本文關(guān)鍵詞：雷達稀疏信號處理算法的硬件加速設(shè)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：稀疏信號處理作為一種新的信號處理技術(shù),提供了一個用少量數(shù)據(jù)進行原始信號重建的框架。壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論是近年來興起的一種稀疏處理理論,它自提出起就在各領(lǐng)域得到了大力的發(fā)展。尤其在利用缺損的雷達回波數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)信息的研究中,壓縮感知體現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價值。壓縮感知主要由信號的稀疏表示、測量矩陣的選取和信號重構(gòu)算法三部分組成,其中信號重構(gòu)算法在雷達信號處理中的應(yīng)用以及其硬件實現(xiàn)是本文研究的重點。由于稀疏重構(gòu)算法的運算量較大,為滿足雷達信號處理的實時性要求,我們采用資源豐富、并行能力強的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)來進行重構(gòu)算法的硬件加速實現(xiàn)。本文主要研究在頻率捷變雷達和稀疏頻率步進雷達中采用稀疏信號處理進行目標(biāo)檢測的方法,并利用重建準(zhǔn)確度高的正交匹配追蹤算法(OMP)來實現(xiàn)有效信息的提取及目標(biāo)信號的重構(gòu),最后基于FPGA進行了算法的加速實現(xiàn)。所做工作如下:1.對稀疏信號處理的內(nèi)容和原理進行了介紹,討論了不同信號重構(gòu)算法方法的優(yōu)缺點,著重介紹了貪婪算法和梯度追蹤算法,并簡要闡述了稀疏重構(gòu)技術(shù)在雷達信號處理中的應(yīng)用。2.對壓縮感知技術(shù)在頻率捷變雷達目標(biāo)檢測中的應(yīng)用進行了理論分析和可行性驗證。針對傳統(tǒng)捷變頻雷達中相干積累時間長、信號處理復(fù)雜等問題,提出使用稀疏重構(gòu)技術(shù)進行處理,并采用OMP算法進行重構(gòu)實現(xiàn)�？紤]到OMP算法存在計算量大、計算耗時等缺點,本文對其進行了優(yōu)化,通過對支撐集進行正交化處理減少了最小二乘部分的迭代次數(shù),并用計算復(fù)雜度低、收斂速度快的共軛梯度(CG)算法代替計算復(fù)雜度高的矩陣分解法進行最小二乘求解,最終得到了優(yōu)化的OMP-CG算法。最后,我們基于一組實測數(shù)據(jù)驗證了OMP-CG算法在頻率捷變雷達中進行靜目標(biāo)和動目標(biāo)檢測的有效性,并基于XC7VX690T FPGA平臺加速實現(xiàn)了OMP-CG算法。3.對稀疏信號處理在稀疏頻率步進雷達中進行高分辨距離像重建的可行性進行了理論分析和數(shù)據(jù)驗證。首先介紹了頻率步進雷達的工作原理,分析比較了傳統(tǒng)步進頻信號與稀疏步進頻信號的特征,并得到了稀疏步進頻雷達回波信號的稀疏表示形式。然后基于步進頻信號的特征,對OMP-CG算法進行了改進:按照測量矩陣抽取的先驗條件對誤差余量補零后進行IFFT運算來得到字典矩陣各列與誤差余量的相關(guān)性,在簡化稀疏基構(gòu)造的同時也使相關(guān)性部分的計算復(fù)雜度從(7)(8)2O N降到O(7)Nlog N(8),我們將優(yōu)化后的算法稱為SFOMP算法。最后用一組實測的步進頻雷達回波數(shù)據(jù)驗證了SFOMP算法進行高分辨距離像重建的有效性,并基于XC7VX690T FPGA對SFOMP重構(gòu)算法進行了硬件加速實現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：稀疏信號處理 壓縮感知 現(xiàn)場可編程門陣列 正交匹配追蹤 頻率捷變雷達 共軛梯度 稀疏頻率步進雷達
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號對照表12-13
• 縮略語對照表13-17
• 第一章 緒論17-21
• 1.1 研究背景和意義17
• 1.2 壓縮感知研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 FPGA在雷達稀疏信號處理中的應(yīng)用18-20
• 1.4 主要研究內(nèi)容20-21
• 第二章 雷達稀疏信號處理基本理論21-33
• 2.1 引言21-22
• 2.2 壓縮感知原理22-23
• 2.3 信號的稀疏表示23-24
• 2.4 測量矩陣的選取24-25
• 2.5 信號重構(gòu)算法25-30
• 2.5.1 貪婪算法26-29
• 2.5.2 梯度追蹤方法29-30
• 2.6 稀疏重構(gòu)技術(shù)在雷達中的應(yīng)用30-31
• 2.7 本章小結(jié)31-33
• 第三章 頻率捷變雷達的稀疏信號重構(gòu)以及硬件實現(xiàn)方法33-53
• 3.1 引言33
• 3.2 傳統(tǒng)的脈沖多普勒雷達33-34
• 3.3 頻率捷變雷達34-36
• 3.3.1 傳統(tǒng)頻率捷變機制34-35
• 3.3.2 頻率捷變雷達信號模型35-36
• 3.4 基于稀疏恢復(fù)算法的捷變頻雷達信號處理技術(shù)36-45
• 3.4.1 頻率捷變雷達回波信號的CS模型36-37
• 3.4.2 OMP算法的改進—OMP-CG算法37-40
• 3.4.3 OMP-CG算法在捷變頻雷達中的應(yīng)用40
• 3.4.4 OMP-CG算法進行目標(biāo)速度估計的效果分析40-45
• 3.5 OMP-CG算法的FPGA加速實現(xiàn)與結(jié)果分析45-52
• 3.5.1 開發(fā)工具和開發(fā)語言45-46
• 3.5.2 OMP-CG算法的FPGA加速實現(xiàn)46-51
• 3.5.3 FPGA實現(xiàn)的資源與時間分析51-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第四章 稀疏步進頻雷達的稀疏信號重構(gòu)及硬件加速實現(xiàn)53-71
• 4.1 引言53
• 4.2 頻率步進雷達的基本原理53-55
• 4.3 CS在稀疏步進頻雷達中的應(yīng)用55-62
• 4.3.1 稀疏步進頻率信號模型55-57
• 4.3.2 稀疏步進頻率雷達的CS模型57-59
• 4.3.3 OMP-CG算法的改進—SFOMP算法59-60
• 4.3.4 SFOMP算法進行目標(biāo)信息提取的有效性分析60-62
• 4.4 SFOMP算法的FPGA加速實現(xiàn)62-70
• 4.4.1 IFFT求相關(guān)與內(nèi)積求相關(guān)的對比分析62-66
• 4.4.2 SFOMP算法的FPGA加速實現(xiàn)66-68
• 4.4.3 資源和時間分析68-70
• 4.5 本章小結(jié)70-71
• 第五章 總結(jié)與展望71-73
• 5.1 全文工作總結(jié)71-72
• 5.2 工作展望72-73
• 致謝73-75
• 參考文獻75-79
• 作者簡介79-80

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  本文關(guān)鍵詞：雷達稀疏信號處理算法的硬件加速設(shè)計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：484402