脉冲探地雷达分形天线的研究

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1、脉冲探地雷达分形天线的研究1、相关定义1.1、自定义浮点格式的介绍采用标准浮点数据实现脉冲压缩处理占用较多的FPGA资源,采用自定制浮点数据实现脉冲压缩可以有效地改善对FPGA资源的占用情况。从数据的动态范围和处理精度两方面分析,确定自定义浮点数据格式中指数和尾数的位数[17]。浮点数据中指数的位数决定数据的动态范围,如果指数确定的过小在数据的处理过程中会出现溢出,造成输出结果有偏差;如果指数确定的过大会浪费系统的资源,所以要想准确确定浮点数据指数的位数就必须对数据所要满足的动态范围有一定的了解。FFT/IFFT变换是实现数字脉冲压缩的关键。则从硬件角度分析,实现脉冲压缩的关键是硬件实现FF

2、T/IFFT的基本运算单元:蝶型运算单元,如下图所示:41Xm(p)Xm(q)Xm+1(p)WNrXm+1(q)图5-2基2碟型运算单元原理示意图图中Xm(p)和Xm(q)为蝶形运算单元的输入,Xm+1(p)和Xm+1(q)为输出,蝶型运算单元用关系式表示为:?????XXmm++11((pp))==XXmm++11((pp))?+XXmm((qq))??WWNNrr(5-16)其中WNr为旋转因子,假设FFT的点数为N=2M,则完成FFT变换要进行M级FFT运算,每一级需要完成N/2个蝶型运算。随着FFT变换一级一级的运算,数据的动态范围随之增加。根据式(4-4)可以推出21221(212

3、121(2)()22)()????Xm+p+Xm+q????=????Xmp+Xmq????(5-17)根据上式可知,后一级的数值是前一级数值的2倍;另外,由(4-5)可以证明max{Xm(p),Xm(q)}≤max{Xm+1(p),Xm+1(q)}≤2max{Xm(p),Xm(q)}(5-18)由上式得,随着FFT级数M的增加,数据的最大模值是非减的,而且后一级数据的最大模值是前一级的2倍。则N点FFT运算的数据动态范围为:DFFT=M×20lg2(5-19)同样,N点IFFT变换的数据动态范围和N点FFT变换是相同的。在实际工程应用中,系统的输入数据是经过中频采样、数字下变频、滤波后的数

4、据,其动态范围小于90dB,当FFT/IFFT变换的点数N不大于2048时所引起的数据动态范围变化小于140dB,另外,本地波形的频域数据动态范围小于70dB。将这三部分相加得到脉冲压缩处理过程中的数据动态范围小于300dB。综上分析,只要指数的位数能够使数据表示的动态范围超过300dB,就可以达到系统的要求,就不会出现数据溢出的情况。采用6位二进制数表征浮点的指数部分,所能表示的动态范围为:42380db动态范围=20?log最最小大值值=20?log1.1.01??????01??223?231≈(5-20)由上式可见6位指数位的浮点数能表示的动态范围约为380dB,满足系统的要求,因此

5、确定自定制浮点数的指数用6位表示。系统的处理精度由浮点数的尾数的bit位决定,在高性能现代雷达系统中,要求脉冲压缩处理的误差要小于-60dB。根据理论分析[18-19]、仿真和FPGA结构特点[20],确定自定制浮点数的尾数用17位表示。综上分析得,在脉冲压缩系统中,自定制浮点数据确定用24位表示:bit24是符号位,用S′表示;bit17~23是指数位,用E′表示;bit16~0是尾数位,用M′表示。则自定制浮点数数值v′可以表示为:v’=(?1)S?M’?2E?31(5-21)自定制浮点数据格式能有效地减少标准浮点运算所占用的FPGA资源,下面对两种情况下的资源消耗进行比较,如表4-1所

6、示:表5-1自定义浮点运算与标准浮点运算资源占用对比表Slice(个)Mult18×18S(个)两标准浮点实数相加8840两自定制浮点实数相加2770两标准浮点实数相乘2854两自定制浮点实数相乘501从表4-1可以看出,实现自定制浮点加法时的资源占用不到实现标准浮点加法所用资源的1/3,实现自定制浮点乘法所占用的资源不到实现标准浮点乘法所占用资源的1/4。综上分析,采用自定制浮点数据格式实现脉冲压缩处理能有效地降低脉冲压缩处理所占用的硬件资源。在系统的输入部分将定点数据转换成自定制浮点数据存放在输入RAM中。其方法与定浮转换大同小异,这里不再赘述。1.2、MSP430F149各管脚定义MS

7、P430F149各管脚定义由图3-14单片机电路原理图所示。X2X1+3.3VC50C51C17C16DVcc1P6.3/A32P6.4/A43P6.5/A54P6.6/A65P6.7/A76Vref+7XIN8XOUT/TCLK9VeREF+10Vref-/VeREF-11P1.0/TACLK12P1.1/TA013P1.2/TA114P1.3/TA215P1.4/SMCLK1617P1.5/TA018P1

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