CN103926567B - 高速实时脉冲压缩算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高速实时脉冲压缩算法，读取状态字，选择调频信号、距离等参数；读入调频信号；整型数转化成浮点数；快速傅立叶变换；FFT结果与对应参数的权做复数乘法；快速傅立叶变换；归一运算，浮点数转化成整型数；写出脉压后信号并存储。本发明的高速实时脉冲压缩算法，具有计算量小、脉冲压缩高效快速等优点。

Description

高速实时脉冲压缩算法
技术领域
本发明涉及一种高速实时脉冲压缩算法。
背景技术
雷达既要测距又要测速，在保证一定输出信噪比的前提下，测量精度和分辨力对信号形式的要求是一致的。测距精度和距离分辨率，主要取决于信号的频率结构，而测速精度和速度分辨力，则取决于信号的时间结构。为了提高测距精度和距离分辨力，要求信号具有大的带宽；为了提高测速精度和速度分辨力，要求信号具有大的时宽。另外还要求信号具有大的能量。因而，为了提高雷达的目标发现能力，要求信号具有大的时宽、带宽和能量。但是，在系统的发射和馈电设备峰值功率受限制的情况下，大的信号能量只能依靠加大信号的时宽来解决。
目前，常常采用频率分析法进行脉冲压缩，这种方法具有原理简单、易于实现且调试测量方便等优点，是目前高频地波雷达系统中的一种主要方法，但该方法在实际应用过程中存在有阻抗匹配困难、灵活度和稳定性差、脉压效果不够理想等问题。
发明内容
本发明是为避免上述已有技术中存在的不足之处，提供一种高速实时脉冲压缩算法，以减少脉冲压缩的计算量、提高脉冲压缩的效率。
本发明为解决技术问题采用以下技术方案。
高速实时脉冲压缩算法，包括以下步骤：
步骤1、读取状态字，选择如下参数：调频信号、距离、权系数、点数；
步骤2、读入调频信号；根据不同的雷达工作方式、脉冲重复周期长度各异处理的FFT运算的点数，调用不同而旋转因子和权系数参加运算；
步骤3、整型数转化成浮点数；
步骤4、快速傅立叶变换FFT；
步骤5、FFT结果与对应参数的权做复数乘法；根据不同的雷达工作方式，调用不同而权系数进行点乘运算；
步骤6、快速傅立叶逆变换IFFT；
步骤7、归一运算，浮点数转化成整型数；
步骤8、写出脉压后信号并存储。
与已有技术相比，本发明有益效果体现在：
随着数字电路技术的发展，数字信号处理得到了日益广泛的应用，对模拟信号进行正交相干采样，是模拟信号与数字信号之间最重要的接口之一。由于正交相干检波同时保留了信号复包络的全部信息。因而在雷达、通信等电子系统中得到了广泛的应用。本系统采样在工程中较大应用价值的Bessel插值法对模拟信号进行正交相干采样，脉冲压缩前以将信号相干处理。《带通信号采样中的Bessel插值法》一文中提出了一种高效的合成算法，8个周期的流水即能得到相干信号。
本系统采用的是ADSP TS20XS处理器，在处理器允许的前提下采用并行指令来完成和实现相应的算法。将ADSP处理器算法中的循环部分展开。将FFT运算的前两级蝶形运算从代码主体中分离出来，使它们独立操作，并进行优化，可以使FFT运算提高，优化后程序的运算时间只有优化前程序时间的约1/3。硬件完成模拟信号相干处理。利用ADSP TS20XS芯片大容量的片内存储器，很快的远算速度。2次FFT算法完成频域脉冲压缩处理。运算量小，高效快速。
本发明的检测方法，工装结构简单且调整方便，具有运算量小、高效快速等优点。
附图说明
图1为本发明的高速实时脉冲压缩算法的流程图。
图2为本发明的高速实时脉冲压缩算法的频域FFT法的原理图。
以下通过具体实施方式，并结合附图对本发明作进一步说明。
具体实施方式
在执行系统初始化程序时，要对系统的控制状态寄存器、外部存储器接口控制寄存器等进行参数设置，保证系统按要求正常工作。为提高系统效率，设置外部DMA读数长度，通过DMA通道从外部空间将数据读入片内RAM。读入的定点数通过数形转换为浮点数后进行FFT变换子程序，采用对应长度点数的基2FFT变换，对于反变换，可以直接得用前面的FFT算法实现，即先对输入频域序列作实部数据和虚部数据变换，然后进行FFT运算。最后除以FFT变换 数据的个数，数据归一。最后转换回定点数后数据输出。这种方法方便地实现信号的正傅立叶变换和傅立叶变换，而不需要进行位反转操作，不仅节省了存储空间，而且加快了运算速度。
如图1所示，高速实时脉冲压缩算法，包括以下步骤：
步骤1、读取状态字，选择如下参数：调频信号、距离、权系数、点数；
由于本系统是雷达信号处理分机的一部分，由于雷达工作要处理一个脉冲重复周期所需处理的距离、调频方式的不同要调用不同权系数、点数的脉冲压缩处理。脉压运算前要预先调用这些参数。
大时宽带宽信号的实现是通过脉冲压缩滤波器实现的。这时雷达发射信号是载频按一定规律变化的宽脉冲，即具有非线性相位谱的宽脉冲。然而，脉冲压缩滤波器具有与发射信号变化规律相反的延迟频率特性，即脉冲压缩器的相频特性应该与发射信号实现相位共轭匹配。所以，理想脉冲压缩滤波器就是匹配滤波器。匹配滤波器的实现是通过对接收信号si(t)与匹配滤波响应h(t)求卷积得到的，即：s0(t)= s1(t)*h(t)。
数字脉冲压缩的实现方式有两种。一是时域卷积法；二是频域FFT法。
频域脉冲压缩先对输入回波序列进行FFT变换，将离散输入时间序列变换成离散谱，然后乘以匹配滤波器冲击响应的离散谱，再用逆FFT还原成压缩后的时间离散信号，如图2所示。FFT变换的算式如下：
S（k）=FFT(s(n))； H(k)=FFT(h(n)) (1)
y(n)=IFFT(S(k)×H(k))=IFFT(FFT(s(n))×FFT(h(n))) (2)
其中，H(k)存放在信号处理器内部调用
步骤2、读入调频信号；根据不同的雷达工作方式、脉冲重复周期长度各异处理的FFT运算的点数，调用不同而旋转因子和权系数参加运算；
步骤3、整型数转化成浮点数；
处理系统内部采用36位自定义浮点数格式，能够兼顾处理系统的系统占用和处理精度。数据输入位定点数据格式，数据处理为标准32位浮点格式。
步骤4、快速傅立叶变换；
处理系统工作时，需要依次完成FFT运算、复数乘法运算与IFFT运算。在进行FFT和IFFT运算时，蝶形运算/乘法运算单元完成蝶形运算时，该单元完成乘法操作。
步骤5、FFT结果与对应参数的权做复数乘法；根据不同的雷达工作方式，调用不同而权系数进行点乘运算；
根据不同的雷达工作方式，调用不同而权系数进行点乘运算；
步骤6、快速傅立叶逆变换；
处理系统工作时，需要依次完成FFT运算、复数乘法运算与IFFT运算。在进行FFT和IFFT运算时（IFFT的运算为复数的实部与虚部对调做FFT运算），蝶形运算/乘法运算单元完成蝶形运算时，该单元完成乘法操作。
步骤7、归一运算，浮点数转化成整型数；
对复数的模归一运算。则可以用运算的数上的模值来归一化，即选中一个相位参考点，用相对位置和整个区间的比值或是整个区间的给定值作比值，得到一个归一化的数据，比如类似于一个概率值0<=p<=1；
步骤8、写出脉压后信号并存储。

Claims (1)

1.高速实时脉冲压缩算法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1、读取状态字，选择如下参数：调频信号、距离、权系数、点数；
步骤2、读入调频信号；根据不同的雷达工作方式、脉冲重复周期长度各异处理的FFT运算的点数，调用不同而旋转因子和权系数参加运算；
步骤3、整型数转化成浮点数；
步骤4、快速傅立叶变换；在进行FFT和IFFT运算时，蝶形运算/乘法运算单元完成蝶形运算时，该单元完成乘法操作；
步骤5、FFT结果与对应参数的权做复数乘法；根据不同的雷达工作方式，调用不同而权系数进行点乘运算；
步骤6、快速傅立叶逆变换；
步骤7、归一运算，浮点数转化成整型数；对复数的模归一运算，则可以用运算的数上的模值来归一化，即选中一个相位参考点，用相对位置和整个区间的比值或是整个区间的给定值作比值，得到一个归一化的数据；
步骤8、写出脉压后信号并存储；
采用的是ADSP TS20XS处理器，在处理器允许的前提下采用并行指令来完成和实现相应的算法；将ADSP处理器算法中的循环部分展开；将FFT运算的前两级蝶形运算从代码主体中分离出来，使它们独立操作，并进行优化。
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