基于TMS320C6711B DSP的中心定位算法设计 (1)

　地平仪是卫星姿态控制系统的关键子系统，其测量精度和可靠性直接关系到卫星姿态是否精确和稳定。本文利用TI公司的DSP芯片TMS320C6711B(简称C6711)实现了中心定位的相关算法。

　　1 实时图像处理系统的硬件构成

　　本系统以C6711为核心，辅助以现场可编程门阵列FPGA及高速A/D等器件构成实时高速数字图像处理系统。系统硬件框图如图1。该图像处理系统的工作原理是：由CCD采集输出的模拟图像信号，经过高速A/D将模拟信号转换为数字信号。数字图像信号在FPGA控制下，将数据不断输入至双口RAM。每当一帧图像扫描结束时，FPGA提供一个中断标志信号，触发DSP进行数据搬移，将双口RAM中的一帧图像通过C6711的QDMA搬移到SDRAM中。QDMA将数据搬移完后检查图像数据是否有效，如有效则触发DSP执行图像处理程序，否则返回等下一个中断到来。DSP在下次中断到来之前处理完本帧图像，将得出的姿态角信息通过多通道缓冲串口McBSP输出给电脑PC机RS232口并显示，之后又进入中断等待状态，等待中断再次触发QDMA进行数据搬移。

　　1.1 C6711数字信号处理器

　　C6711是TI公司的高速浮点DSP芯片，主频为150MHz，最高能达到900MFLOPS的峰值运算能力。C6711由CPU内核、片内外设和存储器三大部分组成。处理单元采用高性能、先进的VelociTITM结构，每时钟周期8个功能单元可并行工作。C6711具有特别适合实时图像处理的特点：

　　(1)先进的VelociTI超长指令字C67xDSP内核;

　　(2)硬件支持IEEE标准的单精度和双精度浮点指令;

　　(3)32位外部存储器接口(EMIF)，提供与同步、异步存储器的无缝接口;

　　(4)两级缓存结构，其中：程序缓存32Kbit，数据缓存32Kbit，二级缓存512Kbit;

　　(5)增强型DMA控制器，共16个独立通道。

　　1.2 A/D变换

　　由CCD输出的模拟图像信号，经过高速A/D将模拟信号转换为10位数字图像信号，在FPGA的控制下存入双口RAM存储器，供DSP处理使用。

　　1.3 电源模块和监控复位电路

　　C6000系列DSP需要两种电压，分别为CPU内核电压和周边I/O接口电压。C6711需要3.3V和1.8V两种电压，并且要求两种电源满足一定的加电顺序。本系统采用两者同时加电的方式。根据系统的功耗要求，分别采用芯片TPS54316和TPS54314直接产生3.3V和1.8V两种电压，它最大可提供3A的供电电流。电源监控和复位电路采用TI公司的TPS3307-33实现，它可以同时监测三个独立的电压3.3V/5V/1.8V，并且被监测的三个电压有一个低于其门限值时，就可以保证输出有效的

信号，使DSP复位，当它们的值都高于门限值时，

信号才变为高电平。

1.4 时钟模块和JTAG接口

　　1.6 输出电路

　　系统根据输入的图像，由C6711进行处理后得出一个卫星姿态角信息。该姿态角信息由C6711输出到PC机的RS-232口，由于通信的信息量少，所以可以利用C6711的多通道缓冲串口McBSP，在不扩展其他硬件的情况下，用软件实现异步数据传输格式。发送时，发送转换子程序把每一个数据位扩展成16位的UART字，并把这些已转换好的数据块放入发送缓冲区，同时在适当的地方加上起始位和终止位(如图2所示)，然后EDMA把数据从发送缓冲区传给McBSP，而McBSP帧同步发生器负责连续地移出这些数据[4];接收时，EDMA从McBSP读入已经扩展过的数据，并把这些数据写入接收缓冲区，然后再调用压缩子程序把数据转换成原来的字节形式。这种方法的优点是硬件接口简单，只需增加一个CMOS电平与RS232电平的电平转换电路。

　　2 图像处理算法的实现

　　中心定位图像处理算法设计以输入图像格式320×240像素、1024灰度级/像素为基础，包括滤波、判断地平圈是否进入视场、边缘检测和精确定中心几个部分。

　　2.1 滤波

　　探测器可能存在小于1%的坏单元，其灰度值主要为0或1023，坏元区范围小于3×3。坏元的存在有可能对边缘检测带来误差，再加上采集到的图像数据信噪比较低，所以采用二维中位数滤波[5]。其做法是：对于一帧图像，采用从上到下、从左到右的方法，移动3×3的窗口，在每一个位置，将有9个图像像素出现在窗口中，对这9个像素灰度值进行排序，使用快速排序法找到处于正中的像素值，把这个值赋给3×3窗口的中心像素。使用这种方法可以有效滤除区域不大于2×2的突发性干扰，从而提高算法精度。

　　2.2 判断地平圈是否进入视场

　　当卫星初始进入轨道时，在地平仪初始状态下可能探测不到地球，这时需启动搜索程序控制卫星偏转以搜索地球。因此，必须对所得的地平圈图像采用逐行扫描的搜索方法以判断地球是否进入视场。

　　2.3 边缘检测

边缘提取首先检测图像局部特性的不连续性，然后再将这些不连续的边缘像素连成完备的边界。边缘的特性是沿边缘