基于Spark的合成孔径雷达压缩感知分布式成像

摘要：

压缩感知(compressive sensing,CS)方法在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中应用广泛,但其存在计算时间长和计算能力扩展性不足等问题.为了解决上述问题,提出了一种基于Apache Spark的SAR压缩感知成像分布式成像方法.该方法首先将压缩后的数据沿方位角方向按每一行划分为行向量,然后通过Spark分布式计算平台进行距离向分布式并行重构;将距离向成像的结果矩阵按每一列划分成列向量,再通过Spark分布式计算平台进行方位向分布式并行重构,完成SAR压缩感知成像.此方法利用Spark基于内存的分布式并行计算优势,实现了计算速度是SAR压缩感知的1.9倍,是MapReduce的SAR压缩感知(MR-CS)方法的1.4倍,可见本文方法能够实现SAR压缩感知成像的加速.

关键词：Spark、压缩感知、雷达成像、分布式并行计算

所属期刊栏目：22

分类号：TN958

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;广西科技厅项目;广西无线宽带通信与信号处理重点实验室基金项目;广西人才与基地专项;桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目;桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目

在线出版日期：2022-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：4005-4010