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(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙 410073)

TMS320C6678的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究*

王海松,王培早,蘇陽(yáng)，張?jiān)?/p>

(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙 410073)

提出了一種距離分段動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法。對(duì)近距離目標(biāo)使用傳統(tǒng)的MTD算法，而對(duì)遠(yuǎn)距離目標(biāo)使用基于Keystone快速變換的相參積累算法來(lái)解決越距離單元走動(dòng)問(wèn)題。該方法不僅有效補(bǔ)償了遠(yuǎn)距離目標(biāo)的越距離走動(dòng)，而且能夠有效的降低多核DSP的運(yùn)算量。通過(guò)設(shè)計(jì)8片TMS320C6678處理器平臺(tái)對(duì)外場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理與分析, 驗(yàn)證了本文方法的有效性, 可以用于泛探雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)。

泛探雷達(dá)；距離走動(dòng)；MTD；Keystone；相參積累；TMS320C6678

引 言

隨著高速飛行器技術(shù)的發(fā)展，飛機(jī)、導(dǎo)彈等目標(biāo)的RCS減小了一到兩個(gè)數(shù)量級(jí), 極大地影響了雷達(dá)威力[1]。因此，對(duì)微弱目標(biāo)的檢測(cè)成為雷達(dá)亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。增加積累時(shí)間是提高雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)能力的一種重要手段，而在長(zhǎng)時(shí)間相參積累過(guò)程中目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致越距離走動(dòng)[2]和多普勒頻移，嚴(yán)重影響目標(biāo)的檢測(cè)效果。運(yùn)用Dechirping、Wigner-Hough[3]和分?jǐn)?shù)階傅立葉變換法[4]等方式都是以目標(biāo)不出現(xiàn)越距離單元走動(dòng)為前提的，對(duì)于越距離、多普勒單元走動(dòng)同時(shí)存在的情況，需要對(duì)兩種走動(dòng)同時(shí)進(jìn)行補(bǔ)償。但對(duì)于遠(yuǎn)距離、多波束實(shí)時(shí)目標(biāo)的檢測(cè)，這些方法運(yùn)算量較大，工程化實(shí)現(xiàn)難度較高。

因此本文提出距離分段[5]檢測(cè)的方法，即對(duì)近距離目標(biāo)使用傳統(tǒng)MTD方法，對(duì)遠(yuǎn)距離目標(biāo)使用快速Keystone變換[6]的長(zhǎng)時(shí)間積累算法，解決距離走動(dòng)問(wèn)題。本文設(shè)計(jì)了集成8片TMS320C6678的處理器平臺(tái)，驗(yàn)證該方法能夠?qū)h(yuǎn)距離目標(biāo)進(jìn)行有效的距離走動(dòng)補(bǔ)償，同時(shí)降低了處理器的運(yùn)算量。

1 TMS320C6678處理器平臺(tái)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)需求

當(dāng)相參積累的幀數(shù)取決于積累時(shí)間和雷達(dá)時(shí)序時(shí)，探測(cè)距離與積累時(shí)間的關(guān)系主要取決于雷達(dá)系統(tǒng)指標(biāo)。圖1為雷達(dá)時(shí)序圖。

圖1 雷達(dá)工作時(shí)序

該雷達(dá)樣機(jī)的脈沖發(fā)射周期為700 μs，為了滿足雷達(dá)設(shè)計(jì)指標(biāo)，對(duì)探測(cè)距離進(jìn)行分段處理，一種可行的分段方法如表1所列。

表1 距離分段和算法設(shè)計(jì)

第一段檢測(cè)距離為10～70 km，積累幀數(shù)為512，積累時(shí)間為0.35 s(700 μs×512)。由于積累時(shí)間較短，所以這段距離可忽略越距離走動(dòng)，因此常規(guī)的MTD算法滿足檢測(cè)需求。第二段檢測(cè)距離設(shè)置為70～85 km，積累幀數(shù)為1 024，積累時(shí)間為0.7 s，而對(duì)于更遠(yuǎn)的第三距離段,為了提高微弱目標(biāo)的檢測(cè)能力，采取增加積累時(shí)間的方法來(lái)提高信噪比[7]，積累幀數(shù)為2 048，積累時(shí)間為1.5 s。在70～100 km這段距離內(nèi),必須考慮距離走動(dòng)，因此在針對(duì)第二、三段遠(yuǎn)距離檢測(cè)時(shí)，采用Keystone變換對(duì)距離走動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償。

1.2 信號(hào)處理器設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)泛探雷達(dá)[8]同時(shí)多波束的接收，需要對(duì)16個(gè)波束的數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行處理，檢測(cè)距離為10～100 km，這就要求處理平臺(tái)具有浮點(diǎn)運(yùn)算、多核架構(gòu)、高速大容量緩存等特點(diǎn)。而且由表1可知,本文分段方法至少需要5片TMS320C6678處理器來(lái)完成?；谶@一需求，設(shè)計(jì)了VPXC6678x8信息處理板卡，如圖2所示。

圖2 VPXC6678x8板卡

板卡以8片TI的8核 TMS320C6678處理器作為處理核心，TMS320C6678 DSP是基于TI最新多核架構(gòu)的高性能浮點(diǎn)處理器，內(nèi)部集成C66x DSP內(nèi)核，單片運(yùn)算能力可達(dá)到160 GFLOPS。8片DSP通過(guò)Serial Rapid IO(SRIO)接口與VPX背板相連，雷達(dá)回波數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)上一級(jí)DBF處理后,由背板通過(guò)SRIO協(xié)議根據(jù)需求分發(fā)給8片DSP，SRIO理論帶寬為5 Gbps，完全滿足對(duì)窄帶雷達(dá)回波2.5 MHz采樣率的傳輸要求。DSP通過(guò)SRIO與主板相連，DSP的檢測(cè)結(jié)果通過(guò)SRIO接口上傳到主板，主板通過(guò)SRIO給DSP發(fā)送指令。板卡的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 DSP板卡結(jié)構(gòu)

2 動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)

2.1 基于MTD算法的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

針對(duì)第一距離段的目標(biāo)，主要包括無(wú)人機(jī)、汽車、輪船等低速目標(biāo)，可以忽略距離走動(dòng)帶來(lái)的影響，利用MTD算法來(lái)進(jìn)行處理，從而在RD平面檢測(cè)到目標(biāo)。但是由于多普勒頻移的影響，很難從RD平面上得到準(zhǔn)確的目標(biāo)速度。需要結(jié)合后續(xù)的目標(biāo)跟蹤處理去除速度混疊，才能得到目標(biāo)的真實(shí)速度。具體流程如圖4所示。

圖4 常規(guī)MTD處理流程

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、脈沖壓縮三個(gè)部分。雷達(dá)回波每一幀數(shù)據(jù)包含1500個(gè)點(diǎn)，數(shù)據(jù)提取主要對(duì)應(yīng)的是距離分段，即將一幀數(shù)據(jù)分成1024、256和256三段。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將FPGA傳送過(guò)來(lái)的16字節(jié)整型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為32字節(jié)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之后需要對(duì)每一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行脈沖壓縮，主要是匹配濾波的過(guò)程。脈沖壓縮后進(jìn)行MTD處理，主要是對(duì)同一距離單元上512點(diǎn)慢時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行加窗、FFT運(yùn)算，提取速度信息。MTD后得到二維的RD平面，采用恒虛警率(CFAR)提取RD平面中的目標(biāo)，再采用和差波束測(cè)角原理[9]測(cè)量目標(biāo)的方位角。點(diǎn)跡凝聚用于將屬于一個(gè)目標(biāo)的點(diǎn)凝聚成一個(gè)點(diǎn)，提高距離精度。為滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求，處理器必須在0.35 s內(nèi)完成512幀積累數(shù)據(jù)的處理。經(jīng)過(guò)測(cè)試，對(duì)一個(gè)波束處理需要0.1 s，因此將16個(gè)回波波束分給8個(gè)核，每個(gè)核處理兩個(gè)波束的數(shù)據(jù)，最后每個(gè)核的處理結(jié)果匯總到核0進(jìn)行方位角測(cè)量和點(diǎn)跡凝聚處理。

表2所列為算法每一步耗時(shí)統(tǒng)計(jì)，測(cè)得每個(gè)核處理兩個(gè)波束的時(shí)間為0.25 s左右，滿足實(shí)時(shí)處理的要求。

表2 MTD算法耗時(shí)統(tǒng)計(jì)

2.2 基于快速Keystone變換的長(zhǎng)時(shí)間積累

Keystone變換的實(shí)質(zhì)是對(duì)快時(shí)間頻域在慢時(shí)間維進(jìn)行重采樣，根據(jù)Nyquist采樣定理，重采樣可用sinc函數(shù)插值法實(shí)現(xiàn)，雖然是一維變換，但運(yùn)算量很大，而且插值矩陣占據(jù)了大量的存儲(chǔ)空間，為便于實(shí)現(xiàn)，必須采用運(yùn)算量較小的方法。參考文獻(xiàn)[10]提出一種快速變換尺度的方法來(lái)替代sinc插值法。

雷達(dá)發(fā)射信號(hào)可表示為：

其中，t表示時(shí)間，Tr為脈沖重復(fù)周期，fc為載頻，st(t)為線性調(diào)頻信號(hào)。

根據(jù)“停-跳”模型，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)回波信號(hào)可表示為：

其中，tm=mTr為慢時(shí)間維，t′=t-tm為快時(shí)間維，r(tm)表示目標(biāo)在tm時(shí)刻與雷達(dá)的距離。

假設(shè)目標(biāo)以恒定徑向速度運(yùn)動(dòng)，那么r(tm)= r0+vtm，可得：

sr(t′,tm)=

對(duì)上式在快時(shí)間維進(jìn)行Fourier變換得：

Sr(f,tm)=

Sr(l,m)=

將虛擬慢時(shí)間τm離散采樣的序號(hào)用m′表示，設(shè)其采樣點(diǎn)的總數(shù)也為M，與τm相對(duì)應(yīng)的虛擬離散多普勒域采樣點(diǎn)的順序用k′表示，其總數(shù)為K′(K′=K=M)。應(yīng)當(dāng)指出的是m′與m，以及k′與k雖然同樣以整數(shù)值表示，但它們的尺度是不同的，且對(duì)于不同的l(即不同的f)有不同的尺度關(guān)系。

為了從Sr(l, m)得到Sr(l, m′)，即完成Keystone變換，可以先通過(guò)Fourier變換將Sr(l, m)變換到Sr(l, k′) (k′是與m′相對(duì)應(yīng)的離散多普勒域)，然后再通過(guò)Fourier反變換，變換到Sr(l, m′)。應(yīng)當(dāng)指出的是，前一個(gè)變換的時(shí)頻域之間具有不同的尺度，F(xiàn)ourier變換不能用FFT，只能用DFT對(duì)各個(gè)k′的值逐個(gè)計(jì)算；而后一個(gè)Fourier反變換則可采用IFFT，其變換過(guò)程如下：

Sr(l,m′)=

可以看出，快速Keystone變換可以有效地減小運(yùn)算復(fù)雜度，便于工程化實(shí)現(xiàn)。根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)特性和目標(biāo)特性，Keystone變換對(duì)每個(gè)波束劃分出7個(gè)多普勒通道，每個(gè)通道需要進(jìn)行MTD處理，大大增加了算法復(fù)雜度和計(jì)算量。Keystone變換與常規(guī)MTD相比需要處理多個(gè)通道，這就要求對(duì)多普勒通道進(jìn)行準(zhǔn)確補(bǔ)償。處理結(jié)果存在誤差可能因?yàn)槎嗥绽諏?yōu)只是取了最大值。因此在處理過(guò)程中必須結(jié)合更多精確特征完成多普勒通道尋優(yōu)，提取通道補(bǔ)償效果最好的通道。

圖5為Keystone處理流程。由圖5可知Keystone變換處理流程與常規(guī)MTD基本相同，只是在數(shù)據(jù)預(yù)處理部分多了Keystone變換，算法中多了通道尋優(yōu)處理。Keystone變換主要是針對(duì)每幀數(shù)據(jù)1024點(diǎn)之后的數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的距離是第二、三段距離。為了減少運(yùn)算量，第二段距離積累1024幀，每一幀256點(diǎn)，Keystone變換對(duì)每個(gè)波束劃分出7個(gè)多普勒通道，那么處理的數(shù)據(jù)量為256×1024×7，數(shù)據(jù)量為常規(guī)MTD的3.5倍。第三段距離積累2048幀，每一幀256點(diǎn)，數(shù)據(jù)量為256×2048×7，數(shù)據(jù)量為常規(guī)MTD的7倍。

圖5 基于Keystone變換檢測(cè)流程

表3是Keystone變換每步算法運(yùn)行的時(shí)間，要滿足實(shí)時(shí)性的要求，第二、三段分別在0.7 s、1.4 s內(nèi)檢測(cè)完。單核處理兩個(gè)波束需2.5 s左右，所以一個(gè)核只處理一個(gè)波束，16個(gè)波束則需要2個(gè)DSP處理器。這兩段距離需要4個(gè)DSP處理器，滿足設(shè)計(jì)要求。

表3 Keystone變換算法耗時(shí)

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 基于MTD目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果分析

外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的二維平面如圖6所示，橫坐標(biāo)是距離維，縱坐標(biāo)是多普勒維。

圖6 RD平面

通過(guò)對(duì)外場(chǎng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果分析來(lái)看，對(duì)于近距離目標(biāo)，常規(guī)MTD算法可以準(zhǔn)確地定位到目標(biāo)。常規(guī)MTD檢測(cè)算法運(yùn)算量小，算法簡(jiǎn)單，易于在DSP處理器中實(shí)現(xiàn)。然而，常規(guī)的MTD算法也存在一定的缺陷。圖7所示為三維RD平面，可以看出信噪比明顯偏低，因?yàn)椴捎肅FAR會(huì)造成信噪比損失。

圖7 三維RD平面

3.2 基于Keystone變換檢測(cè)結(jié)果分析

圖8所示為第三段距離數(shù)據(jù)MTD的檢測(cè)結(jié)果，從圖中可以看出多普勒頻移不明顯，然而距離走動(dòng)接近0.6 km。

圖8 距離走動(dòng)

為了對(duì)距離走動(dòng)進(jìn)行有效補(bǔ)償，算法中對(duì)7個(gè)多普勒通道進(jìn)行補(bǔ)償，如圖9所示，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，在第4個(gè)多普勒補(bǔ)償通道對(duì)回波進(jìn)行了有效的補(bǔ)償。所以，Keystone快速變換對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，能夠有效地補(bǔ)償由于長(zhǎng)時(shí)間積累帶來(lái)的距離走動(dòng)問(wèn)題。Keystone變換后，再經(jīng)過(guò)補(bǔ)償通道擇優(yōu)檢測(cè)、方位角測(cè)量和點(diǎn)跡凝聚，就可以在回波數(shù)據(jù)中檢測(cè)出有效的目標(biāo)信息。

圖9 通道補(bǔ)償結(jié)果

結(jié) 語(yǔ)

傳統(tǒng)的MTD算法運(yùn)算復(fù)雜度很小，可以快速地將目標(biāo)提取出來(lái)，然而因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間積累造成距離走動(dòng)，不能滿足雷達(dá)系統(tǒng)的需求。采用Keystone變換可以消除距離走動(dòng)帶來(lái)的影響，但是會(huì)增加算法的復(fù)雜度，尤其在高數(shù)據(jù)率和幀數(shù)增加的情況下，因此需要更高速率的處理器平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文從工程實(shí)踐出發(fā)設(shè)計(jì)了一種基于8片TMS320C6678的高速信號(hào)處理板，設(shè)計(jì)了距離分段動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法在多核DSP上的任務(wù)分配方法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)處理流程。最后給出外場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果及分析，充分驗(yàn)

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王海松(碩士研究生)，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)系統(tǒng)波形產(chǎn)生和雷達(dá)信號(hào)處理；王培早(碩士研究生)，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理和紅外目標(biāo)成像；蘇陽(yáng)(碩士研究生)，主要研究方向?yàn)楦咚贁?shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)；張?jiān)?講師)，主要研究方向?yàn)楦咚贁?shù)據(jù)采集和雷達(dá)信號(hào)處理。

ResearchonMovingTargetDetectionTechnologyBasedonTMS320C6678

WangHaisong,WangPeizao,SuYang,ZhangYue

(Key Laboratory of Automatic Target Recognition,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)

In the paper,a new method of segmentation of long distance for moving target detection is proposed.The common MTD algorithm is used for detection for the close distance target,and the Keystone algorithm is used to compensate for walking distance problem caused by coherent integration for long distance target.The experiment results show that this method can effectively reduce the computation as well as make compensation for range migration problem.It is verified by the outfield experimental data processing on processor platform of 8-chip TMS320C6678.It can be used for target detection of ubiquitous radar.

ubiquitous radar;range migration;MTD;Keystone;coherent integration;TMS320C6678

國(guó)家級(jí)-國(guó)家自然科學(xué)基金(61571449)。

TN957

A

2017-08-21)