一种动态可配置二维CFAR处理器的设计与实现
发布时间：2020-12-09 09:02
为实现多场景下二维恒虚警(CFAR)算法的硬件加速,提出了一种基于FPGA平台的动态可配置二维CFAR处理器实现结构.该处理器实现了单元平均(CA)、最大选择(GO)、最小选择(SO)及有序统计(OS)4种二维矩形窗检测器的流水运算.通过参数的控制,该处理器支持参考窗尺寸、保护窗尺寸及检测器类型等可配置.对于256×512点二维检测数据,该处理器各检测器的运算时间均小于3 ms,检测门限相对误差不超过0.1%.验证结果表明该处理器能较好地完成雷达二维检测数据的恒虚警检测工作.
【文章来源】：北京理工大学学报. 2020年07期 第797-802页 北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
二维矩形窗CFAR算法
本文采用二元积累法(rank-only method)[12,17]来实现二维矩形窗OS-CFAR算法,其结构如图2所示. 该结构实现了二维矩形窗OS-CFAR算法的流水运算,保证了运算实时性. 同时该结构中引入了压缩检测单元Y/α进行二元积累,与文献[11]中的结构相比避免了所有参考单元与门限因子的乘法操作,减少了硬件资源消耗.在此结构中,检测器对检测单元的检测并不需要对参考窗内所有数据进行排序操作. 结构中每一个比较器均会判断压缩检测单元Y/α是否大于参考窗内对应的参考单元,并输出比较结果(0或1).图中C为二元积累值,即所有小于压缩检测单元的 参考单元个数. 如果有超过k个参考单元小于压缩检测单元,则说明检测单元大于Xkα,此时检测单元为目标,否则为杂波. 二元积累法下OS-CFAR判决准则为
如图3所示,二维CFAR处理器主要由均值产生模块、均值排序计算模块及目标检测模块组成. 对于参考窗在二维数据边界处参考单元缺失的情况,本设计使用有效参考单元均值对残缺数据加以补充. 为此,本设计引入了均值产生模块. 该模块能够根据数据边界条件,进行二维矩形窗数据累加及有效参考单元个数计算,最终得到参考窗内有效参考单元均值,并将检测单元值与其周围参考单元均值进行对齐输出.均值排序计算模块在图2结构的基础上,加入了计算单元逻辑及干扰估计值计算逻辑,实现了对不同窗口尺寸及检测器类型的支持. 均值排序计算模块将输入数据进行移位缓存,并根据检测器类型、窗口大小、边界条件等要求计算出当前参考窗内参考单元的均值估计或二元积累值. 图中EST1为左窗估计值,EST2为右窗估计值,ESTT为全窗估计值. 多路选择器MUX能够根据检测器选择信号控制干扰估计值Z.
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FPGA的二维OS-CFAR设计与实现[J]. 刘中祥,宋志勇,付强. 全球定位系统. 2015(05)
[2]基于DSP的二维CFAR检测快速实现[J]. 任磊,陈辉,陈建文,王永良. 系统工程与电子技术. 2009(07)
[3]基于FPGA的CFAR设计与实现[J]. 高亚军,张冠杰,陈矛. 火控雷达技术. 2006(03)
[4]复杂背景下的二维检测研究[J]. 杨强,刘永坦. 系统工程与电子技术. 2002(01)
[5]一种脉冲多普勒雷达信号模拟器的研究[J]. 田黎育,曾涛,龙腾. 北京理工大学学报. 2000(06)
硕士论文
[1]高频地波雷达目标二维CFAR检测及软件实现[D]. 梁建.中国海洋大学 2014
[2]杂波干扰环境下雷达恒虚警处理及其实现技术研究[D]. 邓超.电子科技大学 2014
本文编号：2906635
【文章来源】：北京理工大学学报. 2020年07期 第797-802页 北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
二维矩形窗CFAR算法
本文采用二元积累法(rank-only method)[12,17]来实现二维矩形窗OS-CFAR算法,其结构如图2所示. 该结构实现了二维矩形窗OS-CFAR算法的流水运算,保证了运算实时性. 同时该结构中引入了压缩检测单元Y/α进行二元积累,与文献[11]中的结构相比避免了所有参考单元与门限因子的乘法操作,减少了硬件资源消耗.在此结构中,检测器对检测单元的检测并不需要对参考窗内所有数据进行排序操作. 结构中每一个比较器均会判断压缩检测单元Y/α是否大于参考窗内对应的参考单元,并输出比较结果(0或1).图中C为二元积累值,即所有小于压缩检测单元的 参考单元个数. 如果有超过k个参考单元小于压缩检测单元,则说明检测单元大于Xkα,此时检测单元为目标,否则为杂波. 二元积累法下OS-CFAR判决准则为
如图3所示,二维CFAR处理器主要由均值产生模块、均值排序计算模块及目标检测模块组成. 对于参考窗在二维数据边界处参考单元缺失的情况,本设计使用有效参考单元均值对残缺数据加以补充. 为此,本设计引入了均值产生模块. 该模块能够根据数据边界条件,进行二维矩形窗数据累加及有效参考单元个数计算,最终得到参考窗内有效参考单元均值,并将检测单元值与其周围参考单元均值进行对齐输出.均值排序计算模块在图2结构的基础上,加入了计算单元逻辑及干扰估计值计算逻辑,实现了对不同窗口尺寸及检测器类型的支持. 均值排序计算模块将输入数据进行移位缓存,并根据检测器类型、窗口大小、边界条件等要求计算出当前参考窗内参考单元的均值估计或二元积累值. 图中EST1为左窗估计值,EST2为右窗估计值,ESTT为全窗估计值. 多路选择器MUX能够根据检测器选择信号控制干扰估计值Z.
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FPGA的二维OS-CFAR设计与实现[J]. 刘中祥,宋志勇,付强. 全球定位系统. 2015(05)
[2]基于DSP的二维CFAR检测快速实现[J]. 任磊,陈辉,陈建文,王永良. 系统工程与电子技术. 2009(07)
[3]基于FPGA的CFAR设计与实现[J]. 高亚军,张冠杰,陈矛. 火控雷达技术. 2006(03)
[4]复杂背景下的二维检测研究[J]. 杨强,刘永坦. 系统工程与电子技术. 2002(01)
[5]一种脉冲多普勒雷达信号模拟器的研究[J]. 田黎育,曾涛,龙腾. 北京理工大学学报. 2000(06)
硕士论文
[1]高频地波雷达目标二维CFAR检测及软件实现[D]. 梁建.中国海洋大学 2014
[2]杂波干扰环境下雷达恒虚警处理及其实现技术研究[D]. 邓超.电子科技大学 2014
本文编号：2906635
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