FPGA在雷达信号处理中的典型应用

希望对大家有帮助

FPGA在雷达信号处理中的典型应用

FPGA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。FPGA可以利用硬件乘加器、片内存储器、逻辑单元、流水处理技术等特有的硬件结构，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，FPGA非常适合雷达数字信号处理算法的实现。

FFT是雷达信号处理的重要工具。FPGA内部的硬件乘法器、片内存储器、逻辑单元、流水处理技术，保证FPGA在相同条件下，完成FFT算法的速度比通用DSP要快10倍以上。因此，在雷达信号处理器中，大量采用FPGA完成FFT/IFFT，以实现信号的时-频域转换、回波频谱分析、频域数字脉冲压缩等。

FIR滤波器是雷达信号处理中常用设计之一。在动目标指示（MTI）或动目标检测（MTD）中，采用FIR滤波器可以滤除杂波干扰，提高信杂比，而通过恒虚警处理（CFAR）完成目标的检测。在机载多普勒雷达中，为了抑制地杂波的干扰，采用了复杂的自适应滤波器组。在阵列信号处理以及波束形成中，进行数据校正及加权系数计算和控制，均需要大量的复数运算。这些复数加权滤波器、多普勒滤波器组或者矩阵运算都是复信号的乘法累加运算，可根据不同算法的需要，采用FPGA进行灵活编程实现。

Resampler数据重采样主要是为了得到雷达回波数据局部细节信息，实现数据校正或者配准。例如在SAR图像处理中，距离徙动校正中的多点插值算法和InSAR进行图像配准之前进行8倍像素细化，均可采用FPGA完成一维和二维的插值运算。

FPGA在参数估计方面也得到了广泛应用。典型的应用实例是SAR度算法。最大对比度算法是一种优秀的多普勒调频斜率估计方法，它通过对方位向数据的重复脉冲压缩，最后通过计算对比度，得到最优的普勒调频斜率。其中，采用FPGA完成大量的FFT、IFFT和复数乘法，实现实时的参数估计。

此外，FPGA可以利用其存储器管理和计算能力，分析杂波强度、面积、杂波的多普勒频率、起伏分量以及地杂波等，建立杂波图，完成雷达回波的统计分析、信息保存及存储器控制等任务，最终实现恒虚警处理（CFAR）。

由此可见，FPGA在雷达信号处理器设计中具有很大的灵活性和适用范围，它不仅增强了信号处理的速度和能力，大大提高了信号处理系统的性能指标，满足高速并行处理的要求。

Extended Temperature Support for MAX 7000AE, Cyclone, Stratix & ACEX1K Devices