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基于ADSP-TS101S的雷达信号处理系统的设计

时间:05-21 来源:3721RD 点击:

作为面向数字信号处理的可编程嵌入式处理器,DSP具有高速、灵活、可靠、可编程、低功耗、接口丰富、处理速度快、实时性好等特点。雷达信号处理系统所涉及的主要技术包括数据重采样、参数估计、自适应滤波、恒虚警处理、脉冲压缩、自适应波束形成和旁瓣对消等,通常需要完成大量具有高度重复性的实时计算。由于DSP可以利用硬件算术单元、片内存储器、哈佛总线结构、专用寻址单元、流水处理技术等特有的硬件结构,来高速完成FFT、FIR、复数乘加、相关、三角函数以及矩阵运算等数字信号处理。因此,DSP非常适合雷达数字信号处理算法的实现。本文详细地介绍了一种基于ADI公司高性能DSP-ADSP-TS101的雷达信号处理系统的具体实现方法。

1 系统部件及信号处理算法的实现

本系统是某雷达的信号处理机,总共有4块电路板,分为母板、抗干扰板、脉冲压缩板和MTD板。

1.1 母板

母板主要是为其它三块单板提供电源,同时也可作为单板间信号传送的桥梁,将处理完的视频数据送到显示器显示。

1.2 抗干扰板

抗干扰板的主要功能包括中频采要、正交解调与低通滤波、自适应旁瓣对消及旁瓣消隐等。

(1) 中频采样

中频采样主要是通过ADC读人中频数据。本系统的ADC采用美国ADI公司生产的12位、40MSPS转换速率的高性能模数转换器,来将I、Q两路模拟信号以某一采样率转换为数字信号。

(2) 正交解调与低通滤波

该功能用于在FPGA中完成正交解调与低通滤波。在该系统中,FPGA选用的是ALTERA公司生产的EP1K100,,图1所示是该系统的中频解调示意图。由于系统会将采样信号均转换为1,0,-1,0,1……这样的数字序列,故在对采样信号进行解调后,会使其变为零中频信号,然后再对其做FIR低通滤波。

(3) 自适应旁瓣对消及旁瓣消隐

实现上述两算法总共要用到4片ADSP-TS101S。为了简化系统硬件、减少DSP的片间连线,系统的4个DSP之间应以松耦合的链路方式进行链接。可由DSP1将经过FlR低通滤波后的零中频信号以DMA方式读入。为了保证处理的数据为一帧完整的数据,本系统采用乒乓方式读人I、Q两路数据,这样可以保证一边读数据,一边处理,同时将定点数据转换为浮点数,并将处理结果送到DSP2。DSP2主要用于计算最佳旁瓣对消参数WI和WQ,并做旁瓣对消工作,再把处理结果送到DSP3。DSP3主要负责转发主副通路I、Q两路数据到DSP4,并计算主副通路I、Q两路数据模值的工作,同时负责将处理结果送到DSP4。DSP4主要完成旁瓣消隐运算并将处理结果发往脉冲压缩板。


1.3 脉冲压缩板

脉冲压缩板主要实现以下功能:

(1) 脉冲压缩

图2所示为脉冲压缩的实现原理图。脉冲压缩主要解决雷达作用距离与分辨率之间的矛盾,是雷达系统中较为成熟和经常采用的技术。假如总距离单元数为6000,则应将其补齐至8192点,然后做FFT。需要说明的是,这里用到的H(k)是在MATLAB中生成好的,然后存贮到DSP中以供其调用。在产生H(k)时,不光要采用加海明窗的方法,还应采用时域综合法进行旁瓣抑制。具体算法可参见相关资料。频域相乘后再做IFFT就是脉冲压缩的结果。该算法在DSP1中完成后,就可将处理后的数据送到DSP2做后续处理。


(2) 自适应滤波

自适应滤波采用自适应二次对消器来抑制云雨杂波,它由杂波测量和自适应二次对消器组成,主要在DSP2中完成自适应滤波参数Wi和Wq的估计运算,并做自适应滤波。然后把处理结果送到DSP3做后续处理。

(3) 固定杂波对消

固定杂波对消采用二次对消器,其差分方程为:


在DSP3中做完固定杂波对消后,就可将结果送DSP4。

(4) 相参积累

可按矢量相加方式积累,积累帧数为16个;本设计采取滑窗方式保存本帧周期和前15个帧周期的视频数据:积累后除以16就可以取得平均值。DSP4在做完相参积累后就将处理过的数据送往MTD板做后续处理。

1.4 MTD板

MTD板实现的主要功能包括MTD处理、CFAR处理和非相参积累。

(1) MTD处理

MTD处理主要包括8点FFT程序和求模两部分。图3所示是其结构原理图,其中求模可采用如下近似公式:


该算法可在DSP1中完成,处理结果送入DSP2。

(2) CFAR处理

本系统中采用的算法框图如图4所示,CFAR处理的参考单元数N为35,前后各16个距离单元。

该算法在DSP2中完成后,将处理结果送到DSP3。

(3) 非相参积累

常用的非相参积累有单极点积累器、双极点积累器、滑窗积累平均积累等,本文采用简单的滑窗平均积累,其中Ns=8,Mr为总点数。那么:


该算法以及下面模块中的前半部分均在DSP3中实现。

(4) 输出模块

通过输出模块先完成浮点转定点,再乘以适当系数将数据范围压缩到10位,然后把大于零

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