CN108627830A - 车辆成像方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆成像方法和系统。其中，该车辆成像系统包括：采集装置，用于获取车辆运动数据和脉冲回波数据；现场可编程逻辑门阵列，与采集装置连接，用于基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据；输出装置，与现场可编程逻辑门阵列连接，用于输出成像数据。本发明解决了现有技术中车辆成像系统采用DSP和FPGA的混合方案实现，导致成像实时性差的技术问题。

Description

车辆成像方法和系统

技术领域

本发明涉及车载成像领域，具体而言，涉及一种车辆成像方法和系统。

背景技术

随着汽车行业的大力发展，汽车行业对安全的要求等级非常高，车载SAR(合成孔径雷达，是Synthetic Aperture Radar的简写)成像需要能够实时成像，传统的成像算法实现采用FPGA(现场可编程逻辑门阵列，是Field-Programmable Gate Array的简写)+DSP(数字信号处理器，是Digital Signal Processor的简写)复杂多板卡形式处理数据，利用FPGA并行度高和DSP灵活性强的特点，两种开发工具协作完成雷达成像任务。FPGA作为主处理器，DPS作为从处理器，其中，用FPGA实现对雷达回波距离向数据的加窗及距离脉冲压缩，用DSP实现对雷达回波方位向数据的加窗和方位Dechirp。

但是，在现有技术中，DSP虽然有完成复杂运算的能力，但是它是基于串行性实现的，其并行度较低，资源利用率不足，运算速度慢，实时性不足，而且很难根据系统的带宽要求进行定制加速。

针对现有技术中车辆成像系统采用DSP和FPGA的混合方案实现，导致成像实时性差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆成像方法和系统，以至少解决现有技术中车辆成像系统采用DSP和FPGA的混合方案实现，导致成像实时性差的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆成像系统，包括：采集装置，用于获取车辆运动数据和脉冲回波数据；现场可编程逻辑门阵列，与采集装置连接，用于基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据；输出装置，与现场可编程逻辑门阵列连接，用于输出成像数据。

进一步地，现场可编程逻辑门阵列包括：傅里叶变换模块，与采集装置连接，用于对脉冲回波数据进行逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换结果；处理模块，与傅里叶变换模块和采集装置连接，用于基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据。

进一步地，处理模块包括：第一子处理模块，与采集装置连接，用于对车辆运动数据进行距离历史计算，得到距离历史计算结果；第二子处理模块，与第一子处理模块连接，用于对距离历史计算结果进行多普勒相位计算，得到多普勒计算结果；第三子处理模块，与傅里叶变换模块和第一子处理模块连接，用于对逆傅里叶变换结果和距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果；第四子处理模块，与第二子处理模块和第三子处理模块连接，用于对多普勒计算结果和线性插值结果进行复数乘法运算，得到复数乘法结果；第五子处理模块，与第四子处理模块连接，用于对相邻两次计算得到的复数乘法结果进行复数加法运算，得到成像数据。

进一步地，处理模块还包括：存储子模块，与傅里叶变换模块和第三子处理模块连接，用于存储逆傅里叶变换结果。

进一步地，在处理模块为多个的情况下，多个处理模块，用于基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行并行处理，得到成像数据。

进一步地，采集装置包括：传感器，用于采集车辆运动数据；接收器，用于接收脉冲回波数据。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆成像方法，包括：获取车辆运动数据和脉冲回波数据；通过现场可编程逻辑门阵列基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据；输出成像数据。

进一步地，通过现场可编程逻辑门阵列基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据，包括：对脉冲回波数据进行逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换结果；基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据。

进一步地，基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据，包括：对车辆运动数据进行距离历史计算，得到距离历史计算结果；对距离历史计算结果进行多普勒相位计算，得到多普勒计算结果；对逆傅里叶变换结果和距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果；对多普勒计算结果和线性插值结果进行复数乘法运算，得到复数乘法结果；对相邻两次计算得到的复数乘法结果进行复数加法运算，得到成像数据。

进一步地，在对逆傅里叶变换结果和距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果之前，方法还包括：对逆傅里叶变换结果进行存储。

进一步地，基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据，包括：分别对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行复制，得到多个车辆运动数据和多个逆傅里叶变换结果；基于后向投影算法，对多个车辆运动数据和多个逆傅里叶变换结果进行并行处理，得到成像数据。

进一步地，获取车辆运动数据和脉冲回波数据，包括：通过运动数据传感器采集车辆运动数据；通过雷达传感器发射雷达信号并接收脉冲回波数据。

在本发明实施例中，车辆成像系统包括：采集装置、现场可编程逻辑门阵列和输出装置，其中，采集装置用于获取车辆运动数据和脉冲回波数据，现场可编程逻辑门阵列用于基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据，输出装置用于输出成像数据。容易注意到的是，由于FPGA基于时域成像算法对采集到的数据进行处理，得到SAR成像数据，通过单片FPGA可以提高SAR成像的实时性，并且通过时域成像算法，无需矩阵转置操作，可以提高SAR成像的处理效率，从而解决了现有技术中车辆成像系统采用DSP和FPGA的混合方案实现，导致成像实时性差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例提供的方案，可以提高SAR成像的实时性，降低系统复杂度和硬件成本，提高系统可靠性，提高处理效率的技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种车辆成像系统的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的车辆成像系统的示意图；

图3是根据本发明实施例的一种车辆成像方法的流程图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的车辆成像系统的示意图；以及

图5是根据本发明实施例的一种成像数据的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面对本发明实施例中出现的部分名词或技术术语进行如下解释：

SAR成像算法，主要包括以距离多普勒、线调频变标、Omega-K为代表的频域成像算法，和以后向投影、楔形石变换为代表的时域成像算法。其中，频域成像算法通常需要矩阵转置，占用大量计算资源；时域成像算法应用比较灵活。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种车辆成像系统的实施例。

图1是根据本发明实施例的一种车辆成像系统的示意图，如图1所示，该车辆成像系统包括：

采集装置11，用于获取车辆运动数据和脉冲回波数据。

具体地，上述的车辆运动数据可以是车辆的速度数据和位置数据，上述的脉冲回波数据可以是雷达发出的电磁波，遇到障碍物后返回的数据，每次可以处理512个脉冲回波数据。

现场可编程逻辑门阵列13，与采集装置连接，用于基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据。

具体地，上述的时域成像算法可以包括：后向投影、楔形石变换，在本发明实施例中，以后向投影算法为例进行说明，后向投影算法能够对任意大小区域、任意像素点进行成像，可以满足车载SAR成像需求。

输出装置15，与现场可编程逻辑门阵列连接，用于输出成像数据。

具体地，上述的输出装置可以是打印机、显示屏等设备。

在一种可选的方案中，FPGA可以实时获取车辆运动数据和脉冲回波数据，其中，采集到的车辆运动数据可以是3*1的矩阵，脉冲回波数据可以是512*1的矩阵，并基于后向投影算法对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到SAR车载成像数据，并将SAR车载成像数据显示在显示屏上，方便用户查看。

根据本发明上述实施例，车辆成像系统包括：采集装置、现场可编程逻辑门阵列和输出装置，其中，采集装置用于获取车辆运动数据和脉冲回波数据，现场可编程逻辑门阵列用于基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据，输出装置用于输出成像数据。容易注意到的是，由于FPGA基于时域成像算法对采集到的数据进行处理，得到SAR成像数据，通过单片FPGA可以提高SAR成像的实时性，并且通过时域成像算法，无需矩阵转置操作，可以提高SAR成像的处理效率，从而解决了现有技术中车辆成像系统采用DSP和FPGA的混合方案实现，导致成像实时性差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例提供的方案，可以提高SAR成像的实时性，降低系统复杂度和硬件成本，提高系统可靠性，提高处理效率的技术效果。

可选地，在本发明上述实施例中，现场可编程逻辑门阵列包括：

傅里叶变换模块，与采集装置连接，用于对脉冲回波数据进行逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换结果。

具体地，上述的傅里叶变换模块可以是FPGA内部的FFT核。

在一种可选的方案中，可以采用FPGA内部的FFT核对采集到的512个脉冲回波数据进行一维快速傅里叶逆变换IFFT变换(是Inverse Fast Fourier Transform的简写)，得到512*1的逆傅里叶变换结果。

处理模块，与傅里叶变换模块和采集装置连接，用于基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据。

在一种可选的方案中，可以通过后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据，即得到一个128*128的复数数据。

通过上述方案，采用后向投影算法，无需进行矩阵转置操作，同时可以任意指定成像区域及像素位置，应用灵活方便。

可选地，在本发明上述实施例中，处理模块包括：

第一子处理模块，与采集装置连接，用于对车辆运动数据进行距离历史计算，得到距离历史计算结果。

具体地，上述的第一子处理模块可以是FPGA内部的CORDIC核。

在一种可选的方案中，可以采用FPGA内部的CORDIC核对车辆运动数据，即3*1的数据进行距离历史计算，得到128*128的距离历史计算结果Rpq。

第二子处理模块，与第一子处理模块连接，用于对距离历史计算结果进行多普勒相位计算，得到多普勒计算结果。

具体地，上述的第二子处理模块也可以是FPGA内部的CORDIC核。

在一种可选的方案中，可以采用FPGA内部的CORDIC核对距离历史计算结果Rpq进行多普勒相位计算，得到128*128的多普勒计算结果。

第三子处理模块，与傅里叶变换模块和第一子处理模块连接，用于对逆傅里叶变换结果和距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果。

在一种可选的方案中，可以将Rpq/d作为索引号，计算Rpq/d的IFFT值，其中，d是雷达分辨率，是一个固定值。由于Rpq/d不是整数，因此用Rpq/d附近两点的IFFT值做线性插值，得到128*128的线性插值结果。

第四子处理模块，与第二子处理模块和第三子处理模块连接，用于对多普勒计算结果和线性插值结果进行复数乘法运算，得到复数乘法结果。

在一种可选的方案中，可以将128*128的多普勒计算结果和128*128的距离历史计算结果Rpq两个矩阵对应位置的数进行乘法运算，得到一个128*128的复数乘法结果。

第五子处理模块，与第四子处理模块连接，用于对相邻两次计算得到的复数乘法结果进行复数加法运算，得到成像数据。

在一种可选的方案中，可以将本次计算得到的128*128的复数乘法结果与前一次计算得到的128*128的复数乘法结果两个矩阵对应位置的数进行加法运算，得到一个128*128的复数加法结果，即得到128*128的SAR成像数据。

可选地，在本发明上述实施例中，处理模块还包括：

存储子模块，与傅里叶变换模块和第三子处理模块连接，用于存储逆傅里叶变换结果。

具体地，上述的存储子模块可以是FPGA内部的BRAM核。

在一种可选的方案中，在通过FPGA内部的FFT核计算得到512*1的逆傅里叶变换结果之后，可以将计算得到的512*1的逆傅里叶变换结果进行存储。

可选地，在本发明上述实施例中，在处理模块为多个的情况下，多个处理模块，用于基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行并行处理，得到成像数据。

具体地，上述的处理模块的数量可以根据系统带宽的要求进行设置，例如，当系统要求为在64ms内完成1024次整体运算，FPGA系统时钟为100MHz，则处理模块可以是4个。

在一种可选的方案中，为了提高系统带宽，同时尽量减少FPGA逻辑资源，可以通过多个处理模块对获取到的车辆运动数据和脉冲回波数据进行并行处理，即将第一子处理模块、第二子处理模块、第三子处理模块、第四子处理模块、第五子处理模块和存储子模块使用多个运算单元实现。在进行处理之前，可以对获取到的车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行复制，将复制后的车辆运动数据输入至多个第一子处理模块中，将复制后的逆傅里叶变换结果存储至多个存储子模块中。

可选地，在本发明上述实施例中，采集装置包括：

运动数据传感器，用于采集车辆运动数据。

具体地，上述的运动数据传感器可以是车辆上已经安装的传感器，通过运动数据传感器采集到的信号，可以得到车辆运动数据。

雷达传感器，用于发送雷达信号并接收脉冲回波数据。

图2是根据本发明实施例的一种可选的车辆成像系统的示意图，下面以4个处理核为例进行详细说明，如图2所示，该车辆成像系统包括：1个IFFT模块(即上述的傅里叶变换模块)和4个加速单元(即上述的处理模块)，包括：加速单元0、加速单元1、加速单元2和加速单元3，每个加速单元可以包括：距离历史计算模块、IFFT RAM模块、多普勒计算模块、线性插值模块、复数乘模块和复数加模块，传感器采集到的车辆运动数据可以复制为4份，分别输入到4个加速单元的距离历史计算模块中，接收器接收到的脉冲回波数据在经过IFFT模块进行IFFT变化之后，复制4份，分别输入到4个加速单元的IFFT RAM模块中，每个加速单元的距离历史计算模块根据车辆运动数据，得到距离历史计算结果，每个加速单元的多普勒计算模块根据距离历史计算结果进行多普勒相位计算，得到多普勒计算结果，线性插值模块根据距离历史计算结果和从IFFT RAM模块读取的逆傅里叶变换结果，得到线性插值结果，每个加速单元的复数乘模块根据多普勒计算结果和线性插值结果，得到复数乘法结果，每个加速单元的复数加模块根据本次和前一次的复数乘法结果，得到复数加法结果，即SAR成像数据。

通过上述实施例，本发明上述实施例适用于车载SAR，能够极大提高SAR成像的实时性，同时通过单片FPGA来实现SAR成像方案，降低了系统复杂度和硬件成本，提高了系统可靠性。同时，无需矩阵转置操作，从而提高了信号处理效率，并且，可以任意指定成像区域及像素位置，应用灵活方便。进一步的，针对车载SAR成像算法在FPGA中进行了实现优化，提出根据系统带宽要求采用多个处理核并行加速的方案。

实施例2

根据本发明实施例，提供了一种车辆成像方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图3是根据本发明实施例的一种车辆成像方法的流程图，如图3所示，该方法包括如下步骤：

步骤S302，获取车辆运动数据和脉冲回波数据。

具体地，上述的车辆运动数据可以是车辆的速度数据和位置数据，上述的脉冲回波数据可以是雷达发出的电磁波，遇到障碍物后返回的数据，每次可以处理512个脉冲回波数据。

步骤S304，通过现场可编程逻辑门阵列基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据。

具体地，上述的时域成像算法可以包括：后向投影、楔形石变换，在本发明实施例中，以后向投影算法为例进行说明，后向投影算法能够对任意大小区域、任意像素点进行成像，可以满足车载SAR成像需求。

步骤S306，输出成像数据。

在一种可选的方案中，FPGA可以实时获取车辆运动数据和脉冲回波数据，其中，采集到的车辆运动数据可以是3*1的矩阵，脉冲回波数据可以是512*1的矩阵，并基于后向投影算法对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到SAR车载成像数据，并将SAR车载成像数据显示在显示屏上，方便用户查看。

根据本发明上述实施例，获取车辆运动数据和脉冲回波数据，通过现场可编程逻辑门阵列基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据，输出成像数据。容易注意到的是，由于FPGA基于时域成像算法对采集到的数据进行处理，得到SAR成像数据，通过单片FPGA可以提高SAR成像的实时性，并且通过时域成像算法，无需矩阵转置操作，可以提高SAR成像的处理效率，从而解决了现有技术中车辆成像系统采用DSP和FPGA的混合方案实现，导致成像实时性差的技术问题。因此，通过本发明上述实施例提供的方案，可以提高SAR成像的实时性，降低系统复杂度和硬件成本，提高系统可靠性，提高处理效率的技术效果。

可选地，在本发明上述实施例中，步骤S304，通过现场可编程逻辑门阵列基于时域成像算法，对车辆运动数据和脉冲回波数据进行处理，得到成像数据，包括：

步骤S3042，对脉冲回波数据进行逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换结果。

在一种可选的方案中，可以采用FPGA内部的FFT核对采集到的512个脉冲回波数据进行一维快速傅里叶逆变换IFFT变换(是Inverse Fast Fourier Transform的简写)，得到512*1的逆傅里叶变换结果。

步骤S3044，基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据。

在一种可选的方案中，可以通过后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据，即得到一个128*128的复数数据。

通过上述方案，采用后向投影算法，无需进行矩阵转置操作，同时可以任意指定成像区域及像素位置，应用灵活方便。

可选地，在本发明上述实施例中，步骤S3044，基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据，包括：

步骤S30441，对车辆运动数据进行距离历史计算，得到距离历史计算结果。

在一种可选的方案中，可以采用FPGA内部的CORDIC核对车辆运动数据，即3*1的数据进行距离历史计算，得到128*128的距离历史计算结果Rpq。

步骤S30442，对距离历史计算结果进行多普勒相位计算，得到多普勒计算结果。

在一种可选的方案中，可以采用FPGA内部的CORDIC核对距离历史计算结果Rpq进行多普勒相位计算，得到128*128的多普勒计算结果。

步骤S30443，对逆傅里叶变换结果和距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果。

在一种可选的方案中，可以将Rpq/d作为索引号，计算Rpq/d的IFFT值，其中，d是雷达分辨率，是一个固定值。由于Rpq/d不是整数，因此用Rpq/d附近两点的IFFT值做线性插值，得到128*128的线性插值结果。

步骤S30444，对多普勒计算结果和线性插值结果进行复数乘法运算，得到复数乘法结果。

在一种可选的方案中，可以将128*128的多普勒计算结果和128*128的距离历史计算结果Rpq两个矩阵对应位置的数进行乘法运算，得到一个128*128的复数乘法结果。

步骤S30445，对相邻两次计算得到的复数乘法结果进行复数加法运算，得到成像数据。

在一种可选的方案中，可以将本次计算得到的128*128的复数乘法结果与前一次计算得到的128*128的复数乘法结果两个矩阵对应位置的数进行加法运算，得到一个128*128的复数加法结果，即得到128*128的SAR成像数据。

可选地，在本发明上述实施例中，在步骤S30443，对逆傅里叶变换结果和距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果之前，该方法还包括：

步骤S30446，对逆傅里叶变换结果进行存储。

在一种可选的方案中，在通过FPGA内部的FFT核计算得到512*1的逆傅里叶变换结果之后，可以将计算得到的512*1的逆傅里叶变换结果进行存储。

可选地，在本发明上述实施例中，在处理模块为多个的情况下，步骤S3044，基于后向投影算法，对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行处理，得到成像数据，包括：

步骤S30447，分别对车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行复制，得到多个车辆运动数据集合和多个逆傅里叶变换结果集合。

具体地，上述的车辆运动数据集合和逆傅里叶变换结果集合的数量可以根据系统带宽的要求进行设置，例如，当系统要求为在64ms内完成1024次整体运算，FPGA系统时钟为100MHz，则车辆运动数据集合和逆傅里叶变换结果集合可以是4个。

步骤S30448，基于后向投影算法，对多个车辆运动数据和多个逆傅里叶变换结果进行并行处理，得到成像数据。

在一种可选的方案中，为了提高系统带宽，同时尽量减少FPGA逻辑资源，可以通过多个处理模块对获取到的车辆运动数据和脉冲回波数据进行并行处理。在进行处理之前，可以对获取到的车辆运动数据和逆傅里叶变换结果进行复制，将复制后的多个车辆运动数据输入至多个第一子处理模块中，将复制后的多个逆傅里叶变换结果存储至多个存储子模块中。

可选地，在本发明上述实施例中，步骤S302，获取车辆运动数据和脉冲回波数据，包括：

步骤S3022，通过运动数据传感器采集车辆运动数据。

具体地，上述的运动数据传感器可以是车辆上已经安装的传感器，通过运动数据传感器采集到的信号，可以得到车辆运动数据。

步骤S3024，通过雷达传感器发射雷达信号并接收脉冲回波数据。

图4是根据本发明实施例的一种可选的车辆成像系统的示意图，图5是根据本发明实施例的一种成像数据的示意图，下面结合图4和图5对本发明一种优选的实施例进行详细说明，每次处理回波数据512点，SAR成像大小为128*128个点的复数数据，系统要求为在64ms内完成1024次整体运算，FPGA系统时钟为100MHz。如图4所示，

步骤S41，逆傅里叶变换。

可选地，可以将采集到的512个脉冲回波数据，进行一个512点IFFT变换，一维IFFT计算采用FPGA内部FFT核实现。

步骤S42，距离历史计算。

可选地，可以计算得到距离历史计算结果为Rpq，其中的平方根运算采用FPGA内部CORDIC核实现。

步骤S43，多普勒相位计算。

可选地，可以根据距离历史计算结果进行多普勒相位计算，其中的正余弦运算采用FPGA内部CORDIC核实现。

步骤S44，线性插值。

可选地，可以求出Rpq/d位置的IFFT值，由于Rpq/d不是整数，因此用Rpq/d附近两点的IFFT值做线性插值，其中，d是雷达分辨率，可以认为是固定值。

步骤S45，复数乘法。

可选地，可以将两个矩阵对应位置的数做乘法。

步骤S46，复数加法。

可选地，可以将两个矩阵对应位置的数做加法，得到SAR成像数据。

如图5所示，对于一个点目标，由于有限信号带宽以及有限合成孔径时间，其成像结果为一种类似于二维sinc函数的形式。图5中的曲线表示其-3dB等值线，能够体现二维分辨率的概念。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种车辆成像系统，其特征在于，包括：

采集装置，用于获取车辆运动数据和脉冲回波数据；

现场可编程逻辑门阵列，与所述采集装置连接，用于基于时域成像算法，对所述车辆运动数据和所述脉冲回波数据进行处理，得到成像数据；

输出装置，与所述现场可编程逻辑门阵列连接，用于输出所述成像数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述现场可编程逻辑门阵列包括：

傅里叶变换模块，与所述采集装置连接，用于对所述脉冲回波数据进行逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换结果；

处理模块，与所述傅里叶变换模块和所述采集装置连接，用于基于后向投影算法，对所述车辆运动数据和所述逆傅里叶变换结果进行处理，得到所述成像数据。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述处理模块包括：

第一子处理模块，与所述采集装置连接，用于对所述车辆运动数据进行距离历史计算，得到距离历史计算结果；

第二子处理模块，与所述第一子处理模块连接，用于对所述距离历史计算结果进行多普勒相位计算，得到多普勒计算结果；

第三子处理模块，与所述傅里叶变换模块和所述第一子处理模块连接，用于对所述逆傅里叶变换结果和所述距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果；

第四子处理模块，与所述第二子处理模块和所述第三子处理模块连接，用于对所述多普勒计算结果和所述线性插值结果进行复数乘法运算，得到复数乘法结果；

第五子处理模块，与所述第四子处理模块连接，用于对相邻两次计算得到的所述复数乘法结果进行复数加法运算，得到所述成像数据。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述处理模块还包括：

存储子模块，与所述傅里叶变换模块和所述第三子处理模块连接，用于存储所述逆傅里叶变换结果。

5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，在所述处理模块为多个的情况下，多个所述处理模块，用于基于所述后向投影算法，对所述车辆运动数据和所述逆傅里叶变换结果进行并行处理，得到所述成像数据。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，采集装置包括：

运动数据传感器，用于采集所述车辆运动数据；

雷达传感器，用于发射雷达信号并接收所述脉冲回波数据。

7.一种车辆成像方法，其特征在于，包括：

获取车辆运动数据和脉冲回波数据；

通过现场可编程逻辑门阵列基于时域成像算法，对所述车辆运动数据和所述脉冲回波数据进行处理，得到成像数据；

输出所述成像数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过现场可编程逻辑门阵列基于时域成像算法，对所述车辆运动数据和所述脉冲回波数据进行处理，得到成像数据，包括：

对所述脉冲回波数据进行逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换结果；

基于后向投影算法，对所述车辆运动数据和所述逆傅里叶变换结果进行处理，得到所述成像数据。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于后向投影算法，对所述车辆运动数据和所述逆傅里叶变换结果进行处理，得到所述成像数据，包括：

对所述车辆运动数据进行距离历史计算，得到距离历史计算结果；

对所述距离历史计算结果进行多普勒相位计算，得到多普勒计算结果；

对所述逆傅里叶变换结果和所述距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果；

对所述多普勒计算结果和所述线性插值结果进行复数乘法运算，得到复数乘法结果；

对相邻两次计算得到的所述复数乘法结果进行复数加法运算，得到所述成像数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在对所述逆傅里叶变换结果和所述距离历史计算结果进行线性插值，得到线性插值结果之前，所述方法还包括：

对所述逆傅里叶变换结果进行存储。

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在处理模块为多个的情况下，基于后向投影算法，对所述车辆运动数据和所述逆傅里叶变换结果进行处理，得到所述成像数据，包括：

分别对所述车辆运动数据和所述逆傅里叶变换结果进行复制，得到多个车辆运动数据和多个逆傅里叶变换结果；

基于所述后向投影算法，对所述多个车辆运动数据和所述多个逆傅里叶变换结果进行并行处理，得到所述成像数据。

12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，获取车辆运动数据和脉冲回波数据，包括：

通过运动数据传感器采集所述车辆运动数据；

通过雷达传感器器发射雷达信号并接收所述脉冲回波数据。