數字陣列在實時信號處理中的研究

王倫生，宋傳玲

(山東商業職業技術學院，山東 濟南250103)

0 引 言

在海上雷達信號處理系統中，數字陣列處理技術需在系統的接收和發射端對模擬信號波速進行離散數字化處理，產生多波速的高頻數字信號，這樣更加有利于整個海上雷達系統的多功能發揮，如可同時實現遠距離微小目標檢測與跟蹤、近距離目標搜索等功能。而在處理多陣列雷達信號時，信息處理算法的實效性往往是整個系統的瓶頸，所以高速、實時及并行的多功能信號處理技術是當前在陣列雷達信號處理中的熱點。

本文首先分析了現有雷達陣列數字信號處理算法以及多核級聯的DSP 芯片系統結構，在此基礎上提出了一種基于DSP的分布式數字陣列信號異步處理結構，對雷達信號的多通道并發以及同一通道內的流水作業均采用并行技術進行數據的劃分及處理。最后基于分布式DSP 系統進行算法仿真，并對仿真結果進行分析。

1 雷達信號處理系統中數字陣列機制

1.1 常用算法及模型

本文以海面雷達信號處理中最常用的目標檢測與跟蹤功能為例，在數字陣列信號處理系統中，往往伴隨著較強的海面噪聲干擾、電子干擾雜波等外界干擾，現有的陣列處理算法有DBF 數字波速成形算法、數字脈沖調制調解、微小目標動態監測與跟蹤算法、抗多徑干擾處理及數字成像算法等。與之前單一通道的信號處理相比，陣列信號處理不僅要求對統一算法的多通道并行執行，同時要求對不同算法能夠同時并行處理。

雷達數字陣列信號處理系統中，一般包含了前端的天線射頻模塊、數字陣列采集模塊、陣列信號處理模塊。其中數字陣列采集模塊包含了N個子模塊，有變頻器、數字信號接收器及矯正單元組成，完成對射頻信號的接收及變頻處理;而陣列信號處理模塊接收N個數字陣列采集子模塊的輸入信號，來完成具體的各種功能算法。整個雷達的數字陣列信號處理系統如圖1所示。

圖1 數字陣列雷達信號處理結構圖Fig.1 Structure diagram of digital array radar signal processing

1.2 分布式DSP 平臺并行處理系統結構

本文采用了ADI 公司的基于TS201 內核分布式多核信號處理硬件平臺，TS201DSP 芯片采用了多核處理器，單核頻率達到1 GHz，一級緩存為256 Mbit，二級緩存為1 Gbit，總線為64 位，整個分布式信號處理平臺集成了8個TS201DSP芯片，對于多通道的陣列雷達信號具有很強的并行處理能力及較強的高并發存儲能力。經過測試，整個處理平臺的數據互通速率達到了6 Gb/s，保證了數據并發處理的實效性，平臺拓撲結構如圖2所示。

結合圖1 可知，本信號處理硬件平臺既要能處理陣列雷達的多波束數字信號并行處理，又需要能夠處理單一通道內多種算法的并行運算。所以在算法設計上，各單獨的DSP 芯片之間數據耦合要較少，包括全局變量的數量以及各處理單元之間的信息發送和接收。由圖2 可知，本信號處理硬件平臺具有很好的松散耦合性和擴展性。

圖2 DSP 平臺信號處理級聯圖Fig.2 Structure diagram of DSP platform for signal processing

2 數字陣列并行算法原理

2.1 雷達陣列數字波速處理

在對雷達陣列信號進行并行化的數字處理系統中，對雷達發射信號的數字化波束進行空間拓展，即DBF 是整個算法的第一步也是關鍵的步驟。通過DBF算法組成具有全方位及全時空間的數字波束。其原理是分布式的數字波束按照比例進行向量組合(波速×強度×方位)，并把組合后的向量與一個二維矩陣進行疊加，進行波束的合成。在實際的陣列信號并行處理系統中，常見的有8 波束合一、16 波束合一，在實際應用中，波束的數量具有很強的隨機性，圖3 為4 波束合一、總波束數為32的DBF結構圖。

圖3 數字陣列并行處理拓撲結構Fig.3 Digital array parallel processing architecture

圖3 中，每個立方體的同一平面的4個圓p2，p4，p5，p7 為4 波束接收器，用來完成DBF 中第一級的4 波束合成，波束合成后發送至p3，同時進行波束空間擴展，分撒為32 路信號，至此完成了第2 級的DBF算法。表1 為整個DBF算法流水下時序關系。

表1 DBF 流水處理時序Tab.1 Timing and mapping diagram of DBF algorithm

2.2 波束壓縮處理

一般的雷達陣列波束壓縮處理中，常用FFT-壓縮系數-IFFT 流程進行處理，以一個2 k的波束為例，單一TS201DSP 芯片可以并行處理16個波束的FFT-壓縮系數-IFFT 處理。

FFT-壓縮系數-IFFT 流程處理對波束比較少的時候性能較高，但當波束較多時，此種流程的實時性并不高。圖4 給出了其余2 種的波束壓縮拓展圖，實時性得到較大的提高。

圖4 兩種FFT 并行處理拓撲圖Fig.4 Two kinds of FFT parallel processing architecture

當波束較多時，可利用圖4 中的2 種結構進行處理，圖4 右邊的處理結構利用了對信號的奇偶分解進行雙支路信號處理，可以減少FFT，IFFT 中對信號進行分解的時間。

2.3 并行累積算法

本文系統中，設計了并行累積算法，即搜集到一定數量的雷達陣列波束后，才把信號送入陣列信號處理器中處理。例如在TS201DSP 芯片中，搜集了32 路信號后才開始進行FFT，IFFT 處理，在利用雷達信號進行微小運動目標的定位及跟蹤算法中，需要得到多序列的幀信號，每幀圖像之間的距離同時得到多徑信道系數，才開始進行算法的處理，這樣可以有效利用TS201DSP 芯片平臺的批處理操作性能，同時提高算法的準確性。

并行累積算法具有如下特征:

1)微小運動目標的定位及跟蹤算法MTD 處理的每幀圖像大小為1024 ×2048，并且一次處理32幀數據，數據總大小為128M，多次累積以及最后進行灰色度成像時算法的數據量更大，所以TS201DSP芯片的緩存已經不滿足算法要求，需要在板級擴展外部存儲器。

2)整個算法大部分時間是對各種不同的累積數據信號進行相同的處理，更有利于模塊化的軟件執行。如MTD算法需要在所有的TS201DSP 芯片同時進行FFT，IFFT 處理，這樣利用并行庫模塊對整個流程進行更加清晰的劃分。

表2 給出了在TS201DSP 平臺上利用并行累積算法的幀間處理時序。

表2 累積算法處理時序表Tab.2 The timing table of accumulation algorithm processing

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3 仿真實驗

本文設計了基于TS201DSP 芯片的雷達陣列信號處理系統，整個系統分為3 塊處理板，其中第1板塊是對雷達陣列信號進行16 波束的DBF 并行處理;第2、3 塊板完成雷達數字波束的壓縮處理以及并行累積算法，功能是對海面微小目標進行定位MTD 及跟蹤CFAR 處理，最后利用ISAR 進行目標物成像處理及顯示。整個算法中各個模塊的時間開銷如表3所示，同時給出了一般算法的參考時間。

表3 算法處理時間表Tab.3 The algorithm processing schedule

由表3 可看出，利用本文提出的基于TS201DSP處理器的雷達數字陣列實時信號處理結構，在對目標物檢測的實際應用中，整個針對雷達陣列信號的一系列處理過程中，如DBF算法、波束壓縮處理算法、MTD、CFAR 檢測跟蹤算法及最終的ISAR 成像處理算法的處理時間相比較于參考時間都有了很大的提升，加快了整個系統信號處理的實效性，提高了系統性能。

4 結 語

本文分析了海上雷達陣列數字信號處理中實效性問題，針對雷達信號的多通道、多任務的并行處理機制提出了一種基于DSP 處理器的雷達數字陣列實時信號處理結構，在雷達陣列信號處理過程中的幾個階段分別進行研究。最后設計了基于TS201DSP 處理器的算法仿真系統，結果表明對雷達陣列信號處理系統在實效性能上有了較大提高。

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