FPGA和多DSP系统的并行RX探测算法

doi:10.3969/j.issn.1001-2400.2014.03.022

J4 ›› 2014, Vol. 41 ›› Issue (3): 152-156.doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2014.03.022

FPGA和多DSP系统的并行RX探测算法

赵宝玮¹;相里斌^1,2;吕群波²;张桂峰²;曾晓茹²;郭文记²

(1. 西安电子科技大学物理与光电工程学院，陕西西安 710071；
2. 中国科学院光电研究院，北京 100094)

收稿日期:2013-03-01 出版日期:2014-06-20 发布日期:2014-07-10
通讯作者: 赵宝玮
作者简介:赵宝玮(1983-)，男，西安电子科技大学博士研究生，E-mail: zbw8200980@163.com．
基金资助:
国家杰出青年科学基金资助项目(61225024)

Parallel RX algorithm implementation based on the FPGA and multi-DSP system

ZHAO Baowei¹;XIANGLI Bin^1,2;Lü Qunbo²;ZHANG Guifeng²;ZENG Xiaoru²;GUO Wenji²

(1. School of Physics and Optoelectronic Engineering, Xidian Univ., Xi'an 710071, China;
2. Academy of Opto-electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094， China)

Received:2013-03-01 Online:2014-06-20 Published:2014-07-10
Contact: ZHAO Baowei

摘要/Abstract

摘要：

针对高光谱图像异常目标探测过程运算量大、结果不能实时应用的问题，在FPGA和多数字信号处理的硬件平台上实现了RX并行处理算法．结合RX算法的原理与特征，研究了该算法的并行特性;通过计算机仿真验证了RX算法并行化的可行性及特点;该平台通过FPGA完成高光谱图像数据立方体的奇异值分解降维，降低了数据处理量和传输量；通过多数字信号处理完成RX算法的并行化，实现了高光谱图像异常目标探测的快速处理．用该系统处理64波段280×800大小的高光谱图像数据，得到探测结果仅需4.86s，能够满足高光谱遥感应用中异常目标探测的载荷平台在线处理和探测结果的快速获取及应用的需求．

关键词: 并行处理, 高光谱图像, 目标探测, RX算法, FPGA, 多数字信号处理

Abstract:

Hyperspectral imagery is hard to apply for real-time detection of abnormal targets due to its huge amount of computation. This paper proposes a fast processing method by parallelizing the RX detection algorithm on a hardware platform based on FPGA and multi-DSP. According to the principle and characteristics of the RX algorithm, computer simulation is completed to confirm the feasibility and characteristics of parallelization. On this basis, the parallel processing RX algorithm is implemented on this platform, where FPGA implements the SVD for dimensionality reduction in hyperspectral imagery to reduce the amount of data processing and transmission, and multi-DSP speeds up the process of abnormal target detection by parallelizing the RX algorithm. For hyperspectral data including 64 bands of images at size 280×800, the proposed system only took 4.86s to obtain the detection result. The demonstrated ability can satisfy the requirement for online processing and fast result acquisition in applications of hyperspectral remote sensing.

Key words: parallel processing, hyperspectral imagery, target detection, RX algorithm, FPGA, multi-digital signal processing

中图分类号:

TP751.1

赵宝玮;相里斌;吕群波;张桂峰;曾晓茹;郭文记. FPGA和多DSP系统的并行RX探测算法[J]. J4, 2014, 41(3): 152-156.

ZHAO Baowei;XIANGLI Bin;Lü Qunbo;ZHANG Guifeng;ZENG Xiaoru;GUO Wenji. Parallel RX algorithm implementation based on the FPGA and multi-DSP system[J]. J4, 2014, 41(3): 152-156.

参考文献

［1］李杰, 赵春晖, 梅锋. 利用背景残差数据检测高光谱图像异常［J］. 红外与毫米波学报, 2010, 29(2): 150-155.
Li Jie, Zhao Chunhui, Mei Feng. Detecting Hyperspectral Anomaly by Using Background Residual Error Data［J］. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2010, 29(2): 150-155.
［2］贺霖, 潘泉, 邸韡, 等. 高光谱图像目标检测研究进展［J］. 电子学报, 2009, 37(9): 2016-2022.
He Lin, Pan Quan, Di Wei, et al. Research Advance on Target Detection for Hyperspectral Imagery［J］. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(9): 2016-2022.
［3］ Reed I S, Yu X L. Adaptive Multiple-band CFAR Detection of an Optical Pattern with Unknown Spectral Distribution［J］. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1990, 38(10): 1760-1770.
［4］ Kwon H, Nasrabadi N M. Kernel RX-algorithm: a Nonlinear Anomaly Detector for Hyperspectral Imagery［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005, 43(2): 388-397.
［5］秦翰林, 姚柯柯, 程茂林, 等. 基于多尺度分解的超光谱图像异常检测［J］. 强激光与粒子束, 2012, 24(2): 327-330.
Qin Hanlin, Yao Keke, Cheng Maolin, et al. Multiscale Decomposition-based Anomaly Detection for Hyperspectral Images［J］.High Power Laser And Particle Beams, 2012, 24(2): 327-330.
［6］史振威, 吴俊, 杨硕, 等. RX及其变种在高光谱图像中的异常检测［J］. 红外与激光工程, 2012, 41(3): 796-802.
Shi Zhenwei, Wu Jun, Yang Shuo, et al. RX and Its Variants for Anomaly Detection in Hyperspectral Images［J］. Infrared and Laser Engineering, 2012, 41(3): 796-802.
［7］赵春晖, 李杰, 梅锋. 核加权RX高光谱图像异常检测算法［J］. 红外与毫米波学报, 2010, 29(5): 378-382.
Zhao Chunhui, Li Jie, Mei Feng. A Kernel Weighted RX Algorithm for Anomaly Detection Hyperspectral Imagery［J］. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2010, 29(5): 378-382.
［8］赵春晖, 胡春梅. 基于目标正交子空间投影加权的高光谱图像异常检测算法［J］. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(5): 1468-1474.
Zhao Chunhui, Hu Chunmei. Weighted Anomaly Detection Algorithm for Hyperspectral Image Based on target Orthogonal Subspace Projection［J］. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2011, 41(5): 1468-1474.
［9］蒲晓丰, 雷武虎, 张林虎, 等. 基于改进RX算法的高光谱异常检测［J］. 中国图象图形学报, 2011, 16(9): 1632-1636.
Pu Xiaofeng, Lei Wuhu, Zhang Linhu, et al. Anomaly Detection Based on Improved RX Algorithm in Hyperspectral Imagery ［J］. Journal of Image and Graphics, 2011, 16(9): 1632-1636.
［10］王秀朋. 基于投影寻踪的高光谱图像降维算法研究［D］. 西安：西北工业大学, 2006.
［11］何光林, 彭林科. 基于FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术［J］. 中国激光, 2009, 36(11): 2983-2988.
He Guanglin, Peng Linke. FPGA Implement of SVD for Dimensionality Reduction in Hyperspectral Images［J］. Chinese Journal of Lasers, 2009, 36(11): 2983-2988.

[1]	张锦涛,雷杰,吴凌云,黄碧莹,李云松. 一种改进的高光谱端元提取算法及其FPGA实现[J]. 西安电子科技大学学报, 2019, 46(4): 22-27.
[2]	杨建功,汪西莉,刘侍刚. 融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2019, 46(3): 109-115.
[3]	赵博然;张犁;石光明;黄蓉;徐欣冉. 传输触发架构的可编程神经网络处理器设计[J]. 西安电子科技大学学报, 2018, 45(4): 92-98.
[4]	刘速;孙伟峰;王洪君. 目标跟踪系统在FPGA上的实时实现[J]. J4, 2012, 39(5): 168-173.
[5]	初秀琴;吴硕;常方;贺文卿. CAVLC熵编码器的FPGA高效实现[J]. J4, 2012, 39(3): 100-105.
[6]	何光华;白宝明;李博;林伟. 采用EMS算法的多元LDPC译码器的FPGA实现[J]. J4, 2011, 38(5): 27-33.
[7]	刘海英；李云松；吴成柯；吕沛. 一种高重构质量低复杂度的高光谱图像压缩感知[J]. J4, 2011, 38(3): 37-41+120.
[8]	张犁;李双飞;石光明;李甫. 一种FFT并行处理机的设计与实现[J]. J4, 2010, 37(4): 630-635.
[9]	王海;周渭;刘畅生;王水平. 一种新的短时间间隔测量方法 [J]. J4, 2008, 35(2): 267-271.
[10]	王艳1;鲍建跃2;林晓春3;过润秋1. 基于FPGA的红外图像目标检测[J]. J4, 2005, 32(3): 403-407.
[11]	苏涛;庄德靖;吴顺君. 一种SAR成像快速算法及其并行实现[J]. J4, 2005, 32(1): 21-25.
[12]	褚振勇1;2;易克初1;田红心1. 非相干解扩解调信号的范数计算方法[J]. J4, 2004, 31(5): 705-708.
[13]	赵波;杜建超;颜尧平. 一种易于硬件实现的运动估计算法及其VLSI实现[J]. J4, 2003, 30(2): 160-164.
[14]	暂时无作者信息. 激光水下目标探测系统信噪比分析[J]. J4, 2002, 29(5): 619-623.
[15]	暂时无作者信息. 水下目标探测中的激光技术[J]. J4, 2001, 28(6): 797-802.

FPGA和多DSP系统的并行RX探测算法

Parallel RX algorithm implementation based on the FPGA and multi-DSP system

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