發(fā)布時間：2020-12-09 09:02

　　為實現(xiàn)多場景下二維恒虛警(CFAR)算法的硬件加速,提出了一種基于FPGA平臺的動態(tài)可配置二維CFAR處理器實現(xiàn)結構.該處理器實現(xiàn)了單元平均(CA)、最大選擇(GO)、最小選擇(SO)及有序統(tǒng)計(OS)4種二維矩形窗檢測器的流水運算.通過參數(shù)的控制,該處理器支持參考窗尺寸、保護窗尺寸及檢測器類型等可配置.對于256×512點二維檢測數(shù)據(jù),該處理器各檢測器的運算時間均小于3 ms,檢測門限相對誤差不超過0.1%.驗證結果表明該處理器能較好地完成雷達二維檢測數(shù)據(jù)的恒虛警檢測工作. 

【文章來源】：北京理工大學學報. 2020年07期 第797-802頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

二維矩形窗CFAR算法

本文采用二元積累法(rank-only method)[12,17]來實現(xiàn)二維矩形窗OS-CFAR算法,其結構如圖2所示. 該結構實現(xiàn)了二維矩形窗OS-CFAR算法的流水運算,保證了運算實時性. 同時該結構中引入了壓縮檢測單元Y/α進行二元積累,與文獻[11]中的結構相比避免了所有參考單元與門限因子的乘法操作,減少了硬件資源消耗.在此結構中,檢測器對檢測單元的檢測并不需要對參考窗內(nèi)所有數(shù)據(jù)進行排序操作. 結構中每一個比較器均會判斷壓縮檢測單元Y/α是否大于參考窗內(nèi)對應的參考單元,并輸出比較結果(0或1).圖中C為二元積累值,即所有小于壓縮檢測單元的 參考單元個數(shù). 如果有超過k個參考單元小于壓縮檢測單元,則說明檢測單元大于Xkα,此時檢測單元為目標,否則為雜波. 二元積累法下OS-CFAR判決準則為

如圖3所示,二維CFAR處理器主要由均值產(chǎn)生模塊、均值排序計算模塊及目標檢測模塊組成. 對于參考窗在二維數(shù)據(jù)邊界處參考單元缺失的情況,本設計使用有效參考單元均值對殘缺數(shù)據(jù)加以補充. 為此,本設計引入了均值產(chǎn)生模塊. 該模塊能夠根據(jù)數(shù)據(jù)邊界條件,進行二維矩形窗數(shù)據(jù)累加及有效參考單元個數(shù)計算,最終得到參考窗內(nèi)有效參考單元均值,并將檢測單元值與其周圍參考單元均值進行對齊輸出.均值排序計算模塊在圖2結構的基礎上,加入了計算單元邏輯及干擾估計值計算邏輯,實現(xiàn)了對不同窗口尺寸及檢測器類型的支持. 均值排序計算模塊將輸入數(shù)據(jù)進行移位緩存,并根據(jù)檢測器類型、窗口大小、邊界條件等要求計算出當前參考窗內(nèi)參考單元的均值估計或二元積累值. 圖中EST1為左窗估計值,EST2為右窗估計值,ESTT為全窗估計值. 多路選擇器MUX能夠根據(jù)檢測器選擇信號控制干擾估計值Z.

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于FPGA的二維OS-CFAR設計與實現(xiàn)[J]. 劉中祥,宋志勇,付強.  全球定位系統(tǒng). 2015(05)
[2]基于DSP的二維CFAR檢測快速實現(xiàn)[J]. 任磊,陳輝,陳建文,王永良.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2009(07)
[3]基于FPGA的CFAR設計與實現(xiàn)[J]. 高亞軍,張冠杰,陳矛.  火控雷達技術. 2006(03)
[4]復雜背景下的二維檢測研究[J]. 楊強,劉永坦.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2002(01)
[5]一種脈沖多普勒雷達信號模擬器的研究[J]. 田黎育,曾濤,龍騰.  北京理工大學學報. 2000(06)

碩士論文
[1]高頻地波雷達目標二維CFAR檢測及軟件實現(xiàn)[D]. 梁建.中國海洋大學 2014
[2]雜波干擾環(huán)境下雷達恒虛警處理及其實現(xiàn)技術研究[D]. 鄧超.電子科技大學 2014



本文編號：2906635