CN112446330B - 基于多通道fft算法的太阳射电频谱分析方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法及系统，获取太阳射电信号；对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行变换，得到太阳射电频谱。FFT变换步骤第一步进行横向FFT变换，并进行融合处理，得到4路2048点的FFT变换结果；第二步将4路2048点FFT变换结果进行转置，构造2048行4列的数据矩阵，每行均同时进行横向FFT变换，矩阵变换，输出完整的频谱序列。解决高速率多通道并行数据FFT变换问题。将二维FFT算法分为两个步骤，在第一步横向FFT变换时，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一，第二步纵向FFT算法时，提升硬件资源利用效率。

Description

基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法及系统
技术领域
本申请涉及太阳射电频谱分析技术领域，特别是涉及基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
目前对于高速多通道并行FFT算法有众多研究，但每种方法都只适合通道数量不多的情况。多路并行FFT算法和二维FFT算法适用于对多通道数据进行并行FFT变换，在FPGA内实现时处理时延低，算法复杂度低，但当通道数量过多(>8通道)时，这两种算法硬件资源占用过多。
基于奇偶分开的FFT变换算法，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，在FPGA内通过2个N点FFT内核进行复数FFT变换,再对2个N点FFT核输出的并行信号进行算法处理,最终得到4N点FFT的变换输出,获得4个通道的共4N点太阳射电频谱，这种方法硬件资源占用少，可以有效提高硬件资源利用效率，但当通道数量过多(>8通道)时，使用该算法来实现多通道并行FFT变换，硬件实现复杂度高，实现难度大。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本申请提供了基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法及系统；
第一方面，本申请提供了基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法；
基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法，包括：
获取太阳射电信号；
对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行变换，得到太阳射电频谱。
第二方面，本申请提供了基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析系统；
基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析系统，包括：
获取模块，其被配置为：获取太阳射电信号；
变换模块，其被配置为：对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行变换，得到太阳射电频谱。
第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述第一方面所述的方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序(产品)，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行的时候用于实现前述第一方面任意一项的方法。
与现有技术相比，本申请的有益效果是：
针对宽带射电数字接收机中对经高速ADC采集获得的高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)实时频谱显示的要求，本申请提出一种用于射电频谱分析的多通道高速率FFT算法，专门解决宽带射电数字接收机高速率多通道数据实时频谱显示问题。
本专利提出一种新的算法，专门解决高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)FFT变换问题。将二维FFT算法分为两个步骤，在第一步横向FFT变换时，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一，第二步纵向FFT算法时，有效提升硬件资源利用效率。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为第一个实施例的方法流程图；
图2为第一个实施例的算法流程图；
图3为Cooley-Tukey FFT算法各行横向FFT变换示意图；
图4为Cooley-Tukey FFT算法在矩阵纵横转置后各行横向FFT变换示意图；
图5为第一个实施例的Matlab中直接FFT变换示意图；
图6为第一个实施例的Matlab中新算法FFT变换示意图；
图7为第一个实施例的硬件实现新算法FFT变换示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，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。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
现有高速多通道并行FFT算法不适用于多通道并行数据并行数量较多(>8)的情况，当多通道并行数据并行数量较多(>8)时，多路并行FFT算法和二维FFT算法在硬件实现时硬件资源占用过多，导致硬件资源利用率低甚至硬件资源不足；基于奇偶分开的FFT变换算法涉及数据流的缓存、调整顺序、纵向宽度增加，硬件实现复杂度高，当多通道并行数据并行数量较多(>8)时，硬件实现难度大。
实施例一
本实施例提供了基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法；
如图1所示，基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法，包括：
S101：获取太阳射电信号；
S102：对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行变换，得到太阳射电频谱。
进一步地，所述S101：获取太阳射电信号；具体步骤包括：
采用天线接收太阳射电信号，通过前端模拟电路系统对太阳射电信号进行放大和滤波处理，高速模数转换器ADC完成数据的采集并转换为数字信号，数字信号通过高速接口JESD204B传输到FPGA内部。
其中，高速模数转换器ADC被配置为单通道3Gsps采样，高速接口JESD204B被配置为8个lanes，每个链路的速率为7.5Gbps,然后在FPGA内部完成对数据的接收，在这种模式下，FPGA的接收数据工作频率为187.5MHz，每个工作时钟周期内，FPGA接收到16个ADC采样点的数据。
进一步地，所述S102：对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行变换，得到太阳射电频谱；具体步骤包括：
S1021：因为FPGA每个时钟周期并行接收到16个采样点的数据，则认为每个时钟周期，16个并行通道同时向FPGA传输一个数据，分别是S0，S1………S14，S15；每个通道选取512点数据，即组合成连续的8K点数据；
S1022：通过对8K点数据进行FFT变换，即得到8K点FFT变换处理结果。
进一步地，所述FFT变换步骤分两大步骤进行：
第一步：进行横向FFT变换，并进行融合处理，得到4路2048点的FFT变换结果；
第二步：将4路2048点FFT变换结果进行转置，构造2048行4列的数据矩阵，每行均同时进行横向FFT变换，矩阵变换，输出完整的频谱序列。
在第一步，进行横向FFT变换时，通过融合处理，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一。
进一步地，如图2所示，所述S1022：在第一步，进行横向FFT变换时，通过融合处理，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一；具体步骤包括：
S10221：对接收到的太阳射电信号，按照16个通道并行数据的排列顺序，将16路信号视为16×512的矩阵形式，其中列数为512，行数为16；
S10222：通过组合，将一路实数数据作为复数的实部，一路实数数据作为复数的虚部，对组合的复数序列进行512点的复FFT变换，组合方式为S0与S8，S4与S12,S1与S9,S5与S13,S2与S10，S6与S14,S3与S11,S7与S15；
S10223：通过上述16个通道各512个采样点组合的FFT变换处理，并进一步反推计算出实数1024点的FFT结果；
S10224：将8个1024点的FFT处理结果对两路实数的1024点FFT变换，进行融合处理，得到对应实数2048点FFT变换；一共得到四组2048点FFT变换。四路实数2048点FFT结果分别来自组合[S0与S8、S4与S12],[S1与S9、S5与S13]，[S2与S10，S6与S14]和[S3与S11、S7与S15]；
S10225：将得到的4路2048列数据进行乘以旋转因子然后做进一步转置处理，转换成2048×4的矩阵，2048行，4列，每行均可进行4个数据的FFT运算，在FPGA中运算时可同时进行2048的4点FFT运算；将运算结果进行输出，输出完整的实数8K点FFT运算结果。
与现有高速多通道并行FFT算法相比，本发明解决了在多通道并行数据并行数量较多(>8)时，硬件实现复杂度和硬件资源利用效率难以权衡的问题。
在二维Cooley-Tukey FFT变换第一步骤时，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一，大大降低了Cooley-Tukey FFT变换第二步中的硬件资源占用，使其算法在硬件实现时处理时延低，算法复杂度低，计算量大大降低。
适用于高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)的FFT变换算法，解决了在多通道并行数据并行数量较多(>8)时，硬件实现复杂度和硬件资源利用效率难以权衡的问题，实现了高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)的FFT变换算法。
本专利提出的新型算法综合使用了Cooley-Tukey FFT变换算法和N到4N的复FFT变换算法，推导分为两部分，推导(一)为Cooley-Tukey FFT变换算法，推导(二)为N到4N的复FFT变换算法。具体推导过程如下：
算法推导(一)
传统的FFT算法如式(1)所示。
首先得到离散傅里叶变换：
其中k为0～N-1范围内的正整数，点数N＝N1*N2，N1和N2均大于1，将n用下面公式表示：
n＝n1N1+n0 (2)
其中n0＝0，1，…，N1-1；n1＝0，1，…，N2-1。
由此将序列x(n)分解为N1个序列，每个序列N2点，再将频率变量k用下面公式表达：
k＝k1N1+k0 (3)
其中k0＝0，1，…，N1-1；k1＝0，1，…，N2-1。
带入傅里叶变换公式可得:
由上式得到点数N＝N1*N2的FFT运算，式中可看作是N2点FFT变换，这种算法也称Cooley-Tukey FFT算法。整个Cooley-Tukey算法运算过程可认为是按以下步骤进行运算：
(1)输入原始数列矩阵，N1*N2点数据，N1为列，N2为行。
(2)每行均并行进行傅里叶变换，计算N1个N2点傅里叶变换结果，如图3所示。
(3)在第一个变换级的输出上乘以旋转因子
(4)将输出数据转置成为N2*N1的矩阵，N2为列，N1为行，计算N2个N1点傅里叶变换，如图4所示。
(5)矩阵变换，输出完整的频谱序列。
算法推导(二)
设两个N点实序列c(n)和y(n)，构造成一个N点的复序列z(n)：
z(n)＝c(n)+j*y(n) (5)
根据FFT的线性性质，则
Z[k]＝C[k]+j*Y[k]＝Zr[k]+j*Zi[k] (6)
其中下标r表示实部，下标i表示虚部。根据共轭性质，则
由式(7)、(8)，根据FFT的线性性质，则
将式(6)代入式(9)，则
将式(6)代入式(10)，则
由式(11)，(12)可见，作一次N点复序列FFT变换，能够计算得到两个N点实序列的FFT变换结果。
设有一个2N点实序列x(n)，按奇偶分列把它分解成两个N点实序列h(n)和g(n)：
h(n)＝x(2n)，n＝0，1，...，N-1 (13)
g(n)＝x(2n+1)，n＝0，1，...，N-1 (14)
再将h(n)和g(n)按照同时计算两个N点实序列FFT的算法构成N点复序列f(n)：
f(n)＝h(n)+j*g(n)，对复序列f(n)作FFT变换得F[k]＝Fr[k]+j*Fi[k]，从而得到两个N点实序列的FFT结果H[k]和G[k]。下标r表示实部，下标i表示虚部,由于2N点实序列x(n)的FFT结果X[k]的前半部分：
由式(15)，(16)，(17)可见，2N点实序列的FFT结果X[k]的前半部分可通过偶序列号的N点FFT和奇序列号的N点FFT计算得到。
由式(11)，(12)，(15)，(16)，(17)可得2N点实序列的FFT结果X[k]的前半部分，如公式18:
X[k]＝Xr[k]+j*Xi[k] (18)
此时k＝0～N-1，由式(18)，(19)，(20)可见，2N点实序列x(n)的FFT结果X[k]的前半部分可通过构成的N点复序列FFT获得。为了得到变换结果的后半部分,分析复FFT变换算法知,变换结果的第N+1个值为实序列相应的奇偶序列之差,其余值为关于N+1对称的值的共轭，由此得到2N点实序列x(n)的FFT结果。
对于一个4N点的实序列s(n)，基于上述奇偶分开的2N点FFT变换算法，4N点FFT变换可通过两个2N点复FFT变换得到。将s(n)分为奇偶sx(n)和sy(n)，每个序列长度为2N,然后将每一序列再分为奇偶两个长度为N的序列,由sx(n)按奇偶分为s11(n)和s12(n)，sy(n)奇偶分为s21(n)和s22(n)。令s11(n)和s12(n)为s1(n)的实部和虚部，s21(n)和s22(n)为s2(n)的实部和虚部。如下所示：
s1(n)＝s11(n)+j*s12(n)，n＝1～N (21)
s2(n)＝s21(n)+j*s22(n)，n＝1～N (22)
对于新组合的2个序列s1(n)和s2(n)，应用公式18、19、20，得到变换输出Xs1r和Xs1i，Xs2r和Xs2i。Xs1r和Xs1i为sx(n)经FFT变换之后得到的实部和虚部，Xs2r和Xs2i为sy(n)经FFT变换之后得到的实部和虚部，
通过Xs1r和Xs1i，Xs2r和Xs2i得到序列sx(n)和sy(n)的整个2N点FFT输出。令xsxy(n)＝sx(n)+j*sy(n)，n＝0～2N-1，由FFT变换的线性性质可得xsxy(n)的FFT变换结果如下：
令Xr12(k)＝Xs1r(k)-Xs2i(k),Xi12(k)＝Xs1i(k)+Xs2r(k)。Xs1r为sx(n)序列的FFT变换实部，Xs1i为sx(n)序列的FFT变换虚部，Xs2r为sy(n)序列的FFT变换实部，Xs2i为sy(n)序列的FFT变换虚部，k＝0～2N-1，由公式19和公式20得到s(n)的前2N个点的实部Xsr(k)和虚部Xsi(k)。
其中Xr1(k)＝[Xr12(k)-Xr12(2N-k)]/2,Xr2(k)＝[Xr12(k)-Xr12(2N-k/2，Xi1＝[Xi12k+Xi122N-k]/2,Xi2＝[Xi12k-Xi122N-k]/2,
由上式得到
Xs(k)＝Xsr(k)+j*Xsi(k)k＝0～2N-1 (26)
Xs(k)＝Xs(4N-k)*k＝2N+1～4N-1 (28)
由上述3个公式26、27和28即可得到4N点FFT变换的全部结果。
基于上述两个推导过程和用于太阳射电观测的新型数字接收机的具体应用场景，本专利提出一种新的算法，即在数字接收机进行高速采集时，FPGA的每个工作时钟周期，并行接收到16个连续采样点的数据。对接收到的太阳射电信号，按照16个通道并行数据的排列顺序，将每512个时钟周期的16路信号视为16×512的矩阵形式，其中列数为512，行数为16。通过组合，将一路实数数据作为复数的实部，一路实数数据作为复数的虚部，对组合的复数序列进行512点的复FFT变换，组合方式为S0与S8，S4与S12,S1与S9,S5与S13,S2与S10，S6与S14,S3与S11,S7与S15。通过上述两个通道各512个采样点组合的FFT变换处理，并进一步反推计算出实数1024点的FFT结果。将8个1024点的FFT处理结果对两路实数的1024点FFT变换，进行融合处理，得到对应实数2048点FFT变换；一共得到四组2048点FFT变换。四路实数2048点FFT结果分别来自组合[S0与S8、S4与S12],[S1与S9、S5与S13]，[S2与S10，S6与S14]和[S3与S11、S7与S15]。
另一方面，如果直接将这8k点数据分为四组，分别为4n,4n+1,4n+2,4n+3(n＝0,1,2……2047)，四组数据分别进行FFT变换，得到四组2048点的FFT变换结果。这种直接进行四组FFT变换的结果等同于上述所述的将16路512点数据采用N到4N变化得到的四组FFT结果。
进一步，这种将16路512点数据采用N到4N变化得到的四组FFT结果可认为是推导(一)过程所述Cooley-Tukey算法5个执行步骤的执行完第二步骤得到的结果。然后接着执行推导(一)过程所述Cooley-Tukey算法5个执行步骤的第三步到第五步，将得到的4路2048列数据进行乘以旋转因子然后做进一步转置处理，转换成2048×4的矩阵，2048行，4列，每行均可进行4点FFT运算，在FPGA中运算时以流水方式完成2048行4点FFT运算。将运算结果进行输出，输出完整的实数8K点FFT运算结果。
通过推导(一)中对数据矩阵的每行做N点FFT变换时，根据推导(二)用N点复FFT变换来实现2N点实数FFT变换，利用2N点FFT变换结果通过计算得到4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一，再对矩阵作乘对应旋转因子运算和纵向FFT变换，整序输出即得多通道并行数据的FFT变换结果。
因此本专利提出的应用于新型数字接收机高速并行FFT运算的算法可将后端并行通道数量减小到原来的四分之一，有利于Cooley-Tukey算法在FPGA的实现，将有效减少推导(一)所述的Cooley-Tukey算法运算步骤第四步骤的运算复杂度，降低整体8K点FFT运算的计算次数。基于本专利的新型FFT算法，不仅是本专利所举例子的16路并行FFT计算，同样可应用在8路，32路，64路等并行运算中。
适用于高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)的FFT变换算法发明公开了一种适用于高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)的FFT变换算法，该算法在Matlab中实现并验证了算法的正确性，Matlab中直接对16个通道的并行数据进行8K点FFT变换如图5所示，Matlab中利用该算法对16个通道的并行数据进行8K点FFT变换如图6所示。在Matlab中验证算法正确性后，将该算法在硬件FPGA(Field Programmable Gate Array)中实现，变换结果导入Matlab如图7所示。
本发明主要体现适应性，针对宽带射电数字接收机中对经高速ADC采集获得的高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)实时频谱显示的要求，提出适用于高速率多通道并行数据(通道数量>8的并行数据)的FFT变换算法。
能针对性的解决问题，解决在多通道并行数据并行数量较多(>8)时，硬件实现复杂度和硬件资源利用效率难以权衡的问题。算法用硬件实现时，硬件资源利用效率高，节约成本，硬件实现复杂度低，易于硬件实现。
实施例二
本实施例提供了基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析系统；
基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析系统，包括：
获取模块，其被配置为：获取太阳射电信号；
变换模块，其被配置为：对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行变换，得到太阳射电频谱。
此处需要说明的是，上述获取模块和变换模块对应于实施例一中的步骤S101至S102，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重，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。
所提出的系统，可以通过其他的方式实现。例如以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时，可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另外一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
实施例三
本实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述实施例一所述的方法。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
实施例四
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一所述的方法。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法，其特征是，包括：
获取太阳射电信号；具体步骤包括：采用天线接收太阳射电信号，通过前端模拟电路系统对太阳射电信号进行放大和滤波处理，高速模数转换器ADC完成数据的采集并转换为数字信号，数字信号通过高速接口JESD204B传输到FPGA内部；每个工作时钟周期内，FPGA接收到16个高速模数转换器ADC采样点的数据；
对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行FFT变换，得到太阳射电频谱；
FFT变换步骤分两大步骤进行：第一步：进行横向FFT变换，并进行融合处理，得到4路2048点的FFT变换结果；第二步：将4路2048点FFT变换结果进行转置，构造2048行4列的数据矩阵，每行均同时进行横向FFT变换，矩阵变换，输出完整的频谱序列；在第一步，进行横向FFT变换时，通过融合处理，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一；
所述在第一步，进行横向FFT变换时，通过融合处理，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一；具体步骤包括：
对接收到的太阳射电信号，按照16个通道并行数据的排列顺序，将16路信号视为16×512的矩阵形式，其中列数为512，行数为16；
通过组合，将一路实数数据作为复数的实部，一路实数数据作为复数的虚部，对组合的复数序列进行512点的复FFT变换，组合方式为S0与S8，S4与S12,S1与S9,S5与S13,S2与S10，S6与S14,S3与S11,S7与S15；
通过上述16个通道各512个采样点组合的FFT变换处理，并进一步反推计算出实数1024点的FFT结果；
将8个1024点的FFT处理结果对两路实数的1024点FFT变换，进行融合处理，得到对应实数2048点FFT变换；一共得到四组2048点FFT变换；四路实数2048点FFT结果分别来自组合[S0与S8、S4与S12],[S1与S9、S5与S13]，[S2与S10，S6与S14]和[S3与S11、S7与S15]；
将得到的4路2048列数据进行乘以旋转因子然后做进一步转置处理，转换成2048×4的矩阵，2048行，4列，每行均可进行4个数据的FFT运算，在FPGA中运算时可同时进行2048的4点FFT运算；将运算结果进行输出，输出完整的实数8K点FFT运算结果。
2.如权利要求1所述的基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法，其特征是，高速模数转换器ADC被配置为单通道3Gsps采样，高速接口JESD204B被配置为8个lanes，每个链路的速率为7.5Gbps,然后在FPGA内部完成对数据的接收，在这种模式下，FPGA的接收数据工作频率为187.5MHz。
3.如权利要求1所述的基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法，其特征是，所述对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行变换，得到太阳射电频谱；具体步骤包括：
因为FPGA每个时钟周期并行接收到16个采样点的数据，则认为每个时钟周期，16个并行通道同时向FPGA传输一个数据，分别是S0，S1………S14，S15；每个通道选取512点数据，即组合成连续的8K点数据；
通过对8K点数据进行FFT变换，即得到8K点FFT变换处理结果。
4.一种基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析系统，执行权利要求1-3任一项权利要求所述的基于多通道FFT算法的太阳射电频谱分析方法，其特征是，包括：
获取模块，其被配置为：获取太阳射电信号；具体步骤包括：采用天线接收太阳射电信号，通过前端模拟电路系统对太阳射电信号进行放大和滤波处理，高速模数转换器ADC完成数据的采集并转换为数字信号，数字信号通过高速接口JESD204B传输到FPGA内部；每个工作时钟周期内，FPGA接收到16个高速模数转换器ADC采样点的数据；
变换模块，其被配置为：对接收到的太阳射电信号基于多通道FFT算法进行FFT变换，得到太阳射电频谱；
FFT变换步骤分两大步骤进行：第一步：进行横向FFT变换，并进行融合处理，得到4路2048点的FFT变换结果；第二步：将4路2048点FFT变换结果进行转置，构造2048行4列的数据矩阵，每行均同时进行横向FFT变换，矩阵变换，输出完整的频谱序列；在第一步，进行横向FFT变换时，通过融合处理，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一；
所述在第一步，进行横向FFT变换时，通过融合处理，用N点FFT变换来实现4N点FFT变换，将矩阵的行数量减少为之前的四分之一，具体步骤包括：
对接收到的太阳射电信号，按照16个通道并行数据的排列顺序，将16路信号视为16×512的矩阵形式，其中列数为512，行数为16；
通过组合，将一路实数数据作为复数的实部，一路实数数据作为复数的虚部，对组合的复数序列进行512点的复FFT变换，组合方式为S0与S8，S4与S12,S1与S9,S5与S13,S2与S10，S6与S14,S3与S11,S7与S15；
通过上述16个通道各512个采样点组合的FFT变换处理，并进一步反推计算出实数1024点的FFT结果；
将8个1024点的FFT处理结果对两路实数的1024点FFT变换，进行融合处理，得到对应实数2048点FFT变换；一共得到四组2048点FFT变换；四路实数2048点FFT结果分别来自组合[S0与S8、S4与S12],[S1与S9、S5与S13]，[S2与S10，S6与S14]和[S3与S11、S7与S15]；
将得到的4路2048列数据进行乘以旋转因子然后做进一步转置处理，转换成2048×4的矩阵，2048行，4列，每行均可进行4个数据的FFT运算，在FPGA中运算时可同时进行2048的4点FFT运算；将运算结果进行输出，输出完整的实数8K点FFT运算结果。
5.一种电子设备，其特征是，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述权利要求1-3任一项所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-3任一项所述的方法。
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