CN110873881B - 一种基于dsp tms320c6678芯片的自聚焦算法及用途 - Google Patents

一种基于dsp tms320c6678芯片的自聚焦算法及用途 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，所述算法包括以下步骤：首先将任务映射至所述DSP TMS320C6678芯片的八个核，通过所述八个核并行处理任务；利用MD算法得到多普勒调频率的估计值，所述八个核同步数据；所述DSP TMS320C6678芯片的第一核计算运动补偿相位，所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步数据；距离向弯曲校正数据与运动补偿相位复数相乘后完成运动补偿，所述八个核同步数据。本发明提供的利用DSP TMS320C6678芯片的八个核分别独立执行并行处理任务，且实时同步数据，提高了雷达实时成像处理的运算效率。

Description

一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法及用途
技术领域
本发明涉及数字信号处理技术领域，具体涉及一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法及用途。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候、二维高分辨等优点，是军用系统获取信息的重要组成部分，在战场侦查、精确打击等领域具有重要的发展前景。SAR成像雷达系统回波数据量大、实时性要求高、算法复杂度高，且大部分算法必须基于浮点运算才能满足精度要求。
发明内容
本发明的目的是解决SAR成像雷达系统回波数据量大、实时性要求高、算法复杂度高的问题。
为了达到上述目的，本发明提供了一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，所述算法包括以下步骤：
S1：将任务依次映射至所述DSP TMS320C6678芯片的八个核，通过所述DSPTMS320C6678芯片八个核并行执行处理任务；
S2：所述DSP TMS320C6678芯片八个核的任务，分别从所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3读取距离向弯曲校正数据，利用MD算法得到多普勒调频率的估计值，得到第一数据，将第一数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM；
S3：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步第一数据；
S4：所述DSP TMS320C6678芯片的第一核计算运动补偿相位，得到第二数据，将第二数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM；
S5：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步第二数据；
S6：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核分别从所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3读取距离向弯曲校正数据，保存至L2存储器，从共享存储器MSM SRAM读取第二数据，所述距离向弯曲校正数据与所述第二数据相乘后完成运动补偿，得到第三数据，将第三数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3。
较佳地，所述S1步骤中将任务映射至所述DSP TMS320C6678芯片的八个核是，将任务划分为(Na-Na_length)/Na_overlap+1个数据段，且将每个数据段顺序映射到所述DSPTMS320C6678芯片的八个核上，其中，Na为方位向采样点数，Na_length为估计多普勒调频率的数据段点数，Na_overlap为数据重叠点数；
若(Na-Na_length)/Na_overlap+1大于8，则满8个任务后继续从第一核开始分配；
若(Na-Na_length)/Na_overlap+1等于8，则将8个任务依次分配至第一核～第八核；
若(Na-Na_length)/Na_overlap+1小于8，则将任务从第一核依次开始分配，剩余的核不分配任务。
较佳地，所述DSP TMS320C6678芯片利用八个核彼此独立的存储区，分别并行处理每个核上映射得到的数据段。
较佳地，所述DSP TMS320C6678芯片的第一核作为主控核，处理整个实时处理的流程控制和处理第一核映射得到的数据段；所述DSP TMS320C6678芯片的第二核～第八核作为辅助核，处理各自映射得到的数据段。
较佳地，所述S3、S5、S7步骤中的八个核同步数据基于信号量机制实现。
较佳地，所述信号量机制包括以下步骤：
步骤一：所述DSP TMS320C6678芯片的第一核～第八核各分配一个硬件信号量；
步骤二：所述第二核～第八核等待所述第一核获取信号量；
步骤三：所述第一核获取信号量后，所述第二核～第八核获取各自的信号量；
步骤四：所述第一核等待所述第二核～第八核获取各自的信号量后，释放第一核对应的信号量，完成同步；
步骤五：所述第二核～第八核等待所述第一核信号量释放后，释放各自的信号量。
较佳地，所述S2步骤中利用MD算法得到多普勒调频率的估计值，得到第一数据包括以下步骤：
步骤一：按距离向连续地读取DSP外部存储器DDR3中距离向弯曲校正后的数据，并保存至所述L2存储器，取模求和后得到每个距离向的总功率；
步骤二：对距离向的总功率降序排序，建立索引向量；
步骤三：利用惯性导航设备测得的运动参数计算多普勒调频率Ka，得到粗补偿相位
Figure BDA0002296128010000031
并保存至所述L2存储器，其中，ta为方位时间；
步骤四：按照距离向总功率递减的顺序，依次从外部存储器DDR3中读取N个距离向数据保存至所述L2存储器；
步骤五：将所述N个距离向数据分别乘以粗补偿相位
Figure BDA0002296128010000032
完成运动粗补偿；
步骤六：将方位向数据平均划分为前孔径数据和后孔径数据，并在后端补零，分别进行FFT和取模处理；
步骤七：将所述前孔径数据和后孔径数据进行快速相关处理，得到N个相关向量V(i)，i＝1，2……2*Na_length；
步骤八：将所述N个相关向量累加得到总相关向量V_sum(i)，i＝1，2……2*Na_length；
步骤九：利用库函数DSPF_sp_maxidx查找总相关向量V_sum的最大值位置，即位置偏移的整数部分；
步骤十：对最大值及其左右相邻的两个数通过插值得到位置偏移的小数部分；
步骤十一：将所述位置偏移的整数部分和所述位置偏移的小数部分相加，乘以系数
Figure BDA0002296128010000033
得到多普勒调频率的估计值，其中，PRF为重复频率；
步骤十二：重复步骤二～步骤十一，得到多普勒调频率的精估计值，存入所述DSPTMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM。
较佳地，所述自聚焦算法应用于雷达实时成像处理。
本发明具有如下有益效果：
本发明提供的一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法利用DSPTMS320C6678芯片的八个核分别独立执行并行处理任务，且实时同步数据，提高了雷达实时成像处理的运算效率。所述DSP TMS320C6678芯片在运算性能、功耗、集成度、开发工具、扩展性等方面具有明显优势，本发明提供的一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法满足SAR实时处理数据量大、算法复杂、实时性等方面的要求。
附图说明
图1为本发明的方位分段示意图。
图2为本发明的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例1
图1为本发明的方位分段示意图。Na_length为用于估计多普勒调频率的数据段点数，Na_overlap为数据重叠点数
图2为本发明的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法的示意图，Core0～Core7为分别对应所述DSP TMS320C6678芯片的八个核，即第一核～第八核，MSM SRAM为所述DSPTMS320C6678芯片的共享存储器，DDR3为所述DSP TMS320C6678芯片的DDR3存储器，L2为所述DSP TMS320C6678芯片的L2存储器。
所述DSP TMS320C6678芯片的第一核(Core0)作为主控核，处理整个实时处理的流程控制和处理第一核映射得到的数据段；所述DSP TMS320C6678芯片的第二核(Core1)～第八核(Core7)作为辅助核，处理各自映射得到的数据段。本发明提供了一种基于DSPTMS320C6678芯片的自聚焦算法，所述算法包括以下步骤：
S1：将任务映射至所述DSP TMS320C6678芯片的八个核，通过所述DSPTMS320C6678芯片八个核并行执行处理任务；
具体地说，将任务划分为(Na-Na_length)/Na_overlap+1个数据段，且将每个数据段顺序映射到所述DSP TMS320C6678芯片的八个核上，其中，Na为方位向采样点数，Na_length为估计多普勒调频率的数据段点数，Na_overlap为数据重叠点数；若(Na-Na_length)/Na_overlap+1大于8，则满8个任务后继续从第一核开始分配；若(Na-Na_length)/Na_overlap+1等于8，则将8个任务依次分配至第一核～第八核；若(Na-Na_length)/Na_overlap+1小于8，则将任务从第一核依次开始分配，剩余的核不分配任务。例如，假设方位向采样点数为4096，估计多普勒调频率的数据段点数为1024，数据重叠点数为512，则一共划分为7个数据段，将每个数据段的处理任务按顺序映射到所述DSP TMS320C6678芯片的第一核(Core0)至第七核上(Core6)。所述七个核并行处理时，每个核加载相同的程序，通过核号来区分每个核对应的算法处理。程序执行时，所述DSP TMS320C6678芯片利用八个核彼此独立的存储区，分别并行处理每个核上映射得到的数据段；
S2：所述DSP TMS320C6678芯片八个核的任务，分别从所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3读取距离向弯曲校正数据，利用MD算法得到多普勒调频率的估计值，得到第一数据，将第一数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM；
S3：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步第一数据；
S4：所述DSP TMS320C6678芯片的第一核(Core0)计算运动补偿相位，即得到第二数据，将第二数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM；
具体地说首先读取所述DSP TMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM中多普勒调频率估计值(第一数据)，根据公式
Figure BDA0002296128010000051
计算得到加速度值，然后通过三次样条插值和二次积分计算得到运动补偿相位，存入所述共享存储器MSM SRAM；
其中，a为加速度，λ为波长，Ka为多普勒调频率估计值；
S5：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步第二数据；
S6：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核分别从所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3读取距离向弯曲校正数据，保存至L2存储器，从共享存储器MSM SRAM读取第二数据，所述距离向弯曲校正数据与所述第二数据相乘后完成运动补偿，得到第三数据，将第三数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3(MSM储存器和DDR储存器都是片外存储器，访问速度慢，容量大，用于存储数据；L2储存器是片内存储器，访问速度快，容量小，用于数据处理)。
在本实施例中，所述S3、S5、S7步骤中的八个核同步数据基于信号量机制实现。
具体地说，所述信号量机制包括以下步骤：
步骤一：所述DSP TMS320C6678芯片的第一核～第八核各分配一个硬件信号量；
步骤二：所述第二核～第八核等待所述第一核获取信号量；
步骤三：所述第一核获取信号量后，所述第二核～第八核获取各自的信号量；
步骤四：所述第一核等待所述第二核～第八核获取各自的信号量后，释放第一核对应的信号量，完成同步；
步骤五：所述第二核～第八核等待所述第一核信号量释放后，释放各自的信号量。
在本实施例中，所述S2步骤，多普勒调频率估计的具体步骤如下：
步骤一：按距离向连续地读取DSP外部存储器DDR3中距离向弯曲校正后的数据，并保存至所述L2存储器，取模求和后得到每个距离向的总功率；
步骤二：对距离向的总功率降序排序，建立索引向量；
步骤三：利用惯性导航设备测得的运动参数计算多普勒调频率Ka，得到粗补偿相位
Figure BDA0002296128010000061
并保存至所述L2存储器，其中，ta为方位时间；
步骤四：按照距离向总功率递减的顺序，依次从外部存储器DDR3中读取N(一般取典型值32)个距离向数据保存至所述L2存储器；
步骤五：将所述N个距离向数据分别乘以粗补偿相位
Figure BDA0002296128010000071
完成运动粗补偿；
步骤六：将方位向数据平均划分为前孔径数据和后孔径数据，并在后端补零，分别进行FFT和取模处理；
步骤七：将所述前孔径数据和后孔径数据进行快速相关处理，得到N个相关向量V(i)，i＝1，2……2*Na_length；
步骤八：将所述N个相关向量累加得到总相关向量V_sum(i)，i＝1，2……2*Na_length；
步骤九：利用库函数DSPF_sp_maxidx查找总相关向量V_sum的最大值位置，即位置偏移的整数部分；
步骤十：对最大值及其左右相邻的两个数通过插值得到位置偏移的小数部分；
步骤十一：将所述位置偏移的整数部分和所述位置偏移的小数部分相加，乘以系数
Figure BDA0002296128010000072
得到多普勒调频率的估计值，其中，PRF为重复频率；
步骤十二：重复步骤二～步骤十一，得到多普勒调频率的精估计值，存入所述DSPTMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM。
在本实施例中，所述自聚焦算法应用于雷达实时成像处理。
在本实施例中，通过MATLAB模拟得到的多普勒调频率估计结果与本申请通过所述DSP TMS320C6678芯片得到的多普勒调频率估计结果如下表；
表1 MATLAB与DSP的多普勒调频率估计结果
Figure BDA0002296128010000073
Figure BDA0002296128010000081
综上所述，本发明提供了一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，所述算法包括以下步骤：首先将任务映射至所述DSP TMS320C6678芯片的八个核，通过所述八个核并行处理任务；利用MD算法得到多普勒调频率的估计值，所述八个核同步数据；所述DSPTMS320C6678芯片的第一核计算运动补偿相位，所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步数据；距离向弯曲校正数据与运动补偿相位复数相乘后完成运动补偿，所述八个核同步数据。本发明提供的利用DSP TMS320C6678芯片的八个核分别独立执行并行处理任务，且实时同步数据，提高了雷达实时成像处理的运算效率。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，其特征在于，所述算法包括以下步骤：
S1：将任务依次映射至所述DSP TMS320C6678芯片的八个核，通过所述DSPTMS320C6678芯片八个核并行执行处理任务；
S2：所述DSP TMS320C6678芯片八个核的任务，分别从所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3读取距离向弯曲校正数据，利用MD算法得到多普勒调频率的估计值，得到第一数据，将第一数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM；
S3：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步第一数据；
S4：所述DSP TMS320C6678芯片的第一核计算运动补偿相位，得到第二数据，将第二数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM；
S5：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核同步第二数据；
S6：所述DSP TMS320C6678芯片的八个核分别从所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3读取距离向弯曲校正数据，保存至L2存储器，从共享存储器MSM SRAM读取第二数据，所述距离向弯曲校正数据与所述第二数据相乘后完成运动补偿，得到第三数据，将第三数据保存至所述DSP TMS320C6678芯片的外部存储器DDR3。
2.如权利要求1所述的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，其特征在于，所述S1步骤中将任务映射至所述DSP TMS320C6678芯片的八个核是，将任务划分为(Na-Na_length)/Na_overlap+1个数据段，且将每个数据段顺序映射到所述DSP TMS320C6678芯片的八个核上，其中，Na为方位向采样点数，Na_length为估计多普勒调频率的数据段点数，Na_overlap为数据重叠点数；
若(Na-Na_length)/Na_overlap+1大于8，则满8个任务后继续从第一核开始分配；
若(Na-Na_length)/Na_overlap+1等于8，则将8个任务依次分配至第一核～第八核；
若(Na-Na_length)/Na_overlap+1小于8，则将任务从第一核依次开始分配，剩余的核不分配任务。
3.如权利要求2所述的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，其特征在于，所述DSPTMS320C6678芯片利用八个核彼此独立的存储区，分别并行处理每个核上映射得到的数据段。
4.如权利要求3所述的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，其特征在于，所述DSPTMS320C6678芯片的第一核作为主控核，处理整个实时处理的流程控制和处理第一核映射得到的数据段；所述DSP TMS320C6678芯片的第二核～第八核作为辅助核，处理各自映射得到的数据段。
5.如权利要求1所述的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，其特征在于，所述S3、S5、S7步骤中的八个核同步数据基于信号量机制实现。
6.如权利要求5所述的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，其特征在于，所述信号量机制包括以下步骤：
步骤一：所述DSP TMS320C6678芯片的第一核～第八核各分配一个硬件信号量；
步骤二：第二核～第八核等待所述第一核获取信号量；
步骤三：所述第一核获取信号量后，所述第二核～第八核获取各自的信号量；
步骤四：所述第一核等待所述第二核～第八核获取各自的信号量后，释放第一核对应的信号量，完成同步；
步骤五：所述第二核～第八核等待所述第一核信号量释放后，释放各自的信号量。
7.如权利要求1所述的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法，其特征在于，所述S2步骤中利用MD算法得到多普勒调频率的估计值，得到第一数据包括以下步骤：
步骤一：按距离向连续地读取DSP外部存储器DDR3中距离向弯曲校正后的数据，并保存至所述L2存储器，取模求和后得到每个距离向的总功率；
步骤二：对距离向的总功率降序排序，建立索引向量；
步骤三：利用惯性导航设备测得的运动参数计算多普勒调频率Ka，得到粗补偿相位
Figure FDA0004115396510000031
并保存至所述L2存储器，其中，ta为方位时间；
步骤四：按照距离向总功率递减的顺序，依次从外部存储器DDR3中读取N个距离向数据保存至所述L2存储器；
步骤五：将所述N个距离向数据分别乘以粗补偿相位
Figure FDA0004115396510000032
完成运动粗补偿；
步骤六：将方位向数据平均划分为前孔径数据和后孔径数据，并在后端补零，分别进行FFT和取模处理；
步骤七：将所述前孔径数据和后孔径数据进行快速相关处理，得到N个相关向量V(i)，i＝1，2……2*Na_length；
步骤八：将所述N个相关向量累加得到总相关向量V_sum(i)，i＝1，2……2*Na_length；
步骤九：利用库函数DSPF_sp_maxidx查找总相关向量V_sum的最大值位置，即位置偏移的整数部分；
步骤十：对最大值及其左右相邻的两个数通过插值得到位置偏移的小数部分；
步骤十一：将所述位置偏移的整数部分和所述位置偏移的小数部分相加，乘以系数
Figure FDA0004115396510000033
得到多普勒调频率的估计值，其中，PRF为重复频率；
步骤十二：重复步骤二～步骤十一，得到多普勒调频率的精估计值，存入所述DSPTMS320C6678芯片的共享存储器MSM SRAM。
8.一种如权利要求1～7任一项所述的基于DSP TMS320C6678芯片的自聚焦算法的用途，其特征在于，所述自聚焦算法应用于雷达实时成像处理。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104777479A (zh) * 2015-05-05 2015-07-15 西安电子科技大学 基于多核dsp的前侧视sar实时成像方法
CN106772374A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 中国科学院电子学研究所 一种机载sar实时成像的方法
CN109633640A (zh) * 2018-11-26 2019-04-16 北京华航无线电测量研究所 一种基于对海成像的isar处理算法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110153984A1 (en) * 2009-12-21 2011-06-23 Andrew Wolfe Dynamic voltage change for multi-core processing

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104777479A (zh) * 2015-05-05 2015-07-15 西安电子科技大学 基于多核dsp的前侧视sar实时成像方法
CN106772374A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 中国科学院电子学研究所 一种机载sar实时成像的方法
CN109633640A (zh) * 2018-11-26 2019-04-16 北京华航无线电测量研究所 一种基于对海成像的isar处理算法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Frequency Domain FIR Filter Optimization for Multi-core C6678 DSP;Tomas Fryza and Roman Mego;《26th Conference Radioelektronika》;20160420;全文 *
TMS320C6678在雷达成像中的应用;董磊等;《电子设计工程》;20180720(第14期);全文 *
基于TMS320C6678的实时SAR成像算法实现;杨恒;《中国知网 硕士电子期刊》;20131215;正文第48-50页 *
基于多核DSP互联架构的SAR处理研究与设计;张强等;《电子技术应用》;20161231(第01期);全文 *
基于多核DSP的FMCW SAR实时处理设计;孔石等;《四川兵工学报》;20150525(第05期);全文 *

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