基于FPGA的相关干涉仪测向算法的设计与实现

为了适应日渐复杂的电磁对抗环境,有别于传统的处理器采用串行架构使用IQ数据进行测向算法运算,为了能更快速、更稳定的计算出相位差,提出一种优化后的相关干涉仪测向算法架构并在FPGA上实现设计。详细给出FPGA测向系统架构和运算流程,并结合实际采取一个稳定的、经济实惠的系统架构;为了满足后续实际应用需求,在Xilinx的xc7vx690tffg1927-2为逻辑控制单元的载板进行板级测试中,验证了FPGA进行相关干涉仪测向识别结果的稳定性和高效性,经过验证发现,相较于传统的FPGA相关干涉仪测向架构,经实验测试后实现了所提出的架构在LUT资源占用率上降低了39.5%,测向速度提高17%,可处理信号带宽80 MHz,跳速高达1200跳/s。

基于相关干涉仪的超短波测向技术中有效频点比的研究

相关干涉仪算法作为一种快速的无线电测向方法,具有算法简单、灵敏度高、系统结构简单等优点,因此被广泛应用在超短波测向系统中。对于测向精度评价常采用均方根误差的方法,但该方法无法直观显示各角度满足测向精度要求频点个数。本文研究了相关干涉仪算法的原理,及其在一种5阵元天线的超短波测向接收机上的工程应用,提出了有效频点比的概念对测向效果进一步分析,并且通过提高天线基线长度解决了短基线低频下测向精度低、有效频点比低的问题,在工程上对相关干涉仪算法进行了验证。

相关干涉仪测向的定点数矩阵设计及FPGA验证

在工程场地应用相关干涉仪进行测试很难为FPGA硬件提供验证信号,为解决此问题,使用Xilinx软硬件联合仿真工具System Generator设计了包含定点数矩阵运算功能的测向FPGA算法。其中复杂波形输入使用Simulink设计,经采样后进入FPGA内部,FPGA运算的结果采样后在Matlab中处理。板卡验证的结果与应用本方法仿真结果相差不大,表明该方法可以在工程开展前对相关干涉仪测向的FPGA算法进行仿真和硬件验证。

均匀圆阵下微波光子鉴相相关干涉仪测向算法

为实现高频段微波信号的精确测向,提出了一种基于微波光子鉴相器的均匀圆阵相关干涉仪测向算法。为克服传统的电域鉴相器工作频段低、带宽窄的缺点,利用微波光子技术高频段、大带宽、低损耗和抗电磁干扰的优点,基于双偏振调制器设计一种微波光子鉴相器,利用光干涉将相位差信息映射为光信号功率,通过测量功率计算出相位差。该微波光子鉴相器精度高,能实现±180°的相位差测定,鉴相精度为±2°。利用余弦函数克服了传统相关干涉仪存在的相位模糊问题。同时,为确保算法的实时性,测向算法需选取适当的步进角度。为克服步进角度引入的测向误差,利用二维抛物面进行拟合插值运算,从而提高算法的精确度。最后,通过仿真验证了微波光子鉴相器和相关干涉仪测向算法的有效性。

改进的相关干涉仪测向处理方法

提出一种改进的相关干涉仪测向处理方法.与直接使用相位差的常规相关干涉仪不同,它首先利用观测相位差的三角函数构造复数向量,再与天线的阵列流形进行拟合.由于三角函数在主值区间内及边界处都是连续的,因此该方法解决了相位差在主值区间边界处的跳变问题,从而完全消除了相位差跳变引起的数据拟合错误.改进的相关干涉仪不需要对相位进行去跳变处理,也不用进行长短基线的数据匹配,具有算法简单、性能稳健的特点.

一种快速二维相关干涉仪测向算法

针对宽带信道化测向处理中传统二维相关干涉仪测向算法计算量过大的缺点,提出了一种基于引导基线的快速相关干涉仪算法.在阵列中选定引导基线,由引导基线的相位差信息计算出一组可能的来波角度信息;在测向处理时,仅对引导基线确定的角度进行相关度计算.快速算法将传统相关干涉仪中的二维相关峰搜索减小为仅对一个由模糊角度组成的点集进行搜索,计算量不到传统方法的百分之一,且测向性能与传统方法相当.试验验证了该算法的有效性.

基于FPGA的相关干涉仪算法的研究与实现

提出一种利用FPGA实现相关干涉仪测向算法的方法,给出了测向系统的结构和组成框图,并详细介绍了FPGA内部模块的划分及设计流程,最后结合实际设计出一种实现方案,并讨论了该方案在宽带测向中较原有实现方式的优势。为了使算法更适于FPGA实现,提出了一种新的相位样本选取方法,并仿真验证了该方法与传统方法的等效性。

基线引导式快速相关干涉仪测向性能分析及提升方法

基线引导式快速相关干涉仪算法计算复杂度低,能较好解决宽带信道化二维测向处理时的计算复杂度高的问题。为了对该算法的性能进行评估,推导了该算法在两引导基线为一般组合形式下方位角与仰角估计的误差方差表达式,并与测向误差的克拉美-罗界(CRB)进行了对比。以均匀圆阵为模型,改进了取向方式,提高了测向准确度,同时给出了一种解模糊基线的选择方法。与相关干涉仪算法、伪线性最小二乘算法进行了仿真对比,仿真结果说明选择合理的引导基线与解模糊基线,快速相关干涉仪算法不仅具有计算复杂度低的优势,还能较好的兼顾测向准确度与解模糊稳健性。

适于FPGA实现的相关干涉仪测向算法研究

相关干涉仪测向算法的应用广泛,使用FPGA能够解决其应用DSP很难实现宽带信号的实时测向问题。介绍一种适于FPGA实现的相关干涉仪测向算法——最小间距法。与使用相位差值进行相关处理的传统相关干涉仪不同,最小间距法不需要求解来向信号的相位差,并且该算法摒弃了传统算法中求解相关系数的设计思路,引入求取空间点最小距离的方法来获取信号来向,降低了算法复杂度,减少了FPGA内部逻辑资源的使用。

相关干涉仪测向算法的FPGA设计实现

相关干涉仪算法是一种设计实现非常简便的测向方法,使用FPGA设计技术可以解决处理速度比较慢的问题。介绍了相关干涉仪测向算法的原理和技术特点,对设计中采用的5阵元圆形天线阵相关干涉仪测向系统的硬件平台组成结构和处理过程进行了简述,并且详细说明了使用FPGA所实现的主要功能和FPGA设计所采用的设计工具。对设计中采用的关键技术和采用FPGA实现相关干涉仪测向处理后测向处理速度的提高进行了分析比较。

基于GPU的相关干涉仪算法实现

在短波中进行相关干涉仪测向,往往需要对众多信号逐一地进行相关和二维谱峰搜索运算,这在一般的通用计算平台很难保证算法的实时性。在对频域相关干涉仪测向算法进行研究的基础上,利用CUDA在GPU运算平台上将算法分为FFT运算、数据校正、相关运算和谱峰搜索4个模块,并采用CUDA库函数、优化矩阵乘法、规约算法和流技术实现其并行化处理,有效降低了算法耗时。在GTX680平台上测试,结果表明与采用IPP多核技术的CPU相比,具有较高的加速比。

相关干涉仪测向天线阵优化设计研究

测向天线阵是影响相关干涉仪系统测向精度的重要因素。测向天线阵布局不合理,容易产生测向模糊,引起测向精度的严重下降。针对相关干涉仪测向天线阵如何布局避免测向模糊的问题,提出布阵时通过计算二维相关系数来验证布阵合理性,避免测向模糊。仿真结果表明,二维相关系数方法比起传统蒙特卡罗方法规避测向模糊点,计算时间短,且测向模糊点计算简单可靠。另外,通过大量仿真,总结了常用均匀圆阵个数不同时的最佳尺寸,为工程中相关干涉仪布阵提供参考。

基于DSP的相关干涉仪测向快速实现方法

相关干涉仪测向技术在工程中应用很广泛,但是庞大的计算量严重影响了测向响应时间。利用数字信号处理器(DSP)的并行流水编程技术和同步接口的直接存储器访问技术(DMA)可以较好的解决处理速度问题。介绍了基于汇编语言的并行流水编程和同步接口DMA两种关键技术,从相关度计算的并行流水编程和DMA方式导入样本相位差两方面论述了快速实现方法的步骤,对该方案的处理速度进行了分析。

改进相关干涉仪算法在DOA估计中的应用

相关干涉仪算法(Correlation Interferometer Algorithm, CIA)是波达方位(Direction Of Arrival, DOA)估计中常用的算法,但是阵列的长短基线导致了该算法在测向中存在基线镜像对称和相位模糊问题.针对以上问题,本文提出了一种基于象限分类的改进相关干涉仪算法.首先,将信号到达各阵元的时间差转化为相位差,同时将得到的相位差与360°作比,记录得到的整数和余数.然后对余数进行象限分类,之后用传统的相关干涉仪算法求解得到信号的初始估计值,最后根据逆运算求解信号的最终估计值.实验仿真表明,该算法不仅解决了基线镜像对称和相位模糊问题,而且提高了信号估计的精度,降低了计算复杂度,提高了测向的实时性.因此在波达方位估计上具有很高的参考价值.

低信噪比下相关干涉仪测向处理方法

针对在低信噪比条件下相关干涉仪测向来波方位角估计误差较大甚至有时失效的问题,提出一种基于相位差矢量累积的相关干涉仪测向处理方法。与直接使用相位差的常规相关干涉仪测向不同,该方法首先利用多次测量的相位差和信号幅度构造复数矢量,然后对这些矢量进行累积运算,再与天线的阵列流形进行拟合。此方法通过提高相位差的测量精度和稳定度从而达到即使在低信噪比条件下也可以得到较高测向准确度,具有算法简单、性能稳健的特点。最后通过仿真分析,对文中提出的方法给予验证。

MIMU辅助无人机相关干涉仪测向方法研究

机载相关干涉测向技术近年来发展迅速,其中微型旋翼无人机凭借悬停飞行能力,为测向系统提供了良好的工作环境,被广泛应用于侦察、救援和救灾等诸多领域。干涉仪测向体制的原理是通过测量位于不同电波波前的天线间相位差来确定来波方位,从其原理可知,载体平台基准误差是测向的主要误差源之一,在以微型旋翼无人机为载体时,误差对测向系统的影响更为突出。针对上述问题,分析了振动对微型旋翼无人机干涉测向算法性能的影响,并提出了一种微型惯性测量单元(Miniature Inertial Measurement Unit,MIMU)辅助状态下的微型旋翼无人机强鲁棒性相关干涉仪测向方法。方法利用MIMU检测无人机振动所产生的角度干扰,根据得出的信息和改进后的干涉测向算法来校正测向结果。仿真结果表明,基于MIMU的微型旋翼无人机测向方法在振动影响下仍具有较高的测向精度,验证了该方法的有效性。

相关干涉仪测向原始样本的求解方法

介绍了干涉仪测向理论,描述了原始相位差样本的概念,阐述了相关干涉仪测向原理,给出了该测向体制下的目标函数模型,针对函数模型中原始相位差样本的求解问题,结合目前常用的测向天线阵列,提出了几种原始相位差样本的求解方法,分别从阵列流形、天线响应和相关表采集3个方面对不同体制及结构布局下的相位差样本的推导进行了论述,分析并总结了各种方法的特点及适用条件。

基于RBF神经网络的相关干涉仪测向方法

提出了一种新的基于径向基(RBF)神经网络的相关干涉仪测向方法,实现了自组织学习选取中心、正交最小二乘法及基于遗传算法的进化优选算法等训练方法,经训练后的RBF神经网络可用于多源信号波达角(DOA)估计。仿真结果表明,在一定范围内,该方法对信道噪声不敏感,测向精度与传统相关干涉仪相当,且测向处理时间和测向设备的存储量大大降低。

基于多级相关处理的相关干涉仪快速测向方法

为降低相关干涉仪测向的计算复杂度,提出了一种基于多分辨率相关处理的快速测向算法,与在全角度范围计算相关系数的传统相关干涉仪不同,快速算法采用逐级测量的方式,先粗测来波方向,用粗测的结果做指引,在较小的角度范围内进行精细测量,从而显著减少了算法计算量。同时,快速算法在测向精度方面没有损失。推导了粗测和细测样本步长的最优比例关系。理论分析和计算机仿真证明该算法能够大幅减少算法计算时间,提出的算法对瞬时测向具有实用意义。

基于压缩感知的相关干涉仪测向算法

针对相关干涉仪测向系统,提出了一种基于压缩感知的测向算法.该算法将相关干涉仪的测量矢量分解为以测向数据库为基底的含有噪声的稀疏表示,采用再加权的l1范数凸优化算法,迭代更新加权矢量,以逼近最优的l0范数.所提算法和传统的计算相关系数最大值方法相比,额外利用了辐射源信号在空域上的稀疏性,可以对同频多信号进行测向.采用计算机仿真对所提算法的性能进行了验证.