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DMB-T系统中FFT模块的设计与实现

电视技术 2008年第z1期32卷 6-7,29页

作者：崔振王永贺门爱东北京邮电大学电信工程学院北京100876

介绍了地面数字多媒体/电视广播传播系统(DMB-T)中3780点FFT模块的重要作用。考虑到不适合直接利用现已成熟的基-2和基-4的算法,提出一种全并行流水结构的3780点FFT的设计和实现方案。该方案采用WFTA算法和pfa算法,把3780分解为7×9×5... 详细信息

介绍了地面数字多媒体/电视广播传播系统(DMB-T)中3780点FFT模块的重要作用。考虑到不适合直接利用现已成熟的基-2和基-4的算法,提出一种全并行流水结构的3780点FFT的设计和实现方案。该方案采用WFTA算法和pfa算法,把3780分解为7×9×5×4×3共5级的流水线结构。通过对整个系统的仿真与硬件实现,证明该方案性能上能够满足TDS-OFDM系统的信噪比要求。

关键词：快速傅立叶变换 WFTA算法 pfa算法流水线地面数字电视 GB20600-2006

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前视SAR成像处理方法及硬件实现

前视SAR成像处理方法及硬件实现

作者：韩增玉电子科技大学

学位级别：硕士

前视合成孔径雷达（SAR）能够对平台正前方区域成像,具有抗干扰性好、隐蔽性强等特点,在精确制导、侦察测绘等领域具有重要价值。由于前视SAR成像处理对实时性要求高,而回波大数据量将导致成像实现非常困难;因此,研究前视SAR成像处理方... 详细信息

前视合成孔径雷达（SAR）能够对平台正前方区域成像,具有抗干扰性好、隐蔽性强等特点,在精确制导、侦察测绘等领域具有重要价值。由于前视SAR成像处理对实时性要求高,而回波大数据量将导致成像实现非常困难;因此,研究前视SAR成像处理方法及硬件实现具有重要意义。前视SAR中的机载双基前视模式是各国研究的热点,本文以机载双基前视SAR为研究对象,进行了极坐标格式算法（pfa）、前视SAR信号处理机设计及pfa算法的数字信号处理器（DSP）实现等研究,主要内容如下:1、针对机载双基前视SAR构型,建立了回波模型,仿真分析了回波的时频特性和二维分辨率特性,导出了二维分辨率的计算公式;研究了前视SAR的pfa算法,并对算法进行了仿真。2、针对前视SAR回波数据采样和处理要求,设计了基于VPX总线的前视SAR信号处理机,完成了前视SAR数据采集卡和信号处理卡的设计和实现。3、依托数字信号处理器的多核架构,基于进程间通信（IPC）,为pfa算法设计了控制集中、执行分布的并行处理方案,实现了pfa算法的多核并行处理。4、为提高前视SAR图像刷新率,基于流水线操作的思想,设计了FPGA+双DSP的联合处理架构,SAR数据采集、成像处理形成三级流水线结构,有效提高了成像效率,并通过仿真与实测数据处理对处理机进行了验证。

关键词：前视SAR 数字信号处理器 pfa算法并行处理

机载SAR成像及几何失真校正的FPGA实现

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机载SAR成像及几何失真校正的FPGA实现

作者：杜婉婉南京航空航天大学

学位级别：硕士

机载合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率的成像雷达,具有全天时、全天候的工作特点,在遥感领域已占据重要地位。极坐标格式算法(pfa)是机载SAR常用的成像方法,该算法采用的平面波前假设会带来几何失真的问题,因此本文在pfa成像后采用几何... 详细信息

机载合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率的成像雷达,具有全天时、全天候的工作特点,在遥感领域已占据重要地位。极坐标格式算法(pfa)是机载SAR常用的成像方法,该算法采用的平面波前假设会带来几何失真的问题,因此本文在pfa成像后采用几何失真校正方法进行处理。该处理过程数据吞吐量大,算法较为复杂,如何提高处理效率是研究的重点问题。现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)集成度较高、成本和功耗较低,且具有可重构以及流水线处理等优点,这些都符合SAR成像处理对系统性能、成本等的要求,因此本文主要研究机载SAR成像以及几何失真校正的FPGA实现。第一章首先介绍了该课题的研究背景,并在军事及民用领域对其研究意义进行探讨。接着阐述了机载SAR成像技术以及FPGA技术在国内外的发展现状,提出了采用硬件FPGA技术实现机载SAR成像以及几何失真校正处理的方案,指出了FPGA处理系统的优势所在,并分析了FPGA处理过程中需要注意的几个的关键点,最后对本文的内容安排进行了简要概述。第二章从机载SAR成像出发,给出了成像几何模型并对其进行分析,在此基础上阐述了pfa成像算法的原理及步骤。针对成像时平面波前假设带来的几何失真问题,采用几何失真校正对其进行处理,文中详细介绍了失真的产生机理及校正的具体办法,并逐步进行了仿真验证,最后通过图像拼接以及实测数据处理进一步说明几何失真校正的有效性。第三章将硬件FPGA技术与算法处理相结合,完成了算法到FPGA芯片内部的映射。首先将上一章提到的机载SAR成像算法以及几何失真校正算法分别用硬件FPGA实现,接着结合FPGA板卡的构造以及功能模块进行了较为系统的设计。其中为了节省资源提高效率,设计了数据存储模块,为了满足数据传输的要求,分别设计了以太网传输模块和SERDES传输模块,并对各个模块的设计原理进行了具体分析。第四章从工程实践的角度出发,在FPGA处理板卡上对上述设计的可行性进行了验证。结合以太网、DDR3等硬件资源,搭建了完整的系统实现框架。在此基础上处理了一组雷达实测数据,处理结果表明机载SAR成像及几何失真校正的FPGA实现方案可行,且在成像质量、处理精度等方面均能满足要求。第五章总结了本文工作并提出了与未来研究方向有关的一些建议。

关键词：机载合成孔径雷达 SAR成像 pfa算法几何失真校正现场可编程门阵列

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太赫兹CSAR高分辨率成像算法研究

太赫兹CSAR高分辨率成像算法研究

作者：蒋佳成电子科技大学

学位级别：硕士

太赫兹CSAR具有工作频段高、合成孔径时间短、分辨率高等特点,能在各种复杂的环境状况下对感兴趣的目标区域进行全天时、全天候的探测,广泛应用于军事、测绘、预警等重要领域。由于太赫兹CSAR运动轨迹特殊、回波数据量大,导致传统的SAR... 详细信息

太赫兹CSAR具有工作频段高、合成孔径时间短、分辨率高等特点,能在各种复杂的环境状况下对感兴趣的目标区域进行全天时、全天候的探测,广泛应用于军事、测绘、预警等重要领域。由于太赫兹CSAR运动轨迹特殊、回波数据量大,导致传统的SAR成像算法不再适用。为了满足太赫兹CSAR日益变化的实际需求,开展基于太赫兹CSAR的高分辨率成像算法研究具有重要意义。本论文的主要工作包括以下几个方面:1、从太赫兹CSAR成像基本原理出发,基于太赫兹CSAR成像场景推导回波信号表达形式,并对匹配滤波与去调频两种脉冲压缩技术进行了分析。然后总结了太赫兹CSAR的成像分辨率表达式。最后介绍了两种具有代表性的太赫兹CSAR成像算法,分别从成像质量和成像效率对两种算法进行了对比分析。2、针对太赫兹CSAR对目标区域进行高分辨率实时成像的需求,对传统pfa算法进行了改进,提出了一种基于PCS的太赫兹CSAR高分辨率成像算法。该算法使用PCS原理替代了pfa算法中的插值操作,根据场景最大相位误差容忍范围分块补偿pfa算法中由平面波前近似引入的二次相位误差。相较于传统pfa算法,改进后的算法有效地提高了成像效率,同时去除了pfa成像结果中出现的几何失真、散焦现象。最后通过仿真数据和实测数据对算法的有效性进行了验证。3、针对太赫兹CSAR在实际成像过程中存在的回波数据量大、信号采样率高、成像精度受到旁瓣干扰等问题,提出了一种基于二维压缩感知的太赫兹CSAR高分辨率成像算法。从太赫兹CSAR去调频后的回波信号出发,研究成像场景的稀疏表示,提出一种与回波信号匹配的稀疏基矩阵构造方法,并根据太赫兹CSAR采集回波信号的运动模型建立随机观测矩阵,再使用压缩感知重构算法完成目标场景的稀疏重构。该算法有效降低了太赫兹CSAR信号采集、存储的压力,并降低了成像结果中旁瓣对分辨率的影响。最后结合仿真数据和实测数据分析对比了pfa算法、基于傅里叶基的压缩感知雷达重构算法以及所提算法,验证了所提算法的可行性及优势。

关键词：太赫兹CSAR 高分辨率成像 pfa算法压缩感知

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两种改进的萤火虫算法

两种改进的萤火虫算法

作者：褚新月河南师范大学

学位级别：硕士

萤火虫算法（FA）属于群智能算法.虽然它提出的时间较晚,但它因设置参数较少和操作简单的特点吸引了不少国内外学者对其进行研究.目前它已经被应用于解决很多实际问题,譬如,聚类分析,0-1背包问题,车辆路径问题,作业车间调度问题等.由此... 详细信息

萤火虫算法（FA）属于群智能算法.虽然它提出的时间较晚,但它因设置参数较少和操作简单的特点吸引了不少国内外学者对其进行研究.目前它已经被应用于解决很多实际问题,譬如,聚类分析,0-1背包问题,车辆路径问题,作业车间调度问题等.由此可见FA算法具有很好的发展前景.作为群智能算法的一种,FA算法存在以下缺陷:搜索过程中易造成振荡现象,萤火虫选择压力大,收敛速度慢,寻优精度低,本论文针对以上缺陷提出了两种改进的萤火虫算法:pfa算法和ERaFA算法.与原始萤火虫算法以及其他一些当前的主流智能优化算法相比,本文提出的pfa算法和ERaFA算法在性能上有很大的提高.主要内容如下:第一章,首先给出萤火虫算法的研究背景及意义,然后描述萤火虫算法的相关研究,最后给出本文的主要内容.第二章,主要给出本文所提算法涉及到的一些基础知识.首先介绍原始萤火虫算法,其次,给出反向学习策略的定义.第三章,提出了pfa算法.首先,与原始萤火虫算法的全吸引模式不同,在pfa算法中,萤火虫通过概率选择的方式确定出对其吸引的萤火虫,这样,种群中那些很差的解便会被淘汰掉,从而增加好的萤火虫被选择的机会,加速算法收敛速度及寻优精度.其次,本文对步长因子进行改进,目的在于平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.然后,在算法中引入了反向学习策略以保证种群的多样性.最后,通过实验验证了pfa算法的性能.第四章,提出了ERaFA算法.首先将种群NP按照目标函数值的大小从小到大进行排序.其次,给定一个比例值r,按照从小到大选取[r*NP]个精英邻居.然后,从[r*NP]个精英邻居中随机选取一个作为移动对象.最后,采用第三章的改进步长因子和反向学习策略以保证种群多样性和加快算法收敛速度.从数值实验结果可知ERaFA算法是可行有效的.

关键词：群智能算法萤火虫算法 pfa算法 ERaFA算法反向学习策略