本文關(guān)鍵詞：最優(yōu)投影平面方法一維距離像目標(biāo)識別的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著高分辨率雷達(dá)的出現(xiàn),雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)也得到了快速的發(fā)展�？梢詫⒗走_(dá)目標(biāo)識別大致分為一維距離像目標(biāo)識別與二維像目標(biāo)識別兩種,其中一維像目標(biāo)識別技術(shù)與二維像目標(biāo)識別技術(shù)相比有著實(shí)現(xiàn)相對簡單,數(shù)據(jù)量較小且易實(shí)時處理等優(yōu)點(diǎn)。在一維像識別算法中,最優(yōu)投影平面方法實(shí)現(xiàn)相對簡單,且在目標(biāo)種類較多時仍能保持較高識別率。因此在硬件上實(shí)現(xiàn)基于最優(yōu)投影平面方法的雷達(dá)距離一維像目標(biāo)識別算法具有很高的軍事價值以及民用價值。本文針對基于最優(yōu)投影平面一維像識別算法的FPGA實(shí)現(xiàn)展開研究,主要內(nèi)容包括:1、簡單介紹了雷達(dá)一維像的特點(diǎn)及數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,對基于最優(yōu)投影平面方法的雷達(dá)距離一維像目標(biāo)識別算法進(jìn)行了相關(guān)分析完成了其在MATLAB上的仿真實(shí)驗(yàn)。2、完成了基本浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算單元的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)研究,主要包括基于雙通道方法的浮點(diǎn)數(shù)加(減)法器、浮點(diǎn)數(shù)乘法器設(shè)計(jì)、基于Goldschmid算法的浮點(diǎn)數(shù)除法器以及基于泰勒級數(shù)逼近方法的浮點(diǎn)數(shù)開方器等單元模塊。所有模塊均具有較高的設(shè)計(jì)精度并符合流水線結(jié)構(gòu)。3、基于最優(yōu)投影平面特征提取與建庫需求研究了浮點(diǎn)數(shù)矩陣乘法器的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),包括浮點(diǎn)數(shù)累加器、浮點(diǎn)數(shù)向量點(diǎn)乘器與空間并行式的浮點(diǎn)數(shù)矩陣乘法器。并討論了高階矩陣乘法器的FPGA設(shè)計(jì)方法。研究了浮點(diǎn)數(shù)矩陣求逆運(yùn)算的FPGA設(shè)計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)了基于分塊矩陣迭代的矩陣求逆、基于矩陣分解的矩陣求逆以及基于分塊LU分解的矩陣求逆等硬件模塊。同時給出了矩陣LU分解與三角矩陣求逆的FPGA設(shè)計(jì)方法。在前人基礎(chǔ)上將矩陣乘法的實(shí)現(xiàn)階數(shù)提高至16階,將矩陣求逆運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)階數(shù)提高至8階。所有模塊均進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)現(xiàn)與仿真。4、對基于最優(yōu)投影平面方法的雷達(dá)距離一維像實(shí)時識別系統(tǒng)進(jìn)行了FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),給出了待識別目標(biāo)投影電路與分類判決電路的FPGA設(shè)計(jì)方法。對系統(tǒng)設(shè)計(jì)進(jìn)行了功能仿真,并將硬件仿真結(jié)果與Matlab仿真結(jié)果進(jìn)行了對比。經(jīng)測試該系統(tǒng)兼具較高的運(yùn)算精度與較小的系統(tǒng)延時。
【關(guān)鍵詞】：一維距離像目標(biāo)識別 最優(yōu)投影平面方法 FPGA 矩陣乘法 矩陣求逆
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52;TN791
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 一維像識別10-11
• 1.2.2 一維像識別的硬件實(shí)現(xiàn)11-12
• 1.3 FPGA技術(shù)概要12-13
• 1.4 論文安排及主要研究內(nèi)容13-14
• 第二章 基于最優(yōu)投影平面的目標(biāo)識別算法分析14-21
• 2.1 一維距離像的特點(diǎn)與數(shù)據(jù)的預(yù)處理14-15
• 2.2 最優(yōu)投影平面15-16
• 2.3 基于最優(yōu)投影平面的兩類目標(biāo)識別方法16-17
• 2.4 基于最優(yōu)投影平面的多類目標(biāo)識別方法17-18
• 2.5 最優(yōu)投影平面算法仿真實(shí)驗(yàn)18-20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基本浮點(diǎn)運(yùn)算單元的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)21-38
• 3.1 FPGA芯片介紹21-22
• 3.2 IEEE-754標(biāo)準(zhǔn)單精度浮點(diǎn)數(shù)22-23
• 3.3 浮點(diǎn)數(shù)加法器的FPGA設(shè)計(jì)方法23-26
• 3.3.1 設(shè)計(jì)方法說明23-25
• 3.3.2 浮點(diǎn)數(shù)加法器模塊仿真25-26
• 3.4 浮點(diǎn)數(shù)減法器的FPGA設(shè)計(jì)方法26-27
• 3.4.1 浮點(diǎn)數(shù)減法器模塊仿真26-27
• 3.5 浮點(diǎn)數(shù)乘法器的FPGA設(shè)計(jì)27-29
• 3.5.1 設(shè)計(jì)方法說明27-28
• 3.5.2 浮點(diǎn)數(shù)乘法器模塊仿真28-29
• 3.6 浮點(diǎn)數(shù)除法器的FPGA設(shè)計(jì)方法29-33
• 3.6.1 設(shè)計(jì)方法說明29-31
• 3.6.2 Goldschmid算法理論分析與定點(diǎn)數(shù)除法器設(shè)計(jì)方法說明31-32
• 3.6.3 浮點(diǎn)數(shù)除法器模塊仿真32-33
• 3.7 浮點(diǎn)數(shù)開方器的FPGA設(shè)計(jì)方法33-36
• 3.7.1 泰勒逼近求平方根理論分析34
• 3.7.2 設(shè)計(jì)方法說明34-35
• 3.7.3 浮點(diǎn)數(shù)開方器模塊仿真35-36
• 3.8 本章小結(jié)36-38
• 第四章 特征提取與建庫的FPGA設(shè)計(jì)研究38-72
• 4.1 最優(yōu)投影平面方法特征提取與建庫的硬件設(shè)計(jì)分析38-41
• 4.1.1 類內(nèi)散布矩陣計(jì)算的FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)分析38-39
• 4.1.2 最優(yōu)投影平面與庫模板矢量計(jì)算的FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)分析39-41
• 4.1.3 基于FPGA的算法實(shí)現(xiàn)任務(wù)分析41
• 4.2 浮點(diǎn)數(shù)矩陣乘法器的FPGA設(shè)計(jì)與研究41-53
• 4.2.1 浮點(diǎn)數(shù)累加器的FPGA設(shè)計(jì)方法41-45
• 4.2.2 浮點(diǎn)數(shù)向量點(diǎn)乘器的FPGA設(shè)計(jì)方法45-47
• 4.2.3 浮點(diǎn)數(shù)矩陣乘法器的FPGA設(shè)計(jì)方法47-52
• 4.2.4 高階浮點(diǎn)數(shù)矩陣乘法器的FPGA設(shè)計(jì)方法討論52-53
• 4.3 FPGA浮點(diǎn)數(shù)矩陣求逆的設(shè)計(jì)與研究53-71
• 4.3.1 基于分塊矩陣迭代的矩陣求逆設(shè)計(jì)方法53-58
• 4.3.2 基于矩陣分解的矩陣求逆設(shè)計(jì)方法58-65
• 4.3.3 基于分塊矩陣的LU分解的矩陣求逆設(shè)計(jì)方法65-71
• 4.4 本章小結(jié)71-72
• 第五章 目標(biāo)實(shí)時識別的FPGA實(shí)現(xiàn)72-81
• 5.1 目標(biāo)識別系統(tǒng)架構(gòu)72-75
• 5.1.1 待識別目標(biāo)一維像投影72-74
• 5.1.2 分類判決電路設(shè)計(jì)74-75
• 5.2 目標(biāo)識別系統(tǒng)仿真75-80
• 5.2.1 Matlab仿真實(shí)驗(yàn)76-78
• 5.2.2 Modelsim仿真實(shí)驗(yàn)78-80
• 5.3 本章小節(jié)80-81
• 第六章 總結(jié)與展望81-83
• 6.1 全文工作總結(jié)81-82
• 6.2 后續(xù)工作展望82-83
• 致謝83-84
• 參考文獻(xiàn)84-86

【相似文獻(xiàn)】

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1 張錚;李愛光;毛玉柱;;無縫GIS中投影庫研究[J];測繪通報;2010年10期

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1 汪穎立;最優(yōu)投影平面方法一維距離像目標(biāo)識別的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2016年

2 湯，

本文編號：807222