1
Traitement STAP pratique face à un environnement réel et implantation sur plateforme GPU Degurse J-F. 1,2 , Savy L. 1 , Molinié J-P. 1 , Marcos S. 2 1 ONERA, DEMR, Palaiseau, France 2 L2S Supéléc, Gif-sur-Yvette, France Radar à antenne active Radar à antenne active Radar classique: Balayage mécanique Radar à antenne active: Balayage électronique Émission/réception décentralisées modules actifs dans l’antenne Avantages Fiabilité & maintenance Agilité du faisceau Multi-voies : traitements avancés sur les signaux possibles Traitements STAP Contexte Contexte Détection de cibles en présence de brouilleurs et de forts échos de sol Traitements adaptatifs spatio-temporels Traitements adaptatifs spatio-temporels fouillis : Échos rétrodiffusés par le sol étalés en Doppler Empêche la détection directe et masque les cibles lentes Problématique de la charge de calcul : le GPU Problématique de la charge de calcul : le GPU Zone aveugle Cibles Objectifs Charge calculatoire des traitements STAP (Nombre de Giga opérations flottantes complexes / seconde) Nombre de voies Mode actuel Mode futur Calcul des poids pour chaque case distance Calcul des poids pour chaque case distance 8 voies 12 Gflops 70 Gflops 10 voies 25 Gflops 140 Gflops 12 voies 40 Gflops 230 Gflops Contrainte Volume de calcul très important pour le STAP Processeurs GPU Puissance de calcul impressionnante à coût et encombrement réduits Nécessité de concevoir des algorithmes parallélisables à bas niveau Difficul tés [1] L. Savy, F. Le Chevalier, Traitements spatio-temporels adaptatifs en radar, Revue Techniques de l’ingénieur, 10 février 2009, Ref. TE6710. [2] J. Ward, Space-Time Adaptive Processing for Airborne Radar, Technical Report 1015, Lincoln Laboratory, Massachusetts Institute of Technology Éliminer le fouillis Détecter les cibles lentes Localiser précisément les cibles Un GPU de nouvelle génération comme le GF100 (ci-dessus) permet d’atteindre des puissances de l’ordre du TeraFLOPS Hiérarchie de la programmation sur GPU 1 2 34 5 6 7 8 1 2 34 5 6 7 8 Exemple d’antenne active: l’antenne AMSAR Hétérogénéi té fouillis sin 2 V d F sin() Fréquence Doppler Filtrage Doppler Cible lente Endo clutter Cible Rapide Exo clutter Filtrage Spatial (Antenne) STAP Filtrage Spatio-temporel Un filtre spatial par case Doppler Nécessité de sous-réseaux BROUILLAGE Interaction radar 2 Cible Lobes secondaires Lobe principal Sol illuminé par le lobe principal BROUILLAGE Objectif Effectuer les traitements STAP en temps réel Fouillis hétérogène en distance et/ou grande densité de cibles : Quelle procédure pour l’estimation de la matrice de covariance? Représentativité des cases distances/Doppler voisines?

Traitement STAP pratique face à un environnement réel et implantation sur plateforme GPU

  • Upload
    gyala

  • View
    35

  • Download
    1

Embed Size (px)

DESCRIPTION

2. V. =. q. F. sin. l. d. Un GPU de nouvelle génération comme le GF100 (ci-dessus) permet d’atteindre des puissances de l’ordre du TeraFLOPS. Hiérarchie de la programmation sur GPU. Traitement STAP pratique face à un environnement réel et implantation sur plateforme GPU. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Traitement STAP pratique face à un environnement réel et implantation sur plateforme GPU

Traitement STAP pratique face à un environnement réel etimplantation sur plateforme GPU

Degurse J-F.1,2, Savy L.1, Molinié J-P.1, Marcos S.2

1ONERA, DEMR, Palaiseau, France 2L2S Supéléc, Gif-sur-Yvette, France

Radar à antenne activeRadar à antenne activeRadar classique: Balayage mécanique

Radar à antenne active: Balayage électronique

Émission/réception décentralisées

modules actifs dans l’antenne

Avantages Fiabilité & maintenance

Agilité du faisceau

Multi-voies : traitements avancés sur les signaux possibles

Traitements STAP

ContexteContexte

Détection de cibles en présence de brouilleurs et de forts échos de sol

Traitements adaptatifs spatio-temporelsTraitements adaptatifs spatio-temporelsLe fouillis : Échos rétrodiffusés par le sol étalés en Doppler Empêche la détection directe et masque les cibles lentes

Problématique de la charge de calcul : le GPUProblématique de la charge de calcul : le GPU

Zone aveugle Cibles

Objectifs

Charge calculatoire des traitements STAP

(Nombre de Giga opérations flottantes complexes / seconde)

Nombre de voies

Mode actuel Mode futur

Calcul des poids pour chaque case distance

Calcul des poids pour chaque case distance

8 voies 12 Gflops 70 Gflops

10 voies 25 Gflops 140 Gflops

12 voies 40 Gflops 230 Gflops

Contrainte

Volume de calcul très important pour le STAP

Processeurs GPU

• Puissance de calcul impressionnante à coût et encombrement réduits

• Nécessité de concevoir des algorithmes parallélisables à bas niveau

Difficultés

[1] L. Savy, F. Le Chevalier, Traitements spatio-temporels adaptatifs en radar, Revue Techniques de l’ingénieur, 10 février 2009, Ref. TE6710.

[2] J. Ward, Space-Time Adaptive Processing for Airborne Radar, Technical Report 1015, Lincoln Laboratory, Massachusetts Institute of Technology

Éliminer le fouillis

Détecter les cibles lentes

Localiser précisément les cibles

Un GPU de nouvelle génération comme le GF100 (ci-dessus) permet d’atteindre des puissances de l’ordre du

TeraFLOPSHiérarchie de la programmation sur GPU

12

3 4

56

7 8

12

3 4

56

7 8

Exemple d’antenne active: l’antenne AMSAR

Hétérogénéité fouillis

sin2V

dF

sin()

Fréquence Doppler

Filtrage Doppler

Cible lente Endo clutter

Cible Rapide Exo clutter

Filtrage Spatial

(Antenne)

STAP

Filtrage Spatio-temporel

Un filtre spatial par case Doppler

Nécessité de sous-réseaux

BROUILLAGE

Interaction radar 2

Cible

Lobes secondaires

Lobe principal

Sol illuminé par le lobe principal

BROUILLAGE

ObjectifEffectuer les traitements STAP en temps réel

Fouillis hétérogène en distance et/ou grande densité de cibles :

Quelle procédure pour l’estimation de la matrice de covariance?

Représentativité des cases distances/Doppler voisines?