針對(duì)雷達(dá)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)脈間存在距離單元走動(dòng)而不利于長(zhǎng)時(shí)間積累的問(wèn)題,采用Keystone變換技術(shù)補(bǔ)償距離單元走動(dòng)是雷達(dá)提升高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和ISAR成像性能的一種有效方法。但Keystone變換計(jì)算復(fù)雜度高,在工程上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理極為困難。提出一種并行度可配置的Keystone實(shí)時(shí)處理架構(gòu),支持增加并行度來(lái)提升處理性能,實(shí)現(xiàn)資源與處理性能的互換。通過(guò)仿真和板上驗(yàn)證表明,Keystone處理架構(gòu)是有效的。使用Keystone實(shí)時(shí)處理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)算目標(biāo)的相參積累與理論結(jié)果相比,最大相對(duì)誤差小于10e-8;在并行度為1的情況下,平均單頻點(diǎn)2048脈沖的Keystone處理需小于25μs,滿(mǎn)足Keystone實(shí)時(shí)處理要求。 

【文章來(lái)源】：遙測(cè)遙控. 2020,41(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

基于CZT的并行可配置FPGA處理架構(gòu)Fig.2TheparallelconfigurableFPGA變運(yùn)

2020年9月遙測(cè)遙控·19·算每個(gè)頻點(diǎn)的AW值，并輸出到AW值緩存模塊；AW值緩存模塊緩存AW值并發(fā)送至CZT變換配置模塊；CZT變換配置模塊用來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)CZT變換模塊中K個(gè)CZT運(yùn)算核的配置功能。3.2CZT變換運(yùn)算核流水處理架構(gòu)CZT變換運(yùn)算模塊由K路并行的CZT變換運(yùn)算核組成，每個(gè)CZT變換運(yùn)算核完全一致，支持靜態(tài)參數(shù)設(shè)置，實(shí)現(xiàn)處理資源和處理性能的互換。CZT變換運(yùn)算核流水處理架構(gòu)[16]如圖4所示。圖4CZT變換運(yùn)算核流水處理架構(gòu)Fig.4ThepipelinedprocessingarchitectureofCZToperationalcore可見(jiàn)，CZT變換運(yùn)算核主要由CZT控制模塊、coef1_hn生成模塊、復(fù)乘運(yùn)算一、coef2生成模塊、復(fù)乘運(yùn)算三和卷積處理模塊六部分組成。CZT控制模塊接收Keytone控制模塊給出配置信號(hào)，完成對(duì)coef1_hn生成模塊、卷積處理模塊、coef_2生成模塊的配置功能。coef1_hn生成模塊和coef_2生成模塊接收CZT控制模塊給出的A、W值，采用cordic算法計(jì)算得到公式（8）中三種系數(shù)值。其中，coef1_hn生成模塊采用一個(gè)cordic運(yùn)算核分時(shí)復(fù)用產(chǎn)生coef_1系數(shù)和h(n)系數(shù)。復(fù)乘運(yùn)算一模塊接收系數(shù)coef_1和輸入數(shù)據(jù)x(n)，進(jìn)行復(fù)數(shù)相乘運(yùn)算得到g(n)，并輸入到卷積處理模塊。卷積處理模塊接收復(fù)乘運(yùn)算一模塊輸出的g(n)和coef1_hn生成模塊輸出的h(n)數(shù)據(jù)，采用快速傅里葉變換的方式實(shí)現(xiàn)卷積處理得到y(tǒng)(n)，輸出到復(fù)乘運(yùn)算三模塊。coef_2生成模塊采用cordic算法計(jì)算得到coef_2系數(shù)，并與卷積處理模塊得到的結(jié)果y(n)相乘，得到最終的CZT結(jié)果。

tone實(shí)時(shí)處理架構(gòu)設(shè)計(jì)第41卷第5期0()()nnrrnXzxnAW（6）其中，00jjAe,We，0為選取頻率范圍的起始取樣點(diǎn)相角；0為兩相鄰Zk點(diǎn)之間角頻率差，決定了選頻范圍內(nèi)的頻率分辨率。由于，2221[()]2nrrnrn，所以，式（6）又可以寫(xiě)成：222/2/2()/20()()nrnrnrnXzxnAWWW（7）從式（7）可知，CZT變換可以通過(guò)FFT快速計(jì)算實(shí)現(xiàn)圓周卷積而實(shí)現(xiàn)，其實(shí)現(xiàn)架構(gòu)如圖1所示。圖1圓周卷積的CZT變換系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1TheCZTimplementationarchitecturebasedoncircularconvolution圖1中各系數(shù)為2/2coe_1nnfAW，2/2coe_2rfW，2/2()nhnW（8）假設(shè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的多普勒模糊倍數(shù)為Nam，對(duì)公式（3）中的f在[π,π)內(nèi)等間隔的M點(diǎn)，那么�。篶ccc12πexpj2π,expj2amMffffANWMfMf（9）就利用CZT變換得到公式（4）的Keystone變換結(jié)果。3基于FPGA的并行可配置處理架構(gòu)基于CZT的并行可配置Keystone處理架構(gòu)如圖2所示。該架構(gòu)主要由Keystone控制模塊、CZT變換運(yùn)算兩部分組成。其中，Keystone控制模塊主要接收用戶(hù)的配置信息，并根據(jù)配置參數(shù)依次計(jì)算每個(gè)f下的A、W值，并配置CZT變換運(yùn)算模塊；CZT變換運(yùn)算模塊由K路并行的CZT變換運(yùn)算核組成，運(yùn)算核個(gè)數(shù)由靜態(tài)參數(shù)設(shè)置，參與的運(yùn)算核數(shù)越多?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于廣義keystone和頻率變標(biāo)的微波光子ISAR高分辨實(shí)時(shí)成像算法[J]. 楊利超,高悅欣,邢孟道,盛佳戀.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]基于Keystone變換的弱目標(biāo)積累檢測(cè)及工程實(shí)現(xiàn)方法[J]. 帥曉飛,朱玉軍,詹旭.  火控雷達(dá)技術(shù). 2018(03)
[3]Chirp-Z變換FPGA流水架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 孫健,韓文俊,凌元.  信息技術(shù)與信息化. 2018(08)
[4]基于時(shí)間反轉(zhuǎn)和降階Keystone的SAR-GMTI快速聚焦方法[J]. 萬(wàn)俊,周宇,張林讓,陳展野.  航空學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]一種基于Keystone變換的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相參積累方法[J]. 羅丁利,向聰.  現(xiàn)代雷達(dá). 2017(10)
[6]Long term integration algorithm for high-dynamic targets[J]. Gang Yang,Haikun Luo,Jing Tian,Siliang Wu.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2016(05)
[7]High Accuracy Velocity Measurement Based on Keystone Transform Using Entropy Minimization[J]. DAI Zuoning,ZHANG Xinggan,FANG Hui,BAI Yechao.  Chinese Journal of Electronics. 2016(04)
[8]低信噪比下基于Keystone變換的高速多目標(biāo)檢測(cè)[J]. 武洋,夏忠婷.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2016(04)
[9]基于改進(jìn)Keystone變換的高速目標(biāo)相參積累方法[J]. 趙杰,郭德明,陳果,倪國(guó)新.  現(xiàn)代雷達(dá). 2016(04)
[10]高階運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的長(zhǎng)時(shí)間相參積累算法[J]. 田超,文樹(shù)梁,杜智遠(yuǎn).  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2015(06)



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