基于MATLAB的ARM+GPU异构计算SAR图像实时检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现双参数CFAR算法，在NVIDIA Jetson TK1嵌入式平台上构建ARM+GPU异构架构，实现对SAR图像中舰船目标的高效实时检测，兼顾处理速度与检测精度。

详 情 说 明

基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标实时检测系统

项目介绍

本项目旨在利用双参数恒虚警(CFAR)算法，实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测。系统通过ARM+GPU异构计算架构，在嵌入式平台NVIDIA Jetson TK1上高效处理SAR图像数据，显著提升检测速度。与传统CPU方案相比，该系统能够实现数百倍的加速效果，同时兼顾低功耗与便携性，适用于野外或移动环境下的实时目标检测任务。

功能特性

• 高效实时检测：采用ARM+GPU异构并行计算，实现SAR图像舰船目标的快速检测
• 先进检测算法：基于双参数CFAR算法，有效平衡检测概率与虚警率
• 低功耗设计：针对嵌入式平台优化，满足野外移动环境应用需求
• 完整处理流程：包含SAR图像预处理、目标特征提取、检测结果可视化等功能
• 性能评估：提供处理时间、加速比、功耗数据等全面性能分析

使用方法

1. 数据准备：准备SAR图像数据（支持复数格式SLC数据或幅度图像）
2. 参数配置：设置雷达系统参数（带宽、脉冲重复频率、载频等）
3. 运行检测：执行主程序启动目标检测流程
4. 结果获取：查看标记目标的SAR图像和检测统计信息

系统要求

• 硬件平台：NVIDIA Jetson TK1开发板
• 软件环境：CUDA并行计算平台，MATLAB运行环境
• 数据格式：支持SLC复数数据或幅度图像格式
• 内存要求：建议不少于2GB可用内存

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括SAR图像数据的加载与预处理、双参数CFAR检测算法的并行化实现、舰船目标特征的提取与识别、检测结果的可视化输出以及系统性能的评估分析。该文件整合了CPU与GPU的协同计算，确保检测过程的高效执行，并生成包含目标位置标记的图像文件和相关统计报告。