理数据进行数据存取和数据转置操作,以得到所述机载雷达成像结果。
8.一种基于软件定义的机载雷达成像装置,其特征在于,包括:
成像方法确定模块,用于获取待处理的机载雷达数据,并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法;
成像结果确定模块,用于利用所述预设成像方法对所述机载雷达数据进行相应的雷达成像处理,以得到机载雷达成像结果;
成像结果发送模块,用于将所述机载雷达成像结果发送至预设数据缓存。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于保存计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序,以实现如权利要求1至7任一项所述的基于软件定义的机载雷达成像方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,用于保存计算机程序;其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于软件定义的机载雷达成像方法。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN105510915A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种逆合成孔径雷达成像流程定制系统 |
CN108828545A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-16 | 中国科学院电子学研究所 | 与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法 |
CN113253269A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 中南大学 | 一种基于图像分类的sar自聚焦方法 |
CN113359134A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-07 | 西安电子科技大学 | 基于嵌入式gpu的sar数据分布式实时成像处理系统及方法 |
-
2022
- 2022-05-26 CN CN202210578315.9A patent/CN114675265A/zh active Pending
Patent Citations (5)
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---|---|---|---|---|
CN101441271A (zh) * | 2008-12-05 | 2009-05-27 | 航天恒星科技有限公司 | 基于gpu的sar实时成像处理设备 |
CN105510915A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种逆合成孔径雷达成像流程定制系统 |
CN108828545A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-16 | 中国科学院电子学研究所 | 与静止目标成像关联的运动目标检测系统及其检测方法 |
CN113253269A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 中南大学 | 一种基于图像分类的sar自聚焦方法 |
CN113359134A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-07 | 西安电子科技大学 | 基于嵌入式gpu的sar数据分布式实时成像处理系统及方法 |
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