雷达稀疏信号处理算法的硬件加速设计

发布时间：2017-06-26 02:11

  本文关键词：雷达稀疏信号处理算法的硬件加速设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：稀疏信号处理作为一种新的信号处理技术,提供了一个用少量数据进行原始信号重建的框架。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论是近年来兴起的一种稀疏处理理论,它自提出起就在各领域得到了大力的发展。尤其在利用缺损的雷达回波数据获取目标信息的研究中,压缩感知体现出了巨大的应用价值。压缩感知主要由信号的稀疏表示、测量矩阵的选取和信号重构算法三部分组成,其中信号重构算法在雷达信号处理中的应用以及其硬件实现是本文研究的重点。由于稀疏重构算法的运算量较大,为满足雷达信号处理的实时性要求,我们采用资源丰富、并行能力强的现场可编程门阵列(FPGA)来进行重构算法的硬件加速实现。本文主要研究在频率捷变雷达和稀疏频率步进雷达中采用稀疏信号处理进行目标检测的方法,并利用重建准确度高的正交匹配追踪算法(OMP)来实现有效信息的提取及目标信号的重构,最后基于FPGA进行了算法的加速实现。所做工作如下:1.对稀疏信号处理的内容和原理进行了介绍,讨论了不同信号重构算法方法的优缺点,着重介绍了贪婪算法和梯度追踪算法,并简要阐述了稀疏重构技术在雷达信号处理中的应用。2.对压缩感知技术在频率捷变雷达目标检测中的应用进行了理论分析和可行性验证。针对传统捷变频雷达中相干积累时间长、信号处理复杂等问题,提出使用稀疏重构技术进行处理,并采用OMP算法进行重构实现。考虑到OMP算法存在计算量大、计算耗时等缺点,本文对其进行了优化,通过对支撑集进行正交化处理减少了最小二乘部分的迭代次数,并用计算复杂度低、收敛速度快的共轭梯度(CG)算法代替计算复杂度高的矩阵分解法进行最小二乘求解,最终得到了优化的OMP-CG算法。最后,我们基于一组实测数据验证了OMP-CG算法在频率捷变雷达中进行静目标和动目标检测的有效性,并基于XC7VX690T FPGA平台加速实现了OMP-CG算法。3.对稀疏信号处理在稀疏频率步进雷达中进行高分辨距离像重建的可行性进行了理论分析和数据验证。首先介绍了频率步进雷达的工作原理,分析比较了传统步进频信号与稀疏步进频信号的特征,并得到了稀疏步进频雷达回波信号的稀疏表示形式。然后基于步进频信号的特征,对OMP-CG算法进行了改进:按照测量矩阵抽取的先验条件对误差余量补零后进行IFFT运算来得到字典矩阵各列与误差余量的相关性,在简化稀疏基构造的同时也使相关性部分的计算复杂度从(7)(8)2O N降到O(7)Nlog N(8),我们将优化后的算法称为SFOMP算法。最后用一组实测的步进频雷达回波数据验证了SFOMP算法进行高分辨距离像重建的有效性,并基于XC7VX690T FPGA对SFOMP重构算法进行了硬件加速实现。
【关键词】：稀疏信号处理 压缩感知 现场可编程门阵列 正交匹配追踪 频率捷变雷达 共轭梯度 稀疏频率步进雷达
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.51
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符号对照表12-13
• 缩略语对照表13-17
• 第一章 绪论17-21
• 1.1 研究背景和意义17
• 1.2 压缩感知研究现状17-18
• 1.3 FPGA在雷达稀疏信号处理中的应用18-20
• 1.4 主要研究内容20-21
• 第二章 雷达稀疏信号处理基本理论21-33
• 2.1 引言21-22
• 2.2 压缩感知原理22-23
• 2.3 信号的稀疏表示23-24
• 2.4 测量矩阵的选取24-25
• 2.5 信号重构算法25-30
• 2.5.1 贪婪算法26-29
• 2.5.2 梯度追踪方法29-30
• 2.6 稀疏重构技术在雷达中的应用30-31
• 2.7 本章小结31-33
• 第三章 频率捷变雷达的稀疏信号重构以及硬件实现方法33-53
• 3.1 引言33
• 3.2 传统的脉冲多普勒雷达33-34
• 3.3 频率捷变雷达34-36
• 3.3.1 传统频率捷变机制34-35
• 3.3.2 频率捷变雷达信号模型35-36
• 3.4 基于稀疏恢复算法的捷变频雷达信号处理技术36-45
• 3.4.1 频率捷变雷达回波信号的CS模型36-37
• 3.4.2 OMP算法的改进—OMP-CG算法37-40
• 3.4.3 OMP-CG算法在捷变频雷达中的应用40
• 3.4.4 OMP-CG算法进行目标速度估计的效果分析40-45
• 3.5 OMP-CG算法的FPGA加速实现与结果分析45-52
• 3.5.1 开发工具和开发语言45-46
• 3.5.2 OMP-CG算法的FPGA加速实现46-51
• 3.5.3 FPGA实现的资源与时间分析51-52
• 3.6 本章小结52-53
• 第四章 稀疏步进频雷达的稀疏信号重构及硬件加速实现53-71
• 4.1 引言53
• 4.2 频率步进雷达的基本原理53-55
• 4.3 CS在稀疏步进频雷达中的应用55-62
• 4.3.1 稀疏步进频率信号模型55-57
• 4.3.2 稀疏步进频率雷达的CS模型57-59
• 4.3.3 OMP-CG算法的改进—SFOMP算法59-60
• 4.3.4 SFOMP算法进行目标信息提取的有效性分析60-62
• 4.4 SFOMP算法的FPGA加速实现62-70
• 4.4.1 IFFT求相关与内积求相关的对比分析62-66
• 4.4.2 SFOMP算法的FPGA加速实现66-68
• 4.4.3 资源和时间分析68-70
• 4.5 本章小结70-71
• 第五章 总结与展望71-73
• 5.1 全文工作总结71-72
• 5.2 工作展望72-73
• 致谢73-75
• 参考文献75-79
• 作者简介79-80

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