CN105137428B - 去斜率信号的极坐标格式成像算法的fpga实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现方法，属于雷达成像与数字信号处理领域。本发明的一种利用现场可编程门阵列(FPGA)实现聚束SAR极坐标格式(PFA)算法的方式,主要用于处理去斜率信号。由于雷达算法处理时常按照距离向、方位向分步实现，设计采用时分复用的方式，在处理时间无明显增加的情况下，极大的减少FPGA的资源使用，同时把雷达参数存储到DDR3中，系统初始化时从DDR3加载到FPGA的方式，进一步节省片内BRAM资源。

Description

去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现方法

技术领域

本发明涉及SAR成像技术领域及数字信号处理技术领域，特别涉及利用FPGA实现PFA算法去斜率信号处理的实现方法，可应用于合成孔径雷达实时成像处理。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)能够全天候和全天时地获取高分辨地面图像，在军事和民用领域都获得了广泛应用，已经成为现代雷达技术领域的重要发展方向。聚束SAR通过调整波束指向长时间照射固定区域获得高分辨的图像，目前实时聚束SAR成像中应用最多的是极坐标格式算法(Polar Format Algorithm,PFA)，PFA通过两维插值和两维快速傅里叶变换(IFFT)实现，处理过程较为简单，但是插值过程导致计算量大且精度不高的问题。基于CZT(Chirp-Z变换)的极坐标格式算法在方位向采用Chirp Z变换来代替插值和方位压缩过程，因此CZT能在减少方位向处理计算量的同时消除插值误差所产生的影响。但是，基于CZT的方法在距离向仍需要插值处理。而基于Chirp Scaling原理(尺度变化原理，PCS)的极坐标格式算法能以两次FFT的代价实现距离向插值，同时在正侧视情况下，方位向也能用PCS来代替插值，大大减小了计算量。由于整个算法由FFT和向量乘法运算构成，进一步提高了运算效率，更加有利于硬件实现。

解线性调频脉压方式是针对线性调频信号提出的，对不同延迟时间信号进行脉冲压缩，在一些特殊场合，它不仅运算简单，并且还可以简化设备，降低采样速率，减小对存储单元的要求，已经广泛应用于SAR和ISAR中。对于去斜率信号处理也可以采用极坐标格式算法，在正侧视情况下，可以用PCS代替两维插值，大大的减少了计算量,节省处理时间。

实时数字信号处理的实现手段主要有数字信号处理器(Digital SignalProcessor,DSP)和大规模可编程器件(Field Programmable Gate Array,FPGA)。在SAR系统发展初期，DSP获得了广泛的应用。然而，随着SAR成像系统在性能、功耗以及可靠性等方面的要求不断提高，DSP已经越来越不能满足实时性的要求。而FPGA可以利用大规模的逻辑单元和片内存储器以及高速总线、流水处理等特有的硬件结构，快速完成FFT、复数乘法加法、CORDIC算法等数字信号处理基本运算。正是由于基于FPGA的信号处理系统具有极强的运算能力、丰富的可扩展性以及系统可重构等优点，因此特别适合数据率高、运算量极大的雷达成像信号处理系统。

雷达实时处理系统，主要的载体是飞机，飞行器等，这些设备的载重都有一定的容限，因此要求实时处理系统具有体积小，重量轻，功耗低的特点。因此对于处理系统芯片的选择，要求单块芯片具有较高的工作性能，尽量避免构建过多芯片的处理系统，以此减小处理系统的体积，降低系统的功耗。雷达在录取回波数据时，采样一个脉冲后，对脉冲完成距离向处理，当所有脉冲采样结束以后，再进行方位向操作，基于这种工作方式，采用串行处理方式，既节省硬件资源，又不会影响系统的工作效率。片内存储单元非常宝贵，可以用来存放雷达参数，算法处理的中间运算结果。雷达回波的参数较多，如果参数全部存放在片内存储单元中，会妨碍算法处理时对片内存储器的分配。但由于雷达参数只需要在系统初始化时加载一次，不需要循环操作，因此可以利用外带的存储资源来存放雷达参数，初始化时，从片外加载一次即可。基于这样的背景，运用PCS的极坐标格式算法对去斜率信号进行处理，并运用FPGA进行硬件实现，不但可以简化接收设备，减小内存的消耗，还可以提高运算效率，减少处理时间，因此特别适合雷达实时处理。

发明内容

本发明的目的是提供一种去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现方法，该实现方法结合雷达信号处理的特点及FPGA内部硬件优势，实现了PFA算法去斜率信号处理的硬件实时处理，相比于利用DSP，实时处理能力更强，功耗更低。

本发明采用的技术方案为：一种去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现方法，包括以下步骤：

1)利用上位机与PCIe接口把雷达回波与雷达回波参数写入到KC705板卡上的DDR3内存条中。

2)从DDR3中读取雷达参数，并输出到雷达参数缓存模块中。

3)进行参考距离补偿处理：

d.利用FPGA自带的Cordic IP核计算参考距离补偿相位。

式中，载机航迹到场景中心的最短路径为R_c，R_a表示天线中心到场景中心的距离，f_c为载频，k为距离向调频斜率，τ代表距离向快时间，j为虚数单位，c为光速，π为圆周率。

e.从DDR3读取单个雷达回波脉冲

f.雷达回波与参考距离补偿相位做复乘以后，进行距离向处理。

4)进行距离向处理，分为以下6个步骤：

b.对步骤2)得到的数据乘以二次相位函数。

式中，δ_r代表距离向尺度因子。

h.调用Xilinx的FFT IP核对步骤a得到的数据做快速傅里叶变换(FFT)运算。

i.对步骤b得到的数据乘以匹配滤波函数。

式中，f_τ代表距离向采样频率。

j.调用Xilinx的FFT IP核对步骤c得到的数据做快速逆傅里叶变换(IFFT)运算。

k.对步骤d得到的数据乘以二次相位函数。

l.对步骤e得到的数据转置写入到DDR3内存条中。

m.重复(2)～(3)直到处理完所有距离向脉冲数据。

5)进行方位向处理，分为以下7个步骤：

k.从DDR3内存条中读取一个方位向脉冲数据。

l.对方位向脉冲数据乘以滤波函数，

h₁(t)＝exp(jπk_at) (5)

式中，t代表方位向慢时间，k_a代表方位向调频斜率。

m.调用Xilinx的FFT IP核对步骤b得到的数据做快速傅里叶变换(FFT)运算。

n.对步骤c得到的数据乘以频域二次相位函数。

式中，f_t代表方位向采样频率，δ_a代表方位向尺度变换因子。

o.调用Xilinx的FFT IP核对步骤d得到的数据做快速逆傅里叶变换(IFFT)运算。

p.对步骤e得到的数据乘以滤波函数，

h₂(t)＝exp(-jπk_aδ_at²) (7)

q.调用Xilinx的FFT IP核对步骤f得到的数据做快速傅里叶变换(FFT)运算。

r.对步骤g得到数据乘以频域二次相位。

s.对步骤h得到的数据转置写入到DDR3中。

t.重复a～i直到处理完所有方位向脉冲数据。

6)进行距离向IFFT处理，分为以下3个步骤：

e.从DDR3内存条中读取一个距离向脉冲数据。

f.调用Xilinx的FFT IP核对距离向脉冲数据做快速逆傅里叶变换(IFFT)运算。

g.对步骤b处理得到的数据连续写入DDR3中。

h.重复a～c知道处理完所有距离向脉冲数据。

7)利用PCIe接口从DDR3中，把处理后的数据读取到PC机中，画图并显示。

有益效果：本发明基本思想是利用FPGA、PCIe接口，DDR3内存等硬件资源，根据PFA算法处理流程，设计FPGA控制状态机，编写代码，实现在FPGA芯片中处理去斜率信号回波数据。硬件实现过程中，结合雷达信号与PFA算法处理的特点，采用了以下两个方式来节省硬件资源和提高运算效率。对于雷达回波使用到的参数，存储到DDR3内存条中，上电时从内存条中，参与计算，这种方式相比利用BRAM直接存储雷达回波参数而言，可以大大节省FPGA片内的BRAM资源。由于雷达回波处理常按照距离向、方位向分步处理，而在处理过程会进行多次FFT计算，结合雷达信号处理的特点，可以对FFTIP核采用时分复用的方式，采用这种方式可以大大的减少FPGA片内的BRAM与DSP48E资源，而且处理时间增加的也极少。

附图说明

图1为聚束SAR的几何关系模型；

图2为算法的硬件实现结构框图；

图3a为距离向处理流程图；

图3b为方位向处理流程图；

图4为算法处理的状态控制流程图；

图5为硬件实现时，串行处理方式(时分复用)与并行处理方式(同时例化多个IP核，减小设计复杂度)FPGA资源使用对比直方图，从中可以看出串行处理方式可以大大减少FPGA资源使用；

图6为算法模块的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明提出的PFA算法去斜率信号处理的FPGA实现方法进行详细说明。

本发明是一种去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现方法，基本思想是利用FPGA、PCIe接口，DDR3内存等硬件资源，根据PFA算法处理流程，设计FPGA控制状态机，编写代码，实现在FPGA芯片中处理去斜率信号回波数据。硬件实现过程中，结合雷达信号与PFA算法处理的特点。为了验证硬件实现的可行性，采用SAR实测数据进行平台验证，其中雷达信号为去斜率信号，表1为实测数据涉及到的雷达参数。

载机速度	66.1m/s
		作用距离	12000m
载机高度	2742.4m
		斜视角	0.8°
波长	0.0198676m
		载频	15Ghz
信号带宽	1800Mhz
		采样频率	400Mhz
脉冲持续时间	20us
		脉冲采样频率	1000

表1

本发明的去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现方法，图1为聚束模式下，雷达工作的几何模型图，系统的硬件实现架构如图2所示，算法处理的流程图及状态控制流程图如图3a、图3b及图4所示，图6为算法模块的原理框图。具体实现步骤为：

首先利用PCIe接口把雷达回波及雷达参数传给DDR3内存单元中。

接下来进行算法处理，算法分为距离向、方位向，距离向IFFT等三步处理，如图3、图4所示。

距离向处理前，首先从DDR3中读取雷达回波参数，并写入到参数存储模块中。在参数计算状态机的控制下，从参数存储模块中读取参量计算出距离向、方位向所需要的雷达参量。

从DDR3中读取一个距离向脉冲，先对回波数据乘以参考补偿相位，然后按照去斜率信号的尺度变换处理流程，对脉冲数据依次完成乘以二次相位函数，FFT，乘以匹配滤波函数，IFFT，乘以二次相位函数等计算后，把处理后的数据转置写入到DDR3中。读取下一个距离向脉冲，按上述方式处理，直到完成所有脉冲的处理。

方位向处理与距离向处理的方式一样，都是采用尺度变换的方式实现。

从DDR3中读取一个方位向脉冲，然后按照去斜率信号的尺度变换处理流程，对脉冲数据依次完成乘以滤波函数，FFT，乘以频域二次相位函数，IFFT，乘以滤波函数，FFT，乘以频域二次相位函数等计算后，把处理后的数据转置写入到DDR3中。读取下一个方位向脉冲，按上述方式处理，直到完成所有脉冲的处理。

距离向IFFT处理，当完成距离向，方位向处理后，需要把数据转到图像域才能最终成像，因此需要对距离向做IFFT运算。

从DDR3中读取一个距离向脉冲，对脉冲数据完成FFT计算后，把处理后的数据连续写入到DDR3中，读取下一个距离向脉冲，按上述方式处理，直到完成所有脉冲的处理。

数据回读，处理后的数据利用PCIe接口从DDR3中读取到PC端，然后进行画图显示。

为了验证本硬件实现方法的可行性，采用8192*8192的去斜率实测数据，其中相关的雷达参数如表1，利用Xilinx公司KC705评估板作为硬件验证平台，表2是利用该实现方式时，FPGA片内资源使用情况，图5是串行处理与并行处理方式的FPGA资源使用对比情况。整个处理时间约8S，经过系统的处理，可以获得较好的SAR成像结果，该实现方法能基本满足雷达实时处理的要求。

Slice Logic Utilization	Available	Used	Utilization
				Register	407600	129973	31％
LUT	203800	121665	59％
				RAM18E1	890	132	14％
RAM36E1	367	445	82％
				DSP48E1	529	840	62％

表2

综上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)利用上位机与PCIe接口把雷达回波与雷达回波参数写入到KC705板卡上的DDR3内存条中；

2)从DDR3中读取雷达参数，并输出到雷达参数缓存模块中；

3)进行参考距离补偿处理：

31)利用FPGA自带的Cordic IP核计算参考距离补偿相位；

式中，载机航迹到场景中心的最短路径为R_c，R_a表示天线中心到场景中心的距离，f_c为载频，k为距离向调频斜率，τ代表距离向快时间，j为虚数单位，c为光速,π为圆周率；

32)从DDR3读取单个雷达回波脉冲；

33)雷达回波与参考距离补偿相位做复乘以后，进行距离向处理；

4)进行距离向处理，分为以下7个步骤：

41)对步骤3)得到的数据乘以二次相位函数φ_scl(τ)；

式中，δ_r代表距离向尺度因子；

42)调用Xilinx的FFT IP核对步骤41)得到的数据做快速傅里叶变换运算；

43)对步骤42)得到的数据乘以匹配滤波函数；

式中，f_τ代表距离向采样频率；

44)调用Xilinx的FFT IP核对步骤43)得到的数据做快速逆傅里叶变换运算；

45)对步骤44)得到的数据乘以二次相位函数φ_ins(τ)；

46)对步骤45)得到的数据转置写入到DDR3内存条中；

47)重复(2)～(4)直到处理完所有距离向脉冲数据；

5)进行方位向处理，分为以下10个步骤：

51)从DDR3内存条中读取一个方位向脉冲数据；

52)对方位向脉冲数据乘以滤波函数h₁(t)；

h₁(t)＝exp(jπk_at) (5)

式中，t代表方位向慢时间，k_a代表方位向调频斜率；

53)调用Xilinx的FFT IP核对步骤52)得到的数据做快速傅里叶变换运算；

54)对步骤53)得到的数据乘以频域二次相位函数；

式中，f_t代表方位向采样频率，δ_a代表方位向尺度变换因子；

55)调用Xilinx的FFT IP核对步骤54)得到的数据做快速逆傅里叶变换运算；

56)对步骤55)得到的数据乘以滤波函数h₂(t)；

h₂(t)＝exp(-jπk_aδ_at²) (7)

57)调用Xilinx的FFT IP核对步骤56)得到的数据做快速傅里叶变换运算；

58)对步骤57)得到数据乘以频域二次相位；

59)对步骤58)得到的数据转置写入到DDR3中；

60)重复51)～59)直到处理完所有方位向脉冲数据；

6)进行距离向IFFT处理，分为以下4个步骤：

61)从DDR3内存条中读取一个距离向脉冲数据；

62)调用Xilinx的FFT IP核对距离向脉冲数据做快速逆傅里叶变换运算；

63)对步骤62)处理得到的数据连续写入DDR3中；

64)重复61)～63)直到处理完所有距离向脉冲数据；

7)利用PCIe接口从DDR3中，把处理后的数据读取到PC机中，画图并显示。