CN106896360A - 一种sar信号处理算法的fpga实现方法 - Google Patents

一种sar信号处理算法的fpga实现方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，属于雷达成像与数字信号处理的技术领域。该方法搭建包含上位机、以太网数据通信模块、算法处理模块、DDR3 SDRAM及其控制模块、数据选择模块、复位模块、时钟管理模块的硬件架构，算法处理模块配置有基于Chirp Scaling原理的去斜率信号的极坐标格式成像算法以及两维自聚焦算法，解决了微型SAR系统高分辨率成像的难题，实现了对SAR回波信号的超高分辨成像处理。

Description

一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法
技术领域
本发明公开了一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，利用FPGA实现基于ChirpScaling原理的PFA算法和PGA算法的成像处理，属于雷达成像与数字信号处理的技术领域。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种高分辨成像雷达，能够穿透云层和雾霾对地面进行成像，具有传统光学成像与红外遥感所不具备的全天候、全天时工作的特点。相对于传统雷达单纯探测目标的位置，它具有获得目标图像的能力，从而能够获得更多的信息进行目标识别，在敌军侦察、环境监测、应急救援等领域具有重要的作用。SAR系统主要搭载在卫星与较大型的飞机上，不但结构复杂、成本高，而且重量与体积都较大。随着国内外轻小型飞机、无人飞行器的快速发展，在这些小型平台上搭载微型SAR系统逐渐受到广泛关注。微型SAR成像处理系统能够解决体积、重量、功耗、分辨率、实时处理、成本等问题，同时可以广泛搭载于各种轻小型旋翼和固定翼飞行平台。微型SAR系统能够突破空间和时间的局限性，是遥感探测及区域分析的重要手段，适用于紧急情况的快速应用。
聚束SAR成像模式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过大且精度不高的问题。基于Chirp Scaling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。自聚焦的基本思想是载机飞行偏差造成的影响必然会体现在回波数据中，能够有效补偿电子仪器(惯导系统(INS)、惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS))难以检测到的快速扰动误差，是对运动补偿单元的重要一环，能够降低对电子设备精度的要求，从而降低SAR系统的成本。
数字信号处理的实现手段主要有数字信号处理器(Digital Signal Processor,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要求的不断提高，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。
发明内容
本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供了一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，实现了对SAR回波信号的超高分辨成像处理，解决了微型SAR系统高分辨率成像的技术问题。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：
一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，搭建包含上位机、以太网数据通信模块、算法处理模块、DDR3 SDRAM及其控制模块、数据选择模块、复位模块、时钟管理模块的硬件架构，
上位机采集雷达回波数据，以太网数据通信模块传输雷达回波数据至DDR3SDRAM，配置算法处理模块运行基于Chirp Scaling原理的去斜率信号的极坐标格式成像算法以及两维自聚焦算法，数据选择模块为以太网数据通信模块以及算法处理模块选择传输雷达回波数据的通道，复位模块为算法处理模块以及DDR3 SDRAM控制模块提供复位信号，时钟管理模块为以太网数据通信模块以及DDR3 SDRAM控制模块提供时钟信号。
作为所述SAR信号处理算法的FPGA实现方法的进一步优化方案，配置算法处理模块运行基于Chirp Scaling原理的去斜率信号的极坐标格式成像算法，具体方法为构建：
补偿处理模块，用于结合雷达参数对雷达回波数据进行参考距离补偿，
距离向处理模块，用于结合雷达参数对经参考距离补偿后的雷达回波数据进行距离向的数据重采样，将采样点数据转置后存储到DDR3 SDRAM，及，
方位向处理模块，用于结合雷达参数并行处理采样点数据以实现雷达回波数据方位向的SINC插值，输出初步的SAR图像至DDR3 SDRAM。
再进一步的，SAR信号处理算法的FPGA实现方法中，雷达参数由雷达参数计算模块采用64位双精度计算模式得到，补偿处理模块、距离向处理模块、方位向处理模块分别将雷达参数计算模块得到的64位双精度数据转换为32为单精度数据后用于后续计算。
再进一步的，SAR信号处理算法的FPGA实现方法中，结合雷达参数对经参考距离补偿后的回波雷达数据进行距离向的数据重采样，具体实现方法为：距离向处理模块时分复用地调用FFT计算模块求得经参考距离补偿后的雷达回波数据与二次相位函数以及匹配滤波函数的乘积。
再进一步的，SAR信号处理算法的FPGA实现方法中，结合雷达参数并行处理采样点数据以实现雷达回波数据方位向的SINC插值，具体实现方法为：对采样点数据坐标进行浮点转定点的处理得到整数部分和小数部分，根据整数部分确定采样点数据在RAM组中的存储地址，并将采样点数据及其对应的小数部分存储到相应地址的子块RAM中，根据待插点数据坐标需找满足SINC插值条件的采样点数据在RAM组中的存储地址，读取满足SINC插值条件的采样点数据对应的整数部分和小数部分，再将读取的小数部分对应的SINC系数与该小数部分对应的采样点数据相乘得到待插点的插值结果。
本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：
(1)本发明结合SAR实时成像A/D数据采集和FPGA并行实现的特点，采用PCS原理实现距离向处理与SINC插值实现方位向数据重采样相结合的方式实现极坐标格式算法，并采用两维自聚焦算法对去斜率信号的极坐标格式成像算法得到的初步SAR图像进行自聚焦处理，得到的图像分辨率为0.1m，解决了微型SAR系统高分辨率成像的难题，实现了对SAR回波信号的超高分辨成像处理，为微型SAR系统在线实时成像处理奠定了技术基础。
(2)本发明使用基于FPGA的信号处理系统，具有运算能力强、可扩展性好、功耗低以及系统可重构等优点，它在降低了信号处理系统的功耗的同时实现了对回波数据的高速并行处理。
附图说明
图1为聚束SAR的几何关系模型。
图2为算法模块的FPGA实现框架。
图3为上位机界面图。
图4为实现SAR信号处理算法的FPGA架构。
具体实施方式
下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。
极坐标格式算法(Polar Format Algorithm,PFA)是传统的SAR成像算法，它通过对距离向和方位向数据进行重采样实现对场景的成像，该成像算法假设雷达平台做理想匀速直线飞行，但是受气流扰动、电子设备精度等各种因素的影响，载机难以保持理想匀速直线运动，载机位置发生微小偏差都会引入较大的回波相位误差，不加以补偿将导致成像质量恶化，因此在使用PFA进行成像后仍需要对处理结果进行自聚焦处理，能够有效的补偿快速扰动误差，是对运动补偿单元的重要补充，它能够降低对电子设备精度的要求，提高成像质量。
本发明旨在搭建能够实现上述两种SAR信号处理算法的FPGA架构。本发明为满足实时数据处理速率的要求，在实现去斜率信号的极坐标格式成像算法时，距离向数据重采样使用PCS原理实现，通过简单的复数计算和傅里叶变换代替复杂的插值处理，配合A/D采样的时序，串行实现距离向处理，同时结合对处理速率要求较高的方位向数据采取SINC差值的方式实现雷达回波数据的方位向重抽样，雷达回波数据经去斜率信号的极坐标格式成像算法处理后得到初步的SAR图像。极坐标格式算法假设雷达平台做理想匀速直线飞行，但是受气流扰动、电子设备精度等各种因素的影响，载机难以保持理想匀速直线运动，载机位置发生微小偏差都会引入较大的回波相位误差，不加以补偿将导致成像质量恶化，因此在使用PFA进行成像后仍需要对处理结果进行自聚焦处理，自聚焦处理能够有效的补偿快速扰动误差，是对运动补偿单元的重要补充，它能够降低对电子设备精度的要求，提高成像质量。因此，本发明设计的算法模块采用两维自聚焦算法对初步的SAR图像进行自聚焦处理以提高成像质量。
本发明提出如图4所示的FPGA架构实现SAR信号的处理，该架构包括上位机、以太网数据通信模块、算法处理模块、DDR3 SDRAM及其控制模块、数据选择模块、复位模块、时钟管理模块，上位机采集雷达回波数据，以太网数据通信模块传输雷达回波数据至DDR3SDRAM，算法处理模块配置有基于ChirpScaling原理的去斜率信号的极坐标格式成像算法以及两维自聚焦算法，数据选择模块为以太网数据通信模块以及算法处理模块选择传输雷达回波数据的通道，复位模块为算法处理模块以及DDR3 SDRAM控制模块提供复位信号，时钟管理模块为以太网数据通信模块以及DDR3 SDRAM控制模块提供时钟信号。
去斜率信号的极坐标格式成像算法的FPGA实现包括以下步骤：
1)通过上位机和以太网模块将采样回波数据存储到DDR3中；
2)雷达参数计算：
a.在满足处理速度要求的前提下，为了尽量的减少资源的占用，设计采用了时分复用、中间寄存的方式。时分复用就是在状态机的控制下，重复调用例化的浮点运算IP核；中间寄存是借用CPU处理的思想，对中间运算结果，利用寄存器或RAM进行缓存，当有效信号到来时，更新寄存器或RAM的数据，否则保持原值；
b.雷达参数模块对精度要求很高，如果参数计算出错，后面的处理就会全部出错。为了减小计算过程中产生的累积误差，模块全部采用64位双精度进行计算，在输送给其它模块参与计算时，再利用双精度转单精度的方式，变换为32位后参与计算；
3)参考距离补偿及距离向处理
a.雷达回波数据通常按照条带模式录取，但是在进行雷达回波数据处理时，为了获得较高的方位向分辨率，一般采用聚束模式进行处理，对于去斜率信号，从条带模式到聚束模式有一个参考距离的补偿；
b.将经过距离补偿的数据与二次相位函数、匹配滤波函数相乘之后转置存储到DDR3内存条中，并重复直到完成所有距离向脉冲数据的处理；
4)将经距离向处理的数据进行方位向数据重采样处理，方位向插值采用一种基于FPGA的并行结构SINC插值方法，包括以下步骤：
a.将采样点数据缓存到FIFO中；
b.将采样点坐标经过浮点转定点模块，根据整数部分计算出地址将回波数据和采样点坐标小数部分存储到分块RAM组中；分块RAM组由8个子块RAM组成，将整数部分对8取余得到要存在第i个子块RAM中，将整数部分整除8得到在子块RAM中的存储地址。
c.对阶段的SINC函数加窗以降低吉布斯振铃效应，同时将SINC插值核系数存放在ROM中；
d.根据待插点坐标找到满足8点SINC插值条件的采样点数据在分块RAM组中的存储地址，取出分块RAM组中的回波数据和小数部分；
e.根据步骤d中的小数部分取出对应的SINC系数，与回波数据相乘求和得到待插点的插值结果。
f.由于回波数据存储在分块RAM组中，可以实现在一个周期内取出所有满足条件的采样点数据，这种并行的SINC插值方式能够实现待插点结果的流水线输出。
2、两维自聚焦算法的FPGA实现包括如下步骤：
(1)读入成像处理后得到的图像；
(2)距离单元挑选；
a.遍历输入散焦图像的每一个距离门，把每个距离门中最强散射点的能量值(以模值的平方来表征)存放在RAM里；
b.从RAM找出最大值的位置，通过地址解码后，读取对应的距离单元；
c.送入相位梯度估计模块，另一方面把挑选的子图像(NSel×Na)存放到一块新的内存空间；
d.清除RAM中的最大值，重复步骤a、b、c，直到所需要选择的NSel个距离单元全部选择完毕。
(3)相位梯度估计；
a.首先进行循环移位操作，由于最大值位置的不确定性，需要先把数据缓存在RAM中；
b.待寻找出方位向的最大值的位置索引max_index后，设置RAM的读起始地址为RAM_addr＝max_index-Na/2，同时启动IFFT模块的IFFT_start信号；
c.再根据当前迭代的窗体宽度来设置使能win_en，从而实现中心移位、加窗操作；
d.设置两个RAM，RAM0(1)移位输出时，RAM1(0)缓存下一个距离门数据，这样用于估计相位误差的距离门就可以连续不断地输入相位梯度估计模块。
(4)方位相位误差计算；
a.该模块中梯度求和接收相位梯度估计模块计算出来的相位误差梯度(一条方位线din1)，与从双口RAM中取出的上一条方位线进行累加求和；
b.步骤a中累加结果存储到双口RAM中，直至求出所选的NSel条方位线之和；
c.输入第一条方位线时，din2置零，输出最后一个累加结果时dout选通。
其中，步骤b中相位误差求和的实现是利用CORDIC对复数求相角再求和得到的。先把数据转换成CORDIC所需的定点格式，再求取相角，然后通过定点求和得到相位误差，最后再转换成浮点数。
(5)重复步骤(2)～(4)，多次迭代校正；
(6)估计子图像的相对偏移量；
a.顺序依次输入两个子图的同一个距离频率单元，将第一个缓存在FIFO里(Flag＝0)，等第二个输入时(Flag＝1)，两者共轭相乘；
b.将步骤a结果IFFT到时域得到相关峰图，并利用互相关峰在距离向的冗余信息来提高峰值位置估计的准确性；
c.直接求最大值位置得到的即为第二个子图相对第一个子图的左偏移量。
(7)相位拼接；
(8)计算两维相位误差；
a.重复步骤(2)～(7)，完成方位相位误差估计。
b.根据下式将方位相位误差映射到两维相位误差。该映射关系本质上是在每一个距离频率上对方位相位误差进行重采样，重采样可以通过尺度变换原理或插值方法来实现。
(9)两维相位补偿；
(10)两维FFT；
(11)方位向进行重叠的图像划分，距离向不重叠。
(12)子图像的PGA，重复步骤(2)～(5)；
(13)图像拼接；对于方位向重叠部分的数据，将重叠数据的前一半划分给左子图，后一半划分给右子图，然后直接拼接即可完成整个图像的拼接。
(14)最终两维自聚焦的图像。
本发明是一种超高分辨率SAR信号处理算法的FPGA实现方法，基本思想是利用FPGA、PCIe接口，DDR3内存等硬件资源，根据基于chirp scaling原理的PFA算法和两维自聚焦算法处理流程，设计FPGA控制状态机，编写代码，在FPGA芯片中分别处理去斜率信号回波数据和成像结果的聚焦进而实现完整的成像处理。硬件实现过程中，结合了雷达信号与信号处理算法的特点。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 7m/s
作用距离 1700m
载机高度 140m
斜视角 0°
波长 9700000000m
载频 333.3Hz
信号带宽 450MHz
采样频率 8.192MHz
脉冲采样频率 1000Hz
表1雷达参数
图1是聚束SAR的几何关系模型；系统高效成像算法和两维自聚焦算法的硬件实现架构如图2，图3为上位机界面。具体实现步骤为：
(1)在上位机的雷达参数设置区设定雷达参数并显示。发送雷达参数、回波数据需要目的方的IP地址、端口号、MAC地址参数。
(2)上位机程序通过UDP/IP协议与FPGA实现通信。本发明中，FPGA与PC的通信属于点到点通信，网络质量良好，而且雷达回波数据较大，要求较快的传输速度。而UDP协议资源消耗小，处理速度快，实现简单，所以采用UDP协议。
(3)接收FPGA处理后的数据，数据为图像幅值，通过调用FreeImage图像处理库可得到灰度图。
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。
表2 FPGA片内资源使用情况
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 (5)

1.一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，其特征在于，搭建包含上位机、以太网数据通信模块、算法处理模块、DDR3SDRAM及其控制模块、数据选择模块、复位模块、时钟管理模块的硬件架构，
上位机采集雷达回波数据，以太网数据通信模块传输雷达回波数据至DDR3SDRAM，配置算法处理模块运行基于Chirp Scaling原理的去斜率信号的极坐标格式成像算法以及两维自聚焦算法，数据选择模块为以太网数据通信模块以及算法处理模块选择传输雷达回波数据的通道，复位模块为算法处理模块以及DDR3SDRAM控制模块提供复位信号，时钟管理模块为以太网数据通信模块以及DDR3SDRAM控制模块提供时钟信号。
2.根据权利要求1所述一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，其特征在于，配置算法处理模块运行基于Chirp Scaling原理的去斜率信号的极坐标格式成像算法，具体方法为构建：
补偿处理模块，用于结合雷达参数对雷达回波数据进行参考距离补偿，
距离向处理模块，用于结合雷达参数对经参考距离补偿后的雷达回波数据进行距离向的数据重采样，将采样点数据转置后存储到DDR3SDRAM，及，
方位向处理模块，用于结合雷达参数并行处理采样点数据以实现雷达回波数据方位向的SINC插值，输出初步的SAR图像至DDR3SDRAM。
3.根据权利要求2所述一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，其特征在于，雷达参数由雷达参数计算模块采用64位双精度计算模式得到，补偿处理模块、距离向处理模块、方位向处理模块分别将雷达参数计算模块得到的64位双精度数据转换为32为单精度数据后用于后续计算。
4.根据权利要求2所述一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，其特征在于，结合雷达参数对经参考距离补偿后的回波雷达数据进行距离向的数据重采样，具体实现方法为：距离向处理模块时分复用地调用FFT计算模块求得经参考距离补偿后的雷达回波数据与二次相位函数以及匹配滤波函数的乘积。
5.根据权利要求2所述一种SAR信号处理算法的FPGA实现方法，其特征在于，结合雷达参数并行处理采样点数据以实现雷达回波数据方位向的SINC插值，具体实现方法为：对采样点数据坐标进行浮点转定点的处理得到整数部分和小数部分，根据整数部分确定采样点数据在RAM组中的存储地址，并将采样点数据及其对应的小数部分存储到相应地址的子块RAM中，根据待插点数据坐标需找满足SINC插值条件的采样点数据在RAM组中的存储地址，读取满足SINC插值条件的采样点数据对应的整数部分和小数部分，再将读取的小数部分对应的SINC系数与该小数部分对应的采样点数据相乘得到待插点的插值结果。
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