CN116185335B - 一种BP成像算法的System Generator实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及雷达实时成像技术领域，尤其涉及一种BP成像算法的System Generator实现方法。包括：S1对数字下变频处理后的回波数据进行FFT处理，生成一维距离像并预存；同时，根据成像区域大小及网格尺寸生成成像区域坐标；然后利用雷达坐标和成像区域坐标计算回波索引以及相位补偿因子；S2利用回波索引读取一维距离像数据，并与相位补偿因子相乘得到当前PRI的子图像，与历史PRI子图像进行叠加存储到双口RAM中；S3判断一帧数据是否处理完成，实时输出每帧的成像结果。本发明通过SYSGEN完成FPGA代码开发，加快了软件代码与硬件描述语言之间的转化，大大的缩短了FPGA算法的设计周期，不仅保证了BP成像算法的正确性，而且达到了实时成像处理的要求。

Description

一种BP成像算法的System Generator实现方法
技术领域
本发明涉及雷达实时成像技术领域，尤其涉及基于System Generator的SAR实时成像处理方法，具体为一种BP成像算法的System Generator实现方法。
背景技术
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一款二维高分辨的成像雷达，其作为一种主动式微波有源探测器，与光学传感器相比，不受光照和气候条件的限制，具有全天候、全天时的工作特点，具有重要的军事和民用价值。随着雷达系统和数字信号处理技术的不断发展，机载SAR实时成像处理逐渐成为研究热点。FPGA拥有丰富的存储资源，高速数据率，并且内部含有乘法器、RAM以及用于各种运算的IP核，通过并发和流水技术可以大幅提高成像系统的实时性。
由于SAR成像算法的FPGA开发繁复，在算法语言与硬件语言的转换中会遇到许多难题，因此，一批高级综合工具应运而生：Xilinx公司开发的Vivado HLS与SystemGenerator（SYSGEN），Menter Graphics推出的Catapult C Synthesis，Forte DesignSystems公司研究的Cynthesizer等。
发明内容
本发明的目的在于利用高级综合工具SYSGEN实现BP成像算法的FPGA开发，使算法研究人员也能参与到硬件的开发中去。通过SYSGEN中预置的IP库与算法建模，将RTL级以上的功能级描述直接转换成结构描述，加快软件代码与硬件描述语言之间的转化，大大的缩短FPGA算法的设计周期。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种BP成像算法的System Generator实现方法，包括以下步骤：
S1、对数字下变频处理后的回波数据进行FFT处理，生成一维距离像，并对一维距离像进行预存；同时，根据成像区域大小及网格尺寸，生成成像区域坐标，并利用雷达坐标和成像区域坐标，计算回波索引以及相位补偿因子；
S2、利用回波索引读取预存的一维距离像数据，并将读取后的数据与相位补偿因子相乘得到当前PRI的子图像，并与历史PRI子图像进行叠加存储到双口RAM中；
S3、判断一帧数据是否处理完成，若是，则读出双口RAM中的实部数据和虚部数据，实部平方与虚部平方相加求和然后开根号得到图像模值，得到成像结果；否则，继续返回S2。
进一步的，S2具体包括：
S21：利用回波索引因子读出预存的一维距离像数据的实部和虚部；
S22：将读取的数据与相位补偿因子作复数共轭点乘得到当前PRI的子图像数据，其中复数乘法的计算方式为：（Re1+iIm1）×（Re2+iIm2）=（Re1×Re2-Im1×Im2）+i（Re1×Im2+ Re2×Im1），其中Re1、Im1为读取一维距离像数据的实部和虚部，Re2、Im2为相位补偿因子的实部和虚部；
S23：判断当前PRI的子图像数据是否为一帧数据中第一个PRI，若是，则将子图像数据的实部和虚部直接存储到双口RAM中，否则，先从双口RAM中读出历史PRI累加的图像结果，然后将当前PRI的子图像数据与历史图像结果的实部与实部相加以及虚部与虚部相加，更新后的值重新存储到双口RAM中。
进一步的，S1中成像区域划分为4个子区域，4路并行处理。
本发明的有益效果为：
第一，本发明通过SYSGEN完成FPGA代码开发，加快了软件代码与硬件描述语言之间的转化，大大的缩短了FPGA算法的设计周期，不仅保证了BP成像算法的正确性，而且达到了实时成像处理的要求；
第二，本发明充分利用FPGA流水与并行处理能力，首先，流水处理是指将任务分段，段与段之间同时执行，坐标生成、计算回波索引与子图像生成三个模块均为流水处理。其次，并发技术不仅可以在执行相同功能时使用，而且能在不同逻辑功能之间进行，本发明中存在两处并行处理，第一、FFT处理与坐标生成、计算回波索引以及相位补偿因子，高度并行；第二、将成像区域划分为4个子区域，4路并行处理，大大节省了整个算法的处理时间，提高了算法的实时性，并且成像效果达到了实时成像的标准。
附图说明
图1是本发明实现方法的流程示意图；
图2是BP算法MATLAB仿真结果图；
图3是BP算法FPGA实现点目标BP成像结果图；
图4是MATLAB仿真图像幅值结果图；
图5是FPGA实现点目标BP成像图像幅值结果图；
图6是MATLAB与FPGA之间误差结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步的说明。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
图1为本发明实例提供的一种BP成像算法的System Generator实现方法的流程示意图。
如图1所示，一种BP成像算法的System Generator实现方法，具体包括以下步骤：
S1、确定BP成像算法模块的运行时钟，输入、输出端口以及输入端口数据类型等参数，BP成像算法模块包括FFT处理模块、坐标生成模块、回波索引及补偿系数计算模块、子图像生成模块和图像生成模块；其中，运行时钟，输入、输出端口以及输入端口数据类型等参数的确定具体包含如下步骤：
S11：利用System Generator控制器调整SYSGEN的基本设置，设定工程的芯片型号为Zynq xc7z020-1clg484、运行时钟为100MHz（10ns）；
S12：确定输入端口，分别为数字下变频处理后回波数据实部、虚部，数据类型为Fix_16_0（有符号定点型），成像区域距离向、方位向像素点数，数据类型为UFix_16_0（无符号定点型），成像区域距离向、方位向网格尺寸，数据类型为UFix_8_3，相邻距离单元之间的差值△R，数据类型为constant（常数类型），波长λ，数据类型为constant，一帧中处理PRI个数，数据类型为UFix_16_0，确定输出端口为成像结果模值，数据类型为float型（浮点型）。
S2、输入数字下变频（DDC）处理后的回波数据，FFT处理模块对该数据进行FFT处理生成一维距离像，并完成对一维距离像的预存，具体包含如下步骤：
S21：通过输入端口(Gateway In)输入DDC后的回波实部和虚部数据，设置输入数据类型为Fix_16_0；
S22：调用Xilinx Blockset库里的FFT IP核，设置该核的工作模式为基-4蝶形突发I/O数据流模式，处理长度设置为8192点，此处通过设置大点数的处理长度，可以同时实现回波数据内插处理；
S23：将S21中的回波数据输入到FFT核中，完成内插和FFT处理两项操作，生成内插后的一维距离像；
S24：调用单口RAM核，设置其工作模式设置为“no read on write”，即写时不读，读写操作分开进行，存储深度设置为8192，负责存储8192点一维距离像数据完成对一维距离像的预存，同时利用Mux选择器生成单口RAM的写地址。
同时，坐标生成模块设置成像区域大小为256m×256m，网格尺寸为1m×1m，生成成像区域坐标，具体包含如下步骤：
S31：通过Gateway In输入成像区域像素点数256×256和网格尺寸1m×1m；
S32：将成像区域划分为4个子区域并行处理，使用Mcode核、加法器和乘法器生成4个子区域的坐标。
然后，回波索引及补偿系数计算模块利用S3中生成的成像区域坐标和输入的雷达坐标，计算回波索引以及相位补偿因子，具体包含如下步骤：
S41：输入当前PRI雷达坐标[15,10,4]km（每个PRI更新一次雷达坐标），计算雷达与成像区域像素点之间的距离，具体计算过程为：并行计算雷达与像素点之间在x，y，z方向上的差值，利用乘法器分别对这三个差值求平方，三个平方值求和，最后利用sqrt核开方得到雷达与像素点之间的距离；
S42：为了减小除法器带来的计算误差，此步骤利用乘法器将上述步骤求得的距离R与△R（0.1099m）的倒数相乘，计算得到回波索引值，即S24中单口RAM的读地址；
S43：利用欧拉公式将复指数类型的相位补偿因子转换为三角函数组成的复数信号，相位的值为4π×R/λ，其中λ=0.0187m，调用CORDIC SINCOS核实现正弦和余弦值的计算，得到相位补偿因子的实部和虚部。
S3、子图像生成模块利用上述步骤的回波索引读取一维距离像数据，并将读取后的数据与相位补偿因子相乘得到当前PRI的子图像，并完成与历史PRI子图像的叠加，具体包含如下步骤：
S51：利用S42得到的回波索引因子读出单口RAM中预存的一维距离像数据的实部和虚部；
S52：将上述步骤读取的数据与S43得到的相位补偿因子作复数共轭点乘得到当前PRI的子图像数据，其中复数共轭点乘转换为实部1乘实部2加上虚部1乘虚部2的方法得到子图像实部，实部1乘虚部2减去虚部1乘实部2的方法得到子图像虚部；
S53：判断当前PRI的子图像数据是否为一帧数据中第一个PRI，若是，则将子图像数据的实部和虚部直接存储到双口RAM中，否则，先从双口RAM中读出历史PRI累加的图像结果，然后将当前PRI的子图像数据与历史图像结果的实部与实部相加以及虚部与虚部相加，更新后的值重新存储到双口RAM中。
S4、图像生成模块判断一帧数据是否处理完成，实时输出每帧的成像结果，具体包含如下步骤：
判断一帧数据是否处理完成，若是，则读出双口RAM中的实部数据和虚部数据，实部平方与虚部平方相加求和然后开根号得到图像模值，通过输出端口（Gateway Out）将成像结果输出，然后对所有处理模块进行复位，重复S3~S5，开始新一帧的数据成像处理；否则，继续重复S3~S5，完成对子图像的累加。
S5、完成各个子模块功能性测验，将BP成像算法模块综合生成IP核以便在Vivado中调用，实现通过SYSGEN完成FPGA代码开发，具体包含如下步骤：
S71：调用输出端口将上述处理过程中的每一步输出都导入到MATLAB中，与仿真结果进行对比，验证各个子模块的功能；
S72：确定BP成像算法模块的正确性之后，利用System Generator控制器将该模块综合生成IP核并在Vivado中调用，验证通过SYSGEN完成FPGA代码开发的可行性。
BP算法MATLAB仿真结果与FPGA实现结果对比图如图2-图5所示。其中图2和图4两幅图为MATLAB仿真结果，分别为成像结果图和图像幅值，同理图3和图5两幅图依次对应FPGA处理结果。通过对比图2和图3两幅图可以发现，MATLAB仿真成像结果与FPGA处理成像结果基本一致，图4和图5对比可以看出，两者能量汇聚的幅度也基本一致。为了充分验证FPGA硬件实现的正确性，对两者的幅值误差进行分析。
如图6所示，为MATLAB与FPGA的图像幅值误差归一化结果，即使用两者幅度差值（图4、图5的差值）除以MATLAB幅值的结果图，由图6可得，除了其中一个像素点的归一化误差为0.18%，其余65535个像素点的归一化误差基本在0.04%上下浮动，因此可以得出，FPGA实现的BP成像算法与理论结果完全一致，证明了本成像模块功能的正确性与SYSGEN开发的可行性，同时完全满足实时成像处理的要求。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，其可以本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1. 一种BP成像算法的System Generator实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对数字下变频处理后的回波数据进行FFT处理，生成一维距离像，并对一维距离像进行预存；同时，根据成像区域大小及网格尺寸，生成成像区域坐标，并利用雷达坐标和成像区域坐标，计算回波索引以及相位补偿因子；
S2、利用回波索引读取预存的一维距离像数据，并将读取后的数据与相位补偿因子相乘得到当前PRI的子图像，并与历史PRI子图像进行叠加存储到双口RAM中；
S3、判断一帧数据是否处理完成，若是，则读出双口RAM中的实部数据和虚部数据，实部平方与虚部平方相加求和然后开根号得到图像模值，得到成像结果；否则，继续返回S2。
2.根据权利要求1所述的一种BP成像算法的System Generator实现方法，其特征在于，S2具体包括：
S21：利用回波索引因子读出预存的一维距离像数据的实部和虚部；
S22：将读取的数据与相位补偿因子作复数共轭点乘得到当前PRI的子图像数据，其中复数乘法的计算方式为：（Re1+iIm1）×（Re2+iIm2）=（Re1×Re2-Im1×Im2）+i（Re1×Im2+Re2×Im1），其中Re1和Im1分别为读取一维距离像数据的实部和虚部，Re2和Im2分别为相位补偿因子的实部和虚部；
S23：判断当前PRI的子图像数据是否为一帧数据中第一个PRI，若是，则将子图像数据的实部和虚部直接存储到双口RAM中，否则，先从双口RAM中读出历史PRI累加的图像结果，然后将当前PRI的子图像数据与历史图像结果的实部与实部相加以及虚部与虚部相加，更新后的值重新存储到双口RAM中。
3. 根据权利要求1所述的一种BP成像算法的System Generator实现方法，其特征在于，S1中成像区域划分为4个子区域，4路并行处理。
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