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时间:2018-11-10
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1、基于并行DSPs的脉冲压缩处理流水实现方法
2、第1内容加载中...摘 要:详细阐述了一种基于多DSP信号处理器系统的脉冲压缩算法的并行流水实现方法,包括算法分析/分解、数据流组、多片运算任务分配以及片间同步等内容,并在文末讨论了一些实时系统必须满足的性能要求。该系统对多形式多时宽信号的脉冲压缩主旁瓣比均达30dB以上,具有良好的实用价值。关键词:脉冲压缩;并行算法;流水处理;DSPs1 引言 脉冲压缩技术已经广泛应用于各种现代雷达中,他采用大时宽的发射脉冲以提高发射信号的平均功率,保证了足够的探测距离,而在信号接收时采用脉冲压缩方法获得窄脉冲输出,
3、从而提高了距离分辨力,一定程度上解决了雷达作用距离和距离分辨力之间的矛盾。脉冲压缩技术的关键在于他应用了调频或调相等脉冲信号,使信号具有满足雷达性能要求的时宽带宽积。脉冲压缩处理通常按匹配滤波,旁瓣抑制滤波两步进行。旁瓣抑制滤波是因为匹配滤波输出的旁瓣比较高,不利于目标识别。旁瓣抑制滤波就是对匹配输出进行加权处理,以提高主旁瓣比。脉压处理可以分时域和频域两种实现方式,其原理如图1所示。 500)this.style.ouseg(this)"> 从算法上考虑,匹配和加权滤波器可以合二为一。即脉冲压缩的系统冲击响应就是匹配和抑制2个冲击响应的卷积,
4、且是一个有限冲击响应滤波器。时域处理是采用模拟滤波器或数字FIR滤波器进行卷积运算,前者是传统FIR滤波器实现。频域方式是用专用FFT芯片或通用DSP芯片把卷积运算通过FFT-乘-IFFT组合运算完成。比较而言,时域处理对较长时宽信号的设备量要求较大。频域处理对不同时宽信号具有较强的适应能力、可编程,处理灵活。本方案采用频域方法实现。2 频域脉压处理实现分析 数字脉压系统,设输入序列x(n)、输出y(n)、系统冲击响应h(n)。系统时域处理为y(n)=x(n)h(n)运算。对于频域处理,其运算为:y(n)=IFFT{FFT[x(n)]FFT[h(
5、n)]},其中FFT()和IFFT()分别指N点的快速傅里叶变换和逆变换①。即,输入信号序列按N点一组分段在频域中做循环卷积。目标回波信号可能出现在分段跨接处,所以必须采用重迭分段卷积运算以免丢失目标,其原理如图2所示。至于重迭宽度,应视雷达脉冲信号的宽度而定。本系统中信号宽度最大不超过42μs,对应6.6MHz的采样率分段重迭点为280。 500)this.style.ouseg(this)"> 对实时运算系统,数据传输及运算都应在规定的时间内完成,即系统需要一个高效的数据输入/输出通道和一个并行的处理模块。当然,系统数据输入/输出及处理能力
6、与具体系统相关。本系统对I,Q两路接收信号进行6.6MHz采样,采用12bA/D。对于频域脉压,读入数据按N点一组做FFT及IFFT运算,且一组数据完全读入时才能开始脉压运算,于是频域脉压就存在一个延时,即等待数据块到齐以及数据处理完毕才能最后输出,不同于时域脉压每输入一个样点就产生一次输出(数据流处理方式)。对于实时处理系统,需首先考虑块数据的处理时间Tc≤L·Tx,其中Tx是采样间隔时间,L是数据块的长度;其次数据传输速度至少要大于采样速度。如果采用N=1024的FFT运算单元,重叠部分为M=280,则输入数据块为N-M=744点。由上述原则,
7、可以得到该实时系统对处理器和数据传输能力的要求。6.6MHz的采样率下Tc≤L·Ts=744/6.6111.6μs,即要求系统能在110μs完成2个1024点的FFT和一组1024点的复数乘运算。现有通用DSP计算时间一般都不能满足这个要求,但采用多处理器并行工作可解决运算能力问题。综上考虑,选用BittmerHeadPCI,这是一块拥有4个DSP的数字信号处理板,单片DSP的FFT处理时间约为125μs(80MHzcoreclock);DSP之间通过64b的clusterbus紧耦合,互联的链路口(Linkport)可以提供相互独立的松耦合的数据
8、通道,处理板原理见图3所示。脉压系统的原理可如图4所示。 500)this.style.ouseg(this)"> 500)this.style.ouseg(this)">3 基于DSPs的频域脉压实现 确定硬件平台后,便可进行算法映射。如前所述,本系统的工作包含数据处理和数据传输2个方面,数据传输为数据处理提供及时可用的数据以及计算结果输出,数据处理是循环往复地对每一块数据进行脉压运算。对于信号处理板及DSP,数据块的传输均可采用DMA方式,这样的优点是传输不占用处理器核的时间①,只需要处理器核做DMA的配置工作。于是数据传输和数据处理可以
9、从物理和逻辑上分开,两者并行工作,且仅通过约定的软件接口及中断触发机制相联系。由上分析,在实现脉压处理控制时可把软件设计分
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