DSP在卫星测控多波束系统中的应用

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本文介绍了卫星测控多波束系统DSP模块的设计以及功能实现，在DSP模块的设计中使用了两片TigerSHARC DSP芯片并行连接，在500 ms内完成测向和波束合成权值的计算。高性能的DSP芯片和优越的阵列信号处理算法保证信号能够得到及时准确的处理，满足了系统的需求。

　　Ａｂｓｔｒａｃｔ：The design of the DSP module and function realization of multibeam system for satellite measurement and control is introduced.Two chips of TigerSHARC DSP that are connected in parallel are used in the design of DSP module.It takes 500ms to accomplish the DOA (Direction of Arrival) measurement and the power calculation of beamforming. High performance DSP and superior array signal processor algorithm make it possible to process the signal accurately and in time.The module satifies the requirement of system.
　　
一、引言
　　
卫星测控多波束系统主要针对卫星信号实施测控，它包括两个方面：信号波达方向(DOA)的估计和数字波束合成。波达方向的估计是对空间信号的方向分布进行超分辨估计，提取空间源信号的参数如方位角、仰角等。数字波束合成也称为空域滤波，主要是根据信号环境的变化自适应地改变各阵元的加权因子，在期望信号方向形成主波束，在干扰信号方向形成零陷，降低副瓣电平, 目的是在增强期望信号的同时最大程度的抑制无用的干扰和噪声，并提取有用的信号特征以及信号所包含的信息。用于测向和波束合成的算法很多，选择合适的算法来满足系统的需求是一个重要方面。另一方面，该系统对实时性有一定的要求，要求在限定时间内完成测向和波束合成权值的计算。
　　
本文所介绍的卫星测控多波束系统采用ADI公司新近推出的新一代TigerSHARC DSP芯片和FPGA器件相结合组成信号处理模块，利用DSP的软件编程完成测向和波束合成权值的计算，然后用FPGA器件将原始信号和权值进行波束合成，在系统设计中我们使用两片TigerSHARC DSP 芯片来完成。高性能的DSP芯片保证了数据能够准确及时的处理，也构成了该系统的重要组成部分。

二、TigerSHARC DSP芯片介绍
　　
TigerSHARC101S 是AD公司新近推出的高性能定/浮点DSP，具有极高的处理能力，它采用静态超标量结构，既有超标量处理器所具有的大容量指令缓冲池和指令跳转功能，又可以在程序执行前就把指令级并行操作用编译器预测出来，其主要的性能指标为：
　　
(1)主频为250 MHz，即单指令周期为4 ns；有2个对等的处理单元来支持SIMD（单指令多数据）模式；
　　(2)系统内部有3条独立的128位数据总线，分别访问各自的2 Mbit存储空间；
　　(3)系统外部数据总线为64 bit，地址总线32 bit，外部寻址空间为4G字；
　　(4)4个8 bit的全双工链路口，各自可以独立工作。在多处理器系统中，链路口可作为处理器之间的点到点通信，组成分布式的多处理器系统。14个DMA通道，可用于后台传输；
　　(5)可扩展性强，共享并行总线可支持8个TS101S连在一起用于高速的数字信号处理。
　　由于测向和波束合成的算法计算量大，系统对信号的处理时间有要求，一片DSP不能完成任务，本系统充分利用TS101S DSP芯片的并行处理能力，采用多处理器的并行结构来完成信号的处理。

三、算法研究
　　
用于测向和波束合成的算法很多，各种算法各有优势，通过对这些算法的模拟和性能比较，最终选择MUSIC(Multiple Signal Characteristic)算法来实现测向，用基于线性约束最小二乘恒模算法进行波束合成。MUSIC算法的基本原理是根据天线阵中不同位置的阵元所接收到的空间来波信号的样本数据、天线位置参数和阵元的特性参数，应用现代谱估计理论和统计学理论及相应的数学运算，对来波的空间谱进行估计，并分析其能量的分布状态，以确定空间来波的方向，也就是从背景噪声中检测出空间源信号并估计出信号的参数如方位角、仰角等，这种测向技术具有在较强干扰环境下同时对同信道内多个信号的快速、高灵敏度、高精度测向的功能。算法实现流程图1所示。

基于线性约束的最小二乘恒模算法是最小二乘算法的一种改进，它克服了最小二乘算法存在的干扰捕获问题，利用线性约束的方法对初始权向量进行优化，使之在迭代过程中可以较快而准确地收敛于我们所期望的信号,并且不受信号功率大小的影响。该算法收敛速度快，输出信号的信干噪比可以接近理想值，并且对幅相差不敏感，通过对阵列信号

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