JPH02243987A - Decentralized synthetic aperture radar signal processing system - Google Patents
Decentralized synthetic aperture radar signal processing systemInfo
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は合成開口レーダーの画像復元処理に係わり特に
並列処理、データ伝送の分散化を図った方式に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to image restoration processing for synthetic aperture radar, and particularly to a system that achieves parallel processing and distributed data transmission.
従来、合成開口レーダーの処理方式については、アナロ
グ演算回路による畳み込み積分を行う方法、集中型プロ
セッサを用いてディジタル処理により畳み込み積分を行
う方法などがある。第一の方法は高速であるが計算精度
が低い欠点があり、一方第二の方法は処理速度が遅く、
コストパーフォーマンスに劣る欠点がある。Conventional synthetic aperture radar processing methods include a method of performing convolution integration using an analog arithmetic circuit, and a method of performing convolution integration using digital processing using a centralized processor. The first method is fast but has the disadvantage of low calculation accuracy, while the second method has slow processing speed.
It has the disadvantage of poor cost performance.
また、ＶＬＳＩによるＤＳＰ （ディジタル信号処理プ
ロセッサを用いた公知例としては１例えば、コンピュー
ターデザイン誌１９８８年２月号記載のＤＳＰＴ９５０
６技術解説“３２ビット超電速画像信号処理システム”
等がある。In addition, a known example using a VLSI DSP (digital signal processing processor) is, for example, the DSPT950 described in the February 1988 issue of Computer Design Magazine.
6 Technology explanation “32-bit superelectric image signal processing system”
etc.
上記従来技術は、合成開口レーダー画像生成の各処理段
階で、各々並列処理性を上げるという点で配慮が完全に
なされておらず、処理性の低下、データ転送による処理
能力の低下、コーナーターン用高速大容量メモリが必要
となるなどの欠点があった。The above-mentioned conventional technology does not fully consider increasing parallel processing performance at each processing stage of synthetic aperture radar image generation, resulting in a reduction in processing performance, a reduction in processing capacity due to data transfer, and a reduction in corner turn performance. There were drawbacks such as the need for high-speed, large-capacity memory.
本発明の目的は、これらの欠点を解消し、近年進歩が著
しいＶＬＳＩ技術を最大限に活用し、低コストで高処理
能力のシステムを構築することにある。An object of the present invention is to eliminate these drawbacks, make maximum use of VLSI technology, which has made remarkable progress in recent years, and construct a system with high processing capacity at low cost.
上記目的を達成するために、下記手段を採用した。 In order to achieve the above objective, the following means were adopted.
（１）レンジ圧縮を行う対象のデータをＭ個の領域に分
割し、その各々について並列演算を行う。(1) Divide the data to be subjected to range compression into M regions and perform parallel calculations on each region.
（２）アジマス圧縮を行う対象のデータをＭ個の領域に
分割し、その各々について並列演算を行う。(2) Divide the data to be subjected to azimuthal compression into M regions, and perform parallel calculations on each region.
（３）レンジ圧縮とアジマス圧縮をパイプライン方式で
行い、処理段階に対応した並列処理性を向上させる。(3) Perform range compression and azimuth compression using a pipeline method to improve parallel processing performance corresponding to processing stages.
（４）レンジ圧縮プロセッサ群よりアジマス圧縮プロセ
ッサ群へデータを分散並列転送することにより、レンジ
方向とアジマス方向のデータの配置替え（以下、転置と
呼ぶ）に必要なメモリを不要としたほか、この転置処理
を並列化して処理性を向上させた。(4) By distributing and parallel transferring data from the range compression processor group to the azimuth compression processor group, the memory required for rearranging data in the range direction and azimuth direction (hereinafter referred to as transposition) is not required, and this Transposition processing was parallelized to improve processing performance.
本発明になる合成開口レーダー処理方式は、システムの
各構成部分が並列演算するので、高い処理能力をうろこ
とができるほか、各構成部分が均質な構造であるため、
量産効果が得られ、低コスト化が図れる。In the synthetic aperture radar processing method of the present invention, each component of the system performs parallel calculations, so it is possible to enjoy high processing power, and since each component has a homogeneous structure,
Mass production effects can be obtained and costs can be reduced.
合成開口レーダー（ＳＡＲ）の観測性データは、一種の
ホログラムデータであり、そのままでは画像として利用
できない。すなわち、地表の１点の情報は、平面的に広
がったデータと寿っている６地表の１点の情報が複素化
後の受信画像上でどのようにひろがっているかを表す関
数を点像関数と呼び、以下ｈ（ｘ、ｙ）で示す。Ｘはレ
ンジ方向、ｙはアジマス方向の座標とする。ここで、地
表上の真の画像（反射率）パターン’ｘｆ（ｘｔｙ）と
すると、観測データｇ（ｘ、Ｙ）は、ＳＡＲの原理によ
り、つぎの畳み込み積分であられされる。Observability data from synthetic aperture radar (SAR) is a type of hologram data and cannot be used as an image as is. In other words, information on one point on the earth's surface is expressed as a point spread function, which is a function that represents how the data spread in a plane and the information on one point on the six living earth surfaces are spread on the received image after complexization. It is called h(x, y) below. Let X be the coordinate in the range direction and y be the coordinate in the azimuth direction. Here, assuming that the true image (reflectance) pattern 'xf (xty) on the earth's surface is the observed data g (x, Y), it is calculated by the following convolution integral according to the principle of SAR.
ｇ（ｘ、ｙ）＝ｆ（ｘ、ｙ） ｈ（ｘ、ｙ） ＝ｌ
ｌ）ここでは、畳み込み積分を示す。式（１）の両辺各
各につき、フーリエ変換を行うと、畳み込み積分はフー
リエ変換の積となり。g (x, y) = f (x, y) h (x, y) = l
l) Here we show the convolution integral. When Fourier transform is performed on each side of equation (1), the convolution integral becomes a product of Fourier transforms.
Ｆ （ｇ （ｘ、 ｙ） ）
＝Ｆ（ｆ（ｘ、ｙ））・Ｆ（ｇ（ｘ、ｙ）） −（２
）となる。ここで、Ｆ（）はフーリエ変換を示し、Ｆ−
１（）は逆フーリエ変換を示す。なお、ｆ（Ｘ、ｙ）を
求ることか地表上の画像を求めることである。F (g (x, y)) = F (f (x, y))・F (g (x, y)) − (2
). Here, F() indicates the Fourier transform and F-
1() indicates inverse Fourier transform. Note that finding f(X, y) or finding an image on the earth's surface.
ｆ （ｘ、ｙ）＝Ｆ−’（Ｆ （ｇ （ｘ、ｙ））／Ｆ
（ｈ （ｘ、 ｙ） ） ・・・（３）さらに、ｈ
（ｘ、ｙ）は、合成開口レーダー信号の特性より、Ｘｒ
’／について各々独立な関数ｈｒ（ｘ）とｈｚ（ｙ）に
分離できるから、ｈ （ｘ、ｙ）＝ｈｘ（ｘ）・ｈｚ（
ｙ） −（４）と表せる。Ｘ方向についてのフー
リエ変換をＦｘ。f (x, y) = F-'(F (g (x, y))/F
(h (x, y)) ... (3) Furthermore, h
(x, y) is Xr from the characteristics of the synthetic aperture radar signal.
'/ can be separated into independent functions hr(x) and hz(y), so h(x,y)=hx(x)・hz(
y) −(4). Fx is the Fourier transform in the X direction.
Ｘ方向についてのフーリエ変換をＦｙ とすると、式（
３）は
ｆ （ｘ ＋ ｙ）＝ Ｆｙ″″’（Ｆｙ（Ｆ
ｘ−’（Ｆｘ（ｇ （ｘ 、 ｙ））・Ｆ ｘ（
ｈ ｔ（ｘ ））））
・Ｆｙ（ｈｚ（ｙ）））
・・・（５）
となる。第２図は、式（５）の処理をブロックダイアグ
ラムで示したものである。８のＳＡＲ観測データは、式
（５）でｇ（ｘｙｙ）に対応するものであり、９のレン
ジ圧縮が
Ｆｘ−”（Ｆｘ（ｇ（ｘｔ ｙ））
・Ｆ ｘ（ｈ ｚ（ｘ ））） ・＝ （６）に
対応するものである。ここで、レンジ参照関数はＦｘ（
ｈｔ（ｘ））であられされる。１０のアジマス圧縮は１
式（５）の
Ｆｙ−１（Ｆｙ（・・・）・Ｆｙ（ｈｚ（ｙ）））
・・・（７）に対応するものであり、アジマス
参照関数による補正は、Ｆｙ（ｈｚ（ｙ））との積演算
により行われている。１１の再生画像は、式（５）でｆ
（ｘ、ｙ）に対応するものである。ＳＡＲ観測データｇ
（ｘｔｙ）は、第３図に示す構造を持っている。アジマ
ス方向（Ｘ方向）にｎｙ個、レンジ方向（Ｘ方向）にｍ
ｘ個のデータより構成されており、総データ数は、ｎｙ
’ｍｘ個となる。しかし、式（５）と（６）の構造より
、Ｘ方向の演算は、（６）の演算を行う範囲では、並列
実施することができる。第４図は、ｇ（ｘｔｙ）をＸ方
向にＮ個の領域、ｇｙｔ（ｘｔ ｙＬ ｇｙ２（ｘ＋
ｙＬ・・・ｇｙｎ（ｘｔｙ）に区分したものである。第
１図１の演算制御部は、ＳＡＩ＋画像データｇ（ｘ＋
ｙ）を第４図に示すＮ領域に分割し、２のレンジ圧縮プ
ロセッサ群に転送する。If the Fourier transform in the X direction is Fy, then the formula (
3) is f (x + y) = Fy″″’(Fy(F
x-'(Fx(g(x, y))・Fx(
ht(x)))) ・Fy(hz(y)))...(5) It becomes. FIG. 2 is a block diagram showing the processing of equation (5). The SAR observation data of 8 corresponds to g(xyy) in equation (5), and the range compression of 9 is Fx-"(Fx(g(xt y)) ・F x(h z(x )) ) ・= corresponds to (6).Here, the range reference function is Fx(
ht(x)). Azimuth compression of 10 is 1
Fy-1(Fy(...)・Fy(hz(y))) in formula (5)
This corresponds to (7), and the correction using the azimuth reference function is performed by multiplying it with Fy(hz(y)). The reproduced image of No. 11 is f
(x, y). SAR observation datag
(xty) has the structure shown in FIG. ny pieces in the azimuth direction (X direction), m in the range direction (X direction)
It consists of x pieces of data, and the total number of data is ny
'mx pieces. However, from the structures of equations (5) and (6), the calculations in the X direction can be performed in parallel within the range in which the calculation in (6) is performed. Figure 4 shows g(xty) divided into N regions in the X direction, gyt(xt yL gy2(x+
yL...gyn (xty). The arithmetic control unit in FIG.
y) is divided into N regions shown in FIG. 4 and transferred to two range compression processor groups.
各レンジ圧縮プロセッサは、各々の領域につき、式（６
）で示される演算を同時に並列に実行する。Each range compression processor calculates the equation (6
) are executed simultaneously and in parallel.
この処理は、各領域ｙｉ＝（ｉ＝１．Ｎ）のｎｙ／Ｎラ
インのレンジ方向データにつき、第１番目のレンジ圧縮
プロセッサ（以下、レンジ圧縮プロセッサ（ｉ）と記す
）が、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を順次実施し、完了
後、Ｆｘ（ｈｔ（ｘ））で示されるレンジ参照関数との
乗算を各データ毎に実施し、最後に、各レンジ方向のデ
ータにつき、高速逆フーリエ変換（ＩＰＦＴ）を実施す
る。式（６）で示されるレンジ圧縮の結果に対して、式
（７）で示されるアジマス圧縮演算を行う。このとき、
第５図に示すように、データ領域をレンジ方向に領域Ｘ
１から領域ＸヨまでＭ等分して、Ｍ台のアジマス圧縮プ
ロセッサで、ｍ ｘ ／ Ｍラインのアジマス方向デー
タにつき並列して処理する。アジマス圧縮演算では、式
（７）の特性からレンジ方向をＭ等分することはできて
も、アジマス方向については分割できないので、各アジ
マス圧縮プロセッサは、全てのレンジ圧縮プロセッサよ
りデータを転送してもらい、担当するデータ領域につき
アジマス方向の全データを集める必要がある。この関係
を示したのが第６図であり、データ領域を縦横（レンジ
方向とアジマス方向）に２次元的に分割している。第６
図で［領域ｉ−’ｊ］とは、レンジ圧縮プロセッサ（ｉ
）で計算されたデータのうち、第ｊ番目のアジマス圧縮
プロセッサ（以下、アジマス圧縮プロセッサ（ｊ）と記
す）で計算されるデータ領域をしめすものである。すな
わち、アジマス圧縮プロセッサ（ｉ）で処理するデータ
は、［領域ｊ−ｉ］ （ｊ＝１．Ｎ）で表される。In this process, the first range compression processor (hereinafter referred to as range compression processor (i)) performs fast Fourier transformation on the range direction data of ny/N lines of each region yi = (i = 1.N). (FFT) is performed sequentially, and after completion, multiplication with a range reference function indicated by Fx (ht(x)) is performed for each data, and finally, fast inverse Fourier transform ( IPFT). The azimuth compression calculation shown in equation (7) is performed on the range compression result shown in equation (6). At this time,
As shown in Figure 5, move the data area in the range direction to area
The data is divided into M equal parts from area 1 to area In azimuth compression calculation, although it is possible to divide the range direction into M equal parts based on the characteristics of equation (7), it is not possible to divide the azimuth direction. Therefore, each azimuth compression processor transfers data from all range compression processors. It is necessary to collect all data in the azimuth direction for the data area you are responsible for. This relationship is shown in FIG. 6, in which the data area is two-dimensionally divided vertically and horizontally (range direction and azimuth direction). 6th
In the figure, [area i-'j] is the range compression processor (i
) shows the data area calculated by the j-th azimuth compression processor (hereinafter referred to as azimuth compression processor (j)). That is, the data processed by the azimuth compression processor (i) is represented by [area ji] (j=1.N).
ここで、ｊ＝１．Ｎは、各々Ｎ台のレンジ圧縮プロセッ
サに対応するものである。［領域ｊ−ｉ］は、レンジ圧
縮プロセッサ（ｊ）よりアジマス圧縮プロセッサ（１）
に転送されるデータであるので、第１図におけるレンジ
圧縮プロセッサとアジマス圧縮プロセッサを連接する５
のリンケイジパスを経由して転送される。このデータ転
送により。Here, j=1. N corresponds to N range compression processors, respectively. [Area j-i] is an azimuth compression processor (1) rather than a range compression processor (j).
5, which connects the range compression processor and azimuth compression processor in FIG.
transferred via the linkage path. With this data transfer.
Ｘ方向のデータが領域毎にｙ方向に転置され、各アジマ
ス圧縮プロセッサでは、アジマス方向についてのすべて
のデータが集まることとなる。この、各レンジ圧縮プロ
セッサと各アジマス圧縮プロセッサ間のデータ転送処理
は、第２図における１２のコーナーターンに対応するも
のである。Ｍ台のアジマス圧縮プロセッサでは、各々、
第５図に示す領域Ｘ１から領域ＸＨまでにつき、式（７
）の処理を並行して実施する。すなわち、各領域Ｘｉに
ついてのデータｇｘ＋ （ｘ＋ ｙ）ｌ （ｉ＝＝１
．Ｍ）に対し、アジマス圧縮プロセッサ（Ｉ）が、ｙ方
向についての高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実施し、そ
の結果とアジマス参照関数Ｆｙ（ｈ２（ｙ））との積演
算を実施する。この結果に対して、高速逆フーリエ変換
（ＩＦＦＴ）を行い、処理を終了する。第５図の各領域
に対する計算結果は、領域毎に、第１図の６のプロセッ
サ間リンケージパスを経由して、マルチルック加算プロ
セッサに転送され、−枚の画像に統合される。なお、こ
のマルチルック加算プロセッサは省略し、演算制御部で
代行することも可能である。Data in the X direction is transposed in the y direction for each region, and each azimuth compression processor collects all data in the azimuth direction. This data transfer process between each range compression processor and each azimuth compression processor corresponds to the 12 corner turns in FIG. For M azimuth compression processors, each
From region X1 to region XH shown in FIG. 5, the formula (7
) are executed in parallel. That is, data gx+ (x+ y)l (i==1
．． The azimuth compression processor (I) performs fast Fourier transform (FFT) in the y direction on M), and performs a product operation of the result and the azimuth reference function Fy (h2(y)). This result is subjected to inverse fast Fourier transform (IFFT), and the processing is completed. The calculation results for each region in FIG. 5 are transferred for each region to the multi-look addition processor via the 6 inter-processor linkage paths in FIG. 1, and are integrated into - images. Note that it is also possible to omit this multi-look addition processor and use the arithmetic control section instead.
第７図に、レンジ圧縮プロセッサ、アジマス圧縮プロセ
ッサ、および、マルチルック加算プロセッサに共通のプ
ロセッサ構成を示す。１３のホストインターフェイスは
演算制御部（第１図１）とのデータ転送制御を行い１４
のバッファメモリへのデータ受イコまたは１４のバッフ
ァメモリからのデータ送信をおこなう。１５の演算処理
器はＦＦＴ 。FIG. 7 shows a processor configuration common to the range compression processor, azimuth compression processor, and multi-look addition processor. The host interface 13 controls data transfer with the calculation control unit (Fig. 1).
It receives data to the buffer memory of 14 or transmits data from the buffer memory of 14. The 15 processing units are FFT.
ＩＦＦＴあるいは参照関数との積演算などを行う。Performs IFFT or multiplication with a reference function.
１７の、入出力チャネル１より入出力チャネルｎまでは
、第７図と同一の構造をもつ他のプロセッサとのデータ
伝送に用いるものであり、１７の各入出力チャネルは、
１８のバッファメモリ１または、１８のパップアメモリ
２のいずれかと、他の連接光プロセッサのバッファメモ
リとの間のデータ送受信を行う。このｎ個の入出力チャ
ネルは同時に並列作動し、かつ、１５の演算処理器とも
並列作動する。１９のスイッチＳＷは、１７の各入出力
チャネルがアクセスする１８のバッファメモリ領域を切
り替え、１５の演算処理器と１７の入出力チャネルのア
クセスする１８のメモリ領域が、交互に替わるように２
０のスイッチコントローラで制御する。１６のメモリは
、１５の演算処理器が使用するプログラム、およびデー
タを格納する。The input/output channels 1 to n are used for data transmission with other processors having the same structure as in FIG. 7, and each of the 17 input/output channels is as follows.
Data is transmitted and received between either the 18 buffer memories 1 or the 18 buffer memories 2 and the buffer memories of other linked optical processors. These n input/output channels operate simultaneously in parallel, and also operate in parallel with the 15 arithmetic processors. Switch SW 19 switches the 18 buffer memory areas accessed by each of the 17 input/output channels, and switches between the 18 buffer memory areas accessed by the 15 arithmetic processors and the 17 input/output channels alternately.
Controlled by 0 switch controller. The 16 memories store programs and data used by the 15 processors.
第１図において、２のレンジ圧縮プロセッサ、３のアジ
マス圧縮プロセッサ、および、４のマルチルック加算プ
ロセッサ相互間の連接は、第１７図１７における入出力
チャネルの相互接続により行われる。１７の入出力チャ
ネルは、パラレル伝送でも、シリアル伝送のいずれでも
よい。第１図５゜６のプロセッサ間接続経路では、デー
タ転送の方向は固定であり、レンジ圧縮プロセッサより
アジマス圧縮プロセッサへ、アジマス圧縮プロセッサよ
りマルチルック加算プロセッサへ、データが一方向的に
伝送される。従って、プロセッサ間の接続では、必ず一
方の出力チャネルが他方の入力チャネルに接続される。In FIG. 1, the connections between the two range compression processors, the three azimuth compression processors, and the four multi-look addition processors are made by interconnecting the input and output channels in FIG. The 17 input/output channels may be either parallel transmission or serial transmission. In the inter-processor connection path shown in Figure 1, 5.6, the direction of data transfer is fixed, and data is transmitted unidirectionally from the range compression processor to the azimuth compression processor, and from the azimuth compression processor to the multi-look addition processor. . Therefore, in a connection between processors, one output channel is always connected to the other input channel.
第８図は、第１図と第７図の各部動作の時間的関係を示
したものである。第１図で、１の演算制御部より、２の
レンジ圧縮プロセッサ、５のプロセッサ間データリンケ
ージチャネル、３のアジマス圧縮プロセッサ、６のプロ
セッサ間データリンケージチャネル、さらに、４のマル
チルック加算プロセッサへとデータが伝送されていくが
、第８図では、この間のデータ伝送および、処理に関す
るパイプライン処理の流れをしめしている。Ｔ１よりＴ
９までは、時間軸上の区分であり、Ｔ１からＴ７までで
−通りの処理が完了する。FIG. 8 shows the temporal relationship between the operations of each part in FIGS. 1 and 7. In FIG. 1, from the arithmetic control unit 1, the range compression processor 2, the inter-processor data linkage channel 5, the azimuth compression processor 3, the inter-processor data linkage channel 6, and the multi-look addition processor 4. Data is transmitted, and FIG. 8 shows the flow of pipeline processing related to data transmission and processing during this time. T from T1
Up to 9 are divisions on the time axis, and from T1 to T7, - different processes are completed.
Ｔ１では、１の演算制御部より２の各レンジ圧縮プロセ
ッサのホストインターフェース（第７図１３）に、デー
タが伝送され、該インターフェイスに専用な１４のバッ
ファメモリ１に格納される。At T1, data is transmitted from the arithmetic control section 1 to the host interface (FIG. 7, 13) of each of the two range compression processors, and is stored in the 14 buffer memories 1 dedicated to the interface.
Ｔ２では、１４のバッファメモリ１の内容をもちいて、
２の各レンジ圧縮プロセッサで分担された領域について
演算処理を行う。この間、１の演算制御部より、次の画
像シーンのデータが２の各レンジ圧縮プロセッサのホス
トインターフェイス（第７図１３）に伝送され、該イン
ターフェイスに専用な１４のバッファメモリ２に格納さ
れる。At T2, using the contents of 14 buffer memories 1,
Arithmetic processing is performed on the area assigned to each of the two range compression processors. During this time, the data of the next image scene is transmitted from the arithmetic control section 1 to the host interface (FIG. 7, 13) of each range compression processor 2, and is stored in the 14 buffer memories 2 dedicated to the interface.
Ｔ３では、１４のバッファメモリ２の内容をもちいて、
２の各レンジ圧縮プロセッサで分担された領域について
演算処理を行う、この間、Ｔ２で１４のバッファメモリ
１の内容をもちいて、各レンジ圧縮プロセッサで実施し
た演算処理の結果をレンジ圧縮プロセッサとアジマス圧
縮プロセッサ間のリンケージパス（第１図５）を経由し
て、接続先の３のアジマス圧縮プロセッサに伝送し、１
７の入出力チャネルに専用な１８のバッファメモリ１に
格納する。In T3, using the contents of 14 buffer memories 2,
During this time, at T2, the contents of buffer memory 1 of 14 are used to transfer the results of the arithmetic processing performed by each range compression processor to the range compression processor and azimuth compression. It is transmitted to the connected 3 azimuth compression processors via the linkage path between the processors (Fig. 1, 5), and the 1
18 buffer memories 1 dedicated to 7 input/output channels.
Ｔ４では、３のアジマス圧縮プロセッサの１７の入力チ
ャネルの１８のバッファメモリ１の内容をもちいて、各
アジマス圧縮プロセッサで分担された領域について演算
処理を行う。この間、Ｔ３で１７の入力チャネルの１８
のバッファメモリ２の内容をもちいて、各レンジ圧縮プ
ロセッサで実施した演算処理の結果を、レンジ圧縮プロ
セッサとアジマス圧縮プロセッサ間のリンケージパス（
第１図５）を経由して、連接先のアジマス圧縮プロセッ
サに伝送し、１７の入出力チャネルに専用な１８のバッ
ファメモリ２に格納する。At T4, the contents of the 18 buffer memories 1 of the 17 input channels of the 3 azimuth compression processors are used to perform arithmetic processing on the area shared by each azimuth compression processor. During this time, 18 of the 17 input channels at T3
Using the contents of the buffer memory 2 of
5) in FIG. 1 to the connected azimuth compression processor and stored in 18 buffer memories 2 dedicated to 17 input/output channels.
Ｔ５では、３のアジマス圧縮プロセッサの１７の入力チ
ャネルの１８のバッファメモリ２の内容をもちいて、各
アジマス圧縮プロセッサで分担さされた領域について演
算処理を行う、この間、Ｔ４で１８のバッファメモリ１
の内容をもちいて、３の各アジマス圧縮プロセッサで実
施した演算処理の結果を、アジマス圧縮プロセッサとマ
ルチルック加算プロセッサ間のリンケージパス（第１図
６）を経由して連接先の４のマルチルック加算プロセッ
サの１７の入力チャネルのバッファメモリ１に格納する
。At T5, the contents of the 18 buffer memories 2 of the 17 input channels of the 3 azimuth compression processors are used to perform arithmetic processing on the areas assigned to each azimuth compression processor.
Using the contents of , the results of the arithmetic processing performed by each azimuth compression processor of 3 are sent to the multi-look of 4, which is the concatenation destination, via the linkage path between the azimuth compression processor and the multi-look addition processor (Figure 1, 6). It is stored in the buffer memory 1 of the 17 input channels of the addition processor.
Ｔ６では、Ｔ５で１８のパップアメモリ２の内容をもち
いて、３の各アジマス圧縮プロセッサで実施した演算処
理の結果を、アジマス圧縮プロセッサとマルチルック加
算プロセッサ間のリンケージパス（第１図６）を経由し
て、連接先の４のマルチルック加算プロセッサの１７の
入力チャネルのバッファメモリ２に格納する。この間、
マルチルック加算プロセッサは、Ｔ５で受信したバッフ
ァメモリ１の内容を用いて、第５図でしめした各領域毎
のデータを統合する。At T6, using the contents of the 18 pap memory 2 at T5, the results of the arithmetic processing performed by each of the 3 azimuth compression processors are sent via the linkage path (Fig. 1 6) between the azimuth compression processor and the multi-look addition processor. and stored in the buffer memory 2 of the 17 input channels of the 4 connected multi-look addition processors. During this time,
The multi-look addition processor integrates the data for each area shown in FIG. 5 using the contents of the buffer memory 1 received at T5.
Ｔ７で、マルチルック加算プロセッサは、Ｔ６で受信し
たバッファメモリ２の内容を用いて、第５図でしめした
各領域毎のデータを統合する。At T7, the multi-look addition processor integrates the data for each area shown in FIG. 5 using the contents of the buffer memory 2 received at T6.
以上で示したようにＴｌ、Ｔ２で１の演算制御部より２
のレンジ圧縮プロセッサに転送した２シーンのＳＡＲ［
測データは、Ｔ６．Ｔ７で、２シーンの画像データに変
換される。１の演算制御部より、２のレンジ圧縮プロセ
ッサへの５ＡＲｉＩ！測データの伝送は、Ｔ３以降も転
送先の１８のバッファメモリを毎回切り替えながら継続
して行われ、以降の処理がパイプライン的に行われてい
く。As shown above, at Tl and T2, 2
The SAR of the two scenes transferred to the range compression processor [
The measurement data is T6. At T7, the image data is converted into two-scene image data. 5ARiI! from the arithmetic control unit 1 to the range compression processor 2. Transmission of measured data continues after T3 while switching between the 18 destination buffer memories each time, and subsequent processing is performed in a pipeline manner.
第９図は、第７図で、交替バッファメモリを適用しなか
った場合の例であり、このときには、第１０図にしめず
ような時間軸上の動きをしめす。FIG. 9 is an example in which the alternate buffer memory in FIG. 7 is not applied, and in this case, the movement on the time axis not shown in FIG. 10 is shown.
本発明によれば、並列処理およびパイプライン処理を同
一の構造を持ったプロセッサ群により効率よく実行する
ことができるので、低コストで高い性能を実現すること
ができる。According to the present invention, parallel processing and pipeline processing can be efficiently executed by a group of processors having the same structure, so high performance can be achieved at low cost.
第１図は５本発明になる分散型合成開口レーダー信号処
理システムの構成図、第２図は、合成開口レーダーの処
理ブロックダイアグラムを示した図、第３図は、ＳＡＲ
＠測デー少データタ構造を示した図、第４図は、レンジ
圧縮の入力データをＮ個の処理プロセッサで同時並列処
理するために、Ｎ個の領域に分割する方法を示した図、
第５図は、アジマス圧縮の入力データをＭ個の処理プロ
セッサで同時並列処理するために、Ｍ個の領域に分割す
る方法を示した図、第６図は、レンジ圧縮プロセッサ群
の出力データとアジマス圧縮プロセッサ群の入力データ
との関係を示した図、第７図は、レンジ圧縮プロセッサ
及びアジマス圧縮プロセッサの各々の構成を示した図、
第８図は、本発明になる分散型合成開口レーダー信号処
理システムの各部の並列処理の状況をタイムチャートで
示した図、第９図は、レンジ圧縮プロセッサ及びアジマ
ス圧縮プロセッサの各々の構成を簡略化し、交替バッフ
ァメモリを採用しない場合の構成を示した図、第１０図
は、本発明になる分散型合成開口レーダー信号処理シス
テムの各部の並列処理の状況を、第９図の構成について
、タイムチャートで示したものである。
１・・・演算制御部、２・・・レンジ圧縮プロセッサ、
３・・・アジマス圧縮プロセッサ、４・・・マルチルッ
ク加算プロセッサ、５・・・プロセッサ間リンケージパ
ス、６・・・プロセッサ間リンケージパス、７・・・プ
ロセッサ間リンケージパス、８・・・５ＡＲａ測Ｆ−タ
、９・・・レンジ圧縮処理、１０・・・アジマス圧縮処
理、１１・・・再生画像、１２・・・コーナーターン処
理、１３．１４・・・バッファメモリ、１５・・・演算
処理器、１６・・・メモリ、１７・・・入出力チャネル
、１８・・・バッファメモリ、１９・・・スイッチ、２
０・・・スイッチコントローラ、２１・・・処理対象デ
ータ領域、２１（Ａ）・・・処理対象データ領域をアジ
マス方向に領域分割したもの、２１（Ｂ）・・・処理対
象データ領域をレンジ方向に領域分割したもの。Fig. 1 is a block diagram of a distributed synthetic aperture radar signal processing system according to the present invention, Fig. 2 is a processing block diagram of the synthetic aperture radar, and Fig. 3 is a SAR
Figure 4 is a diagram showing the small data structure of @measurement data. Figure 4 is a diagram showing a method of dividing input data for range compression into N areas in order to process it simultaneously in parallel with N processors.
Figure 5 is a diagram showing a method of dividing input data for azimuth compression into M areas for simultaneous parallel processing by M processors, and Figure 6 shows the output data of a group of range compression processors. A diagram showing the relationship between the azimuth compression processor group and input data, FIG. 7 is a diagram showing the configuration of each of the range compression processor and the azimuth compression processor,
FIG. 8 is a time chart showing the parallel processing status of each part of the distributed synthetic aperture radar signal processing system according to the present invention, and FIG. 9 is a simplified diagram of the configuration of each of the range compression processor and azimuth compression processor. FIG. 10 is a diagram showing the configuration when the alternating buffer memory is not adopted. FIG. This is shown in a chart. 1... Arithmetic control unit, 2... Range compression processor,
3... Azimuth compression processor, 4... Multi-look addition processor, 5... Inter-processor linkage path, 6... Inter-processor linkage path, 7... Inter-processor linkage path, 8... 5ARa measurement F-ta, 9... Range compression processing, 10... Azimuth compression processing, 11... Playback image, 12... Corner turn processing, 13.14... Buffer memory, 15... Arithmetic processing device, 16... memory, 17... input/output channel, 18... buffer memory, 19... switch, 2
0...Switch controller, 21...Data area to be processed, 21(A)...Data area to be processed divided into areas in the azimuth direction, 21(B)...Data area to be processed in range direction The area is divided into.
Claims (1)
縮とアジマス圧縮を、別々の処理として分離して実施し
、レンジ圧縮とアジマス圧縮を行う処理プロセッサを別
々に割当て、レンジ圧縮に引続いてアジマス圧縮を行う
ことにより、パイプライン処理を行うことを特徴とする
分散型合成開口レーダー信号処理システム。 ２、合成開口レーダー画像復元処理において、レンジ圧
縮とアジマス圧縮を別々の処理として分離して実施し、
さらに、レンジ圧縮とアジマス圧縮の各々につき、処理
対象画像領域を分割し、並列に処理したのち、処理結果
データを統合するようにしたことを特徴とする分散型合
成開口レーダー信号処理システム。 ３、合成開口レーダー画像復元処理において、レンジ圧
縮とアジマス圧縮を、別々の処理として分離して実施し
、レンジ圧縮とアジマス圧縮を行う処理プロセッサを別
々に割当て、レンジ圧縮に引続いてアジマス圧縮を行う
ことにより、パイプライン処理を行い、さらに、該レン
ジ圧縮と該アジマス圧縮の各々につき、処理対象画像領
域を分割し、並列に処理したのち、処理結果データを統
合するようにしたことを特徴とする分散型合成開口レー
ダー信号処理システム。 ４、請求項第３項において、レンジ圧縮をＮ台のプロセ
ッサで並列処理した後、該処理結果を、接続先のＭ台の
各アジマス圧縮プロセッサへ伝送する際（Ｎ、Ｍは任意
の整数）、各レンジ圧縮プロセッサと各アジマス圧縮プ
ロセッサを連接する経路を経由して、同時に並列伝送す
ることを特徴とする分散型合成開口レーダー信号処理シ
ステム。 ５、請求項第３項において、該各レンジ圧縮プロセッサ
から該各アジマス圧縮プロセッサに伝送され、該アジマ
ス圧縮プロセッサ内の主メモリに格納された画像データ
のアドレス配置を、レンジ方向順よりアジマス方向順に
、同時並列進行で、該各アジマス圧縮プロセッサ内で、
変換することを特徴とする分散型合成開口レーダー信号
処理システム。 ６、請求項第３項において、該各レンジ圧縮プロセッサ
から該各アジマス圧縮プロセッサに伝送される画像デー
タにつき、該レンジ圧縮プロセッサ内の主メモリ上で、
そのアドレス配置を、レンジ方向順よりアジマス方向順
に、同時並列進行で変換することを特徴とする分散型合
成開口レーダー信号処理システム。 ７、請求項第３項において、該各プロセッサの処理に関
連する画像データを、該各レンジ圧縮プロセッサ、該各
マジマス圧縮プロセッサ内の各各の主メモリに、領域毎
に分散配置することを特徴とする分散型合成開口レーダ
ー信号処理システム。 ８、請求項第３項において、該各レンジ圧縮プロセッサ
から該各アジマス圧縮プロセッサの各々における処理と
、該各レンジ圧縮プロセッサと概各ジイマス圧縮プロセ
ッサとの間のプロセッサ間データ伝送を、同時並列に行
うことを特徴とする分散型合成開口レーダー信号処理シ
ステム。[Claims] 1. In synthetic aperture radar image restoration processing, range compression and azimuth compression are performed separately as separate processes, processing processors that perform range compression and azimuth compression are assigned separately, and range compression is performed separately. A distributed synthetic aperture radar signal processing system characterized by performing pipeline processing by subsequently performing azimuth compression. 2. In the synthetic aperture radar image restoration process, range compression and azimuth compression are performed separately as separate processes,
Furthermore, the distributed synthetic aperture radar signal processing system is characterized in that for each of range compression and azimuth compression, the image region to be processed is divided, processed in parallel, and then the processing result data are integrated. 3. In synthetic aperture radar image restoration processing, range compression and azimuth compression are performed separately as separate processes, processors for range compression and azimuth compression are assigned separately, and azimuth compression is performed following range compression. By performing pipeline processing, the image area to be processed is divided and processed in parallel for each of the range compression and the azimuth compression, and then the processing result data is integrated. A distributed synthetic aperture radar signal processing system. 4. In claim 3, after the range compression is processed in parallel by N processors, the processing results are transmitted to each of the M connected azimuth compression processors (N and M are arbitrary integers). , a distributed synthetic aperture radar signal processing system characterized in that parallel transmission is performed simultaneously via a path connecting each range compression processor and each azimuth compression processor. 5. In claim 3, the address arrangement of the image data transmitted from each range compression processor to each azimuth compression processor and stored in the main memory in the azimuth compression processor is arranged in azimuth direction order rather than range direction order. , in each azimuth compression processor in simultaneous parallel progress.
A distributed synthetic aperture radar signal processing system characterized by converting. 6. In claim 3, for image data transmitted from each range compression processor to each azimuth compression processor, on the main memory in the range compression processor,
A distributed synthetic aperture radar signal processing system characterized by converting the address arrangement from range direction order to azimuth direction order in simultaneous parallel processing. 7. According to claim 3, image data related to the processing of each processor is distributed and arranged in each main memory of each range compression processor and each Majimus compression processor for each area. A distributed synthetic aperture radar signal processing system. 8. In claim 3, processing from each of the range compression processors to each of the azimuth compression processors and inter-processor data transmission between each of the range compression processors and approximately each of the azimuth compression processors are performed simultaneously in parallel. A distributed synthetic aperture radar signal processing system characterized by:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1063751A JPH02243987A (en) | 1989-03-17 | 1989-03-17 | Decentralized synthetic aperture radar signal processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1063751A JPH02243987A (en) | 1989-03-17 | 1989-03-17 | Decentralized synthetic aperture radar signal processing system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02243987A true JPH02243987A (en) | 1990-09-28 |
Family
ID=13238420
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1063751A Pending JPH02243987A (en) | 1989-03-17 | 1989-03-17 | Decentralized synthetic aperture radar signal processing system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02243987A (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05164851A (en) * | 1991-12-17 | 1993-06-29 | Mitsubishi Electric Corp | Measuring device |
| JP2003090880A (en) * | 2001-09-19 | 2003-03-28 | Mitsubishi Electric Corp | Synthetic aperture radar device and image regeneration method in synthetic aperture radar device |
| JP2010281694A (en) * | 2009-06-04 | 2010-12-16 | Mitsubishi Electric Corp | Synthetic aperture radar system |
| JP2011169869A (en) * | 2010-02-22 | 2011-09-01 | Mitsubishi Electric Corp | Apparatus for processing radar signal |
| JP2012093257A (en) * | 2010-10-27 | 2012-05-17 | Mitsubishi Electric Corp | Radar image processing device |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58191979A (en) * | 1982-05-04 | 1983-11-09 | Hitachi Ltd | Picture processing system of synthetic aperture radar |
-
1989
- 1989-03-17 JP JP1063751A patent/JPH02243987A/en active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPS58191979A (en) * | 1982-05-04 | 1983-11-09 | Hitachi Ltd | Picture processing system of synthetic aperture radar |
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