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李帅

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如何利用DSP和FPGA技术检测低信噪比雷达信号？

我国目前的海事雷达大多为进口雷达，有效探测距离小，在信噪比降为3 dB时已经无法识别信号。随着微电子技术的迅猛发展，高速A／D(模拟／数字转换)和高速数字信号处理器件(Digital Signal Proeessors，DSP)、高速现场可编程逻辑器件(Field ProgrammableGate Array，FPGA)的出现，可以在不增加现有雷达发射功率和接收灵敏度的前提下，在信噪比降为3 dB时能测到雷达信号，使雷达的有效作用距离提高。有哪些方法能检测低信噪比雷达信号 ？ 可以利用DSP和FPGA技术吗？

回帖（3）

陆苏倌

2019-8-6 14:52:39
1 设计思想

本技术的设计思想主要是通过对接收到的雷达信号进行高速A／D采样，然后利用DSP和FPGA芯片对采样后的信号幅度和轮廓进行判断，以实现低信噪比条件下雷达信号的识别，从而还原出有效信号。系统原理框图如图1所示。



2 系统的硬件设计

2．1 高速A／D设计

大部分雷达信号为射频脉冲信号，常用的工作频率范围为2～18 GHz，脉冲持续时间在几十纳秒到几百微秒。假设检测信号脉宽为150 ns，根据奈奎斯特采样原理，必须选用高速的A／D转换器才不使信号丢失，实际实现需尽可能地多采样数据，才有利于信号幅度和轮廓的识别。经综合考虑，决定每隔8 ns采样一个数据，150 ns可采样18个数据，选用125 MHz的高速A／D转换芯片MAX19541，数据采样位数为12位。MAX19541经过优化，在高于300 MHz的高IF频率时具有优异的动态性能。MAX19541采用1．8 V单电源工作，转换速率高达125 MSPS，功耗仅为861 mW，差分模拟输入可以是交流或直流耦合。该器件还具有可选的片上2分频时钟电路，允许高达250 MHz的时钟频率。这有助于降低输入时钟源的相位噪声，从而获得较高的动态性能，同时采用差分的LVPECL采样时钟，可以获得最佳性能。MAX19541数字输出为CMOS兼容，数据格式可选择2的补码或偏移二进制码，可工作在并行模式，以采样速率从单个并行端口输出数据；或工作在demux并行模式，以1／2采样速率从两个单独的并行端口输出数据。MAX19541的这些优异性能不仅满足高速采样的要求，并且外围器件少，与后级芯片接口简单，无需电平转换。

2．2 FPGA设计

FPGA芯片主要实现数据缓存和电平判断功能，其核心问题为基于用双端口块存储器(Block RAM)的FIFO模块设计和电平判断检测设计。

由于接收机设计的目的是准确实时地处理输入数据，高速A／D的输出必须由高速数字电路处理，否则数字化后的数据就会丢失，或者系统只能工作在非实时模式，所以这些处理方法的计算速度则是目前最为关心的问题。为了能够及时处理高速采样(8 ns)数据，不丢失数据，后继数字处理器件FPGA处理芯片必须选用工作速度高于8 ns的芯片，这里选用了Xilinx公司的SPARTAN XC3S200。Spartan-3 FPGA采用90 nm技术，I／O管脚都支持全SelectIO-Ultra功能，实现了快速、灵活的电接口，足够多的I／O管脚可分别与前级的12位高速A／D转换芯片、后级的DSP处理器相连。该器件具有SRL16移位寄存器逻辑和分布式存储器，能够满足高速大容量的数据缓存和判断处理的需求。FPGA芯片的数据缓存功能基于用双端口块存储器(Block RAM)的FIFO模块设计，容量为负责存储高速A／D转换器转换过来的并行12位数据，供DSP进行数据处理。系统的工作时钟是65 MHz，在实现该模块时，调用COREGenerator来生成FIFO，通过FPGA中的专用双端口块存储器资源，生成的FIFO模块，其存取速度可以达到100 MHz以上，完全满足实际使用的需求。

FPGA芯片的电平判断检测功能在后面的FPGA检测方法中有详细说明。

2．3 DSP设计

DSP处理器负责电平判决门限的运算处理，选用TI公司的TMS320F2812芯片。TMS320F2812提供了强大的计算能力，最高运行速度可达150 MIPS，具有处理性能更强，外设集成度更高，程序存储器更大等特点。TMS320F2812包含了多种芯片，可提供不同容量存储器和不同外设，以满足各种应用的要求。TMS320F2812芯片通过外部地址与数据总线与FP-GA处理芯片相连接。DSP处理器不断从FPGA芯片的FIFO中读出A／D转换后的雷达接收数据，经过运算处理得出噪声的均方根值，再计算出雷达信号的判决门限值写入FPGA芯片的电平接收寄存器中，以进行有用信号的判断处理。

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李泳瑜

2019-8-6 14:52:46
3 系统的算法设计

该检测方法的难度在于噪声均方根值的计算和信号判决门限值的确定。

3．1 噪声均方根值的计算

为了确定噪声的均方根值，DSP处理器需要计算大量的数据，以使计算结果尽可能接近真实噪声值。通过计算噪声的1 024个点来计算噪声的平均值，噪声的采样点越多，计算出来的噪声平均值起伏越小，同时也越精确。设单个噪声值为A，噪声平均值为X，噪声均方根值为Y，则：









3．2 信号判决门限值的计算

信号判决门限值的计算也是信号检测最关键的部分，首先根据信噪比为3 dB，算出雷达信号大概是噪声信号的1．41倍。既要检测出有用的雷达信号，又要避免将噪声误判为信号，如果门限选得很高，则虚警概率很低，但接收机的灵敏度也会降低，这是不能接受的，通常情况下，每隔几十秒报告一次错误的信息是可以接受的，接收机后的信号分类处理器会将其滤除掉。同时实际上只通过单一门限判断雷达信号的效果无法令人满意，根据大量的试验数据确定了两级检测门限，即信号的第一检测门限定为1．3倍的噪声均方根值，信号的第二检测门限定为1．5倍的噪声均方根值，这样既利于DSP的快速计算处理，又省去了耗费很多时间的复杂傅里叶计算，而且倍数可根据信噪比的不同进行调整。设信号的第一检测门限为Z1，信号的第二检测门限为Zh，则：



4 雷达信号的FPGA检测方法

DSP处理器计算出雷达信号的判决门限值，FPGA芯片根据门限值从高速A／D转换器的转换结果中提取出雷达信号，检测方法有两种。

4．1 多样本检测方法

多样本检测方法即从N个连续样本中判断至少有L个样本必须超过门限，满足信号判决门限值的要求。

首先FPGA芯片存储了大量的采样数据，根据DSP处理器计算出的门限值，FPGA芯片不断检测A／D转换后的数据是否大于信号的第一检测门限Z1，如果满足要求，则判为有效信号开始，FPGA芯片对A／D转换的连续18个数据进行判断。在18个数据中，如果有7个数据都大于信号的第一检测门限Z1，则继续判断是否至少有3个数据大于信号的第二检测门限Zh，有则判断为检测到雷达信号，无则继续检测。实行双重门限检测是为了判断有用信号的开始和二次过滤噪声。

4．2 概率密度检测法

雷达信号检测的另一个方法是概率密度检测法，它根据150 ns需采样的18个数据，通过FPGA芯片不断计算连续18个数据点的输出和，并将结果除以18，与门限值(Zh)进行比较，计算和大于这一门限值，则判断为有信号，否则判断为无信号。

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宋宾

2019-8-6 14:52:49
5 虚假信号的滤除

接收过程中会遇到幅度较大的大噪声，如果不做虚假信号的滤除，将有可能把它误判为一个有效信号。为了滤除此类噪声，对检测出的信号还要继续进行过滤处理，根据有效信号的前后时间段应对噪声(低电平)进行判断，如果有效信号的前后时间段检测为高电平，则将该检测信号判为大噪声。具体实现方法如下：FPGA芯片在检测到的信号前后各取6个A／D转换的数据，如果6个数据中有1个数据满足信号的第二检测门限Zh，则判断检测到的信号为虚假信号，需滤除。

6 结 语

试验证明上述FPGA的两种检测方法都可对信号进行有效检测，当只存在噪声时，接收机不产生虚假的信号；当输入单个信号时，接收机输出单个检测信号，不产生多余的虚假信号；当输入多个信号时，接收机则输出多个检测信号，有效实现了低信噪比情况下雷达信号的检测。

数字化的处理方法使得对各种信息的处理更具有灵活性、准确性和功能可扩展性，对数字化的信息进行存储、传输、处理也更加方便、快捷和可靠。所以基于数字化技术的信息处理是必然的发展趋势，具有广阔的应用前景。
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