唐小军[1]2003年在《实时信号处理—算法的实时性与算法—硬件映射》文中研究表明本文部分研究内容来源于国防预先研究课题“实时测量中的数字信号处理技术”。该课题的目标之一是研究算法的，尤其是测量算法的实时性能。按照课题要求，论文首先研究如何提高FFT谱分析算法的实时性。基于复调制的细化算法是经典的谱细化算法。在这种算法里，对长采样数据复调制，把欲分析的频段的中心频率移到零频点，然后重采样、低通滤波得到欲分析的频段，再做FFT分析。基于复解析带通滤波的方法是使用解析带通滤波器直接对长采样数据抽取滤波，然后做少量点的频移。基于多相滤波的细化算法改进了复调制细化算法的滤波环节。而基于均匀DFT滤波器组的算法充分利用了滤波器组的中心频率的分布特点，省略了复频移环节和整序环节，同时利用多相分解的方法改善了滤波环节，兼有各种方法的优点而大大的提高了算法的实时性。论文使用MATLAB对算法进行了功能仿真，在TMS320C6711 DSK上实现算法以进行实时仿真。仿真结果符合理论推导。提出或改进的谱细化算法可用于研制高性能的实时频谱分析仪。论文第二部分研究把数字信号处理算法高效率地映射到信号处理硬件结构上的方法，侧重于固定资源约束下的算法-硬件映射的研究。考虑到算法映射问题的NP复杂度和求解时间的指数性增加，本文主要研究两步规划方法，即先进行数据流图的最优规划，然后进行处理器的映射。论文运用运筹学中的0-1整数规划方法建立算法-硬件映射模型。根据已提出的数据流图的界，确定规划和映射模型的目标函数，即最小化循环周期界和周期延迟界，进而建立规划和映射问题的一系列的约束条件。对IIR滤波算法在4个PE的处理器阵列上的映射建立了模型，并使用LINGO规划软件进行了模型求解。接着对模型进行了改进以适合信号处理算法向超长指令字（VLIW）的数字信号处理器进行映射，建立规划与映射模型用于向TMS320C6X进行指令映射。对2阶IIR滤波算法在TMS320C6X上的映射建立了模型，并使用LINGO进行模型求解。提出的算法-硬件映射方法可以用于指导实时信号处理系统的最优设计，也可以用于研究VLIW DSP的自动优化编译系统。
李聪欣[2]2016年在《基于多核DSP的大前斜SAR并行实时处理技术研究》文中研究表明合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候、远距离、二维成像等特点,可以大大提高雷达的信息获取能力。大前斜SAR可以获得平台侧前方目标区域的二维高分辨图像信息,可以提高复杂背景中的信杂比及目标识别(多目标分辨与选择)能力,可以提高图像匹配与目标识别能力,从而具有提前实时侦察、可以多次重访重点、热点地区等优点,因此大前斜SAR实时成像处理研究具有重要意义。本文主要内容包括:1.针对大前斜成像中大走动、强耦合等特点,分析了前斜SAR的几何构型,建立了斜距模型与点目标回波模型,分析了斜距模型误差、距离徙动校正误差和二维耦合误差,给出了聚焦算法的选择方法;其次,介绍了运动误差的种类及影响因素,给出了参数估计及补偿方法;最后分析研究了几何校正原理及投影方法,并结合工程应用给出了改进的大前斜SAR成像算法全流程。2.针对大前斜SAR成像复杂的算法流程和强实时的特点,研究了高效的并行处理理论,介绍了加速比、并行效率等并行处理性能评价指标及影响因素,并从雷达并行信号处理的角度,着重对并行处理单元的选取、并行处理的拓扑结构、任务的分配方法等要素进行了分析,提出了能适应实际应用的并行处理结构。3.研究了基于TMS320C6678的并行实时信号处理技术。首先,对TMS320C6678芯片进行了介绍,讨论了该芯片的数据存储与直接数据访问技术(DMA);其次,重点研究了前斜SAR并行实时信号处理系统的拓扑结构、多核同步与通信机制、算法映射与任务分配等;最后,结合前斜SAR系统的挂飞实验结果进行了分析,验证了本文并行成像设计的正确性以及有效性。
沙瑜[3]2014年在《基于多核DSP的InSAR实时信号处理研究》文中提出干涉合成孔径雷达(InSAR)是基于合成孔径雷达(SAR)发展起来的一种新体制雷达,具有全天时全天候的工作特性,能够获得高精度的数字高程图,是进行地形测绘、地表形变监测等方面的重要手段。InSAR通过不同的视角观测同一场景,聚焦得到两幅相干的SAR图像后,再经InSAR处理得到散射点的相位(高程)信息,是现代雷达技术的研究热点。InSAR得到数字高程图的过程复杂,处理步骤多,运算量远大于SAR成像,且很多处理步骤不能利用FFT等快速算法,只能逐点处理,如果要对InSAR获取DEM的过程进行实时处理,则对算法的优化、处理芯片的选择、硬件平台的搭建和算法的具体实现都有很高的要求。本文针对基于多核DSP TMS320C6678的InSAR实时处理系统的实现进行了深入研究,主要研究内容及所取得的研究成果为:1.对InSAR实时处理算法进行了研究。针对InSAR系统信号处理的实时性要求,对InSAR处理的关键步骤进行了分析,在此基础上,给出了适合并行处理的实时算法,并针对特定的单航过短基线InSAR系统,分析了图像配准、图像预滤波和平地相位去除对系统相干性的影响,结合相干性对相位噪声的影响,给出了短基线单航过InSAR实时信号处理系统的算法流程。在流程优化的基础上,结合多核信号处理芯片C6678分析了InSAR实时信号处理系统的运算量要求,给出了具体的实时处理算法设计方案。2.对基于多核信号处理芯片C6678的InSAR实时信号处理硬件实现方案进行了深入研究。InSAR信号处理中复乘加运算多,且不能使用FFT等快速处理算法,只能逐点进行处理,但是其处理流程容易实现并行化设计,在此基础上,根据InSAR实时信号处理系统的要求,提出利用TI DSP TMS320C6678的多核架构来实现InSAR处理步骤的实时化和并行化设计。基于C6678存储器间数据传输速率的约束关系,设计了最优的DMA数据搬移方式,最大限度的利用总线带宽、减少数据搬移时间。对于InSAR实时信号处理系统在硬件上的实现,提出了两种不同的实施方案,并结合C6678的内部架构与cache机制分析对比了两种方案的优劣。最后根据InSAR实时信号处理系统的实时性要求,确定了最优的InSAR实时信号处理系统的具体实现方案。3.对基于C6678的InSAR实时信号处理硬件实现进行了优化研究。基于确定的硬件实现方案,结合C6678的内部存储空间大小和数据搬移的效率,提出了一次搬入多行数据来提高带宽利用率,从而减少数据搬移时间、提高系统实时性的处理方式,并结合对仿真数据的处理耗时对比,说明了该方式的有效性。针对相位解缠绕在硬件实现上的存储空间的限制,提出了两种不同的分块方法来进行相位解缠,结合不同大小的数据处理得到的解缠相位和耗时,分别说明了两种分块方法的优劣。最后,分别利用DSP和MATLAB对仿真数据进行处理,将最终的DEM结果进行对比,分析了其误差分布,验证了基于C6678进行InSAR实时信号处理的实时性和有效性。
房骥[4]2013年在《基于多核CPU的软件无线电平台研发及应用技术研究》文中研究表明随着移动通信的飞速发展,传统基于专用硬件实现的通信设备由于功能单一且固定,造成各通信标准和系统之间不能互相兼容,而且升级困难。而软件无线电技术可以很好地解决这些问题,它可以将不同无线电系统整合在同一通用硬件平台上,利用软件实现无线通信协议,充分发挥软件的灵活性。目前,很多软件无线电平台都是基于可编程硬件实现,如现场可编程门阵列或嵌入式数字信号处理器。这样的硬件平台虽然能满足现代高速无线通信协议对数字信号处理能力及时间的要求,但是编程相对困难。相比之下,基于通用处理器架构(如：普通PC)的软件无线电平台在性能与开发难易度方面提供了新的权衡,程序员在一个熟悉的架构与开发环境中,使用相对便宜的射频板卡就可以实现新的无线通信协议。但是,由于PC的硬件和软件并不是专为无线信号处理而设计,现有基通用处理器的软件无线电平台只能实现有限的性能。针对基于通用处理器的软件无线电平台所带来的挑战与机遇,本文以交叉学科思想,结合计算机与通信学科,介绍了基于多核CPU的软件无线电平台-SORA;针对无线通信中信号处理的特点设计并实现了一个高效、模块化的软件编程模型-CORA;基于SORA软件软件无线电平台及CORA编程模型实现了IEEE802.11n2x2MIMO系统;利用软件无线电天然跨层特性,对目前无线局域网中MAC协议效率低下的问题进行分析,并提出跨层解决方案-FICA。论文的主要工作和创新点可以归纳为以下几个方面：1.基于多核CPU实现了软件无线电平台-SORA。通过分析无线通信协议中物理层与MAC层的特性,提出基于通用处理器的软件无线电平台所需具备的条件,并基于多核CPU实现了软件无线电平台-SORA,并通过实验验证了系统的高性能性。SORA利用现代处理器中多核心及高容量、低延迟缓存结构,通过查找表、SIMD并行指令、多核流水线处理及独占CPU核心等技术,加速无线信号处理的速度,满足了系统对无线通信协议中延迟及定时的需求。同时,基于SORA平台,实现了一个实时802.11a/b/g无线通信系统,该系统可以实时处理物理层编/译码以及MAC层协议,可以与商业802.11设备无缝地相互通信,在各调制速率下,达到与商业802.11设备相似的性能。2.设计并实现了一个灵活、模块化的信号处理编程模型-CORA。SORA展示了当代通用处理器的计算能力可以满足高速无线通信协议中数字信号处理的需求,但是在实际中使用软件实现高速信号处理仍然是一项具有挑战性的任务。程序员需要具备大量的优化经验,甚至使用底层汇编指令,通过这样的方式实现的程序往往结构凌乱,难以实现代码复用,程序难以并行化,因此需要建立一个高效、模块化的数字信号编程模型。本文在SORA软件架构的基础上,针对无线通信中数字信号处理的特点,利用现代处理器结构中多核心并行处理的特点,结合现代编译器的优化能力,提出了一个灵活、模块化的编程模型-CORA,具有灵活、高效、低延时、高代码复用性等特点,可以极大地提高编程效率。利用CORA编程模型及辅助开发库,程序员可快速、灵活地实现不同通信协议物理层,并具有高效的执行效率。3.基于SORA实现了802.11n2×2MIMO系统。以802.11n2×2MIMO为例,介绍了物理层编/译码过程及算法,对系统实现所面临的实际问题做了介绍并给出了解决方法。基于CORA编程模型实现了物理层编/译码过程,对各部分算法针对多核CPU结构做了特定的优化,提高算法运行速度。基于SORA软件无线电平台中实现了原型通信系统,通过实验验证了物理层编/译码吞吐率可以满足实时计算的要求,并在实际物理信道中评估了物理层译码性能。该系统的开发和实验进一步展示了SORA软件无线电平台的高性能及灵活性,又进一步验证了CORA模型的易用性和有效性。4.细粒度信道接入媒体访问控制技术-FICA。SORA软件无线电平台的灵活性促使了无线新系统的研究。本文针对目前无线局域网中随着物理层数据速率提高而MAC层效率低下的问题,提出基于OFDM的细粒度信道随机接入方案-FICA,将整个宽带信道分为宽度相等的子信道,多个终端可以根据各自需求同时使用子信道,从而提高总体效率。在SORA软件无线电平台中实现了FICA的物理层,在实际信道中验证了物理层设计的合理性与可行性。基于NS-3的仿真进一步验证了在大规模网络中,FICA的网络效率比802.11有了极大地提高(10%-600%)。
冯文鑫[5]2017年在《基于FPGA+DSP的SAL实时信号处理研究》文中研究表明合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)利用合成孔径原理和脉冲压缩技术对远距离目标进行成像,相比真实孔径雷达获得了更高的空间分辨率。相对于SAR采用微波波段探测目标,合成孔径激光雷达(Synthetic Aperture Ladar,SAL)采用波长更短的光波波段探测目标,从而可实现更高分辨率,因此SAL被越来越广泛地应用于军事和民用的各个领域中。而实时信号处理技术是雷达在工程实现中的关键环节。本文在此背景下,在国家重大专项《××××成像算法和大气影响研究》和《合成孔径激光雷达技术研究》项目支持下,开展了机载SAL高性能实时信号处理板卡的设计与算法实现的研究。本文主要工作总结如下:1.阐述了SAR的成像原理,该原理同样适用于SAL,并在此基础上对成像算法——距离-多普勒(简称R-D)算法进行了描述。由于本项目中SAL采用振镜扫描提供二次相位的方式产生信号,而振镜扫描非线性,在成像过程中直接采用R-D算法距离脉压无法完成,所以本项目采用了插值算法对回波数据先行处理。因此,阐述了插值算法的概念并提出了适用于本SAL信号处理板卡的成像算法。2.分析比较了当前较为成熟并可应用在SAL中的硬件器件,并根据本项目中SAL的性能要求选择了基于FPGA+DSP搭建信号处理板卡的硬件设计架构。进而论述了信号处理板卡的硬件设计过程,其中首先阐述了核心芯片的选型过程并重点论述了FPGA与DSP间及DSP与上位机间通信接口模块的设计,两个模块分别采用了SRIO和千兆以太网接口,其传输速率分别可达到6.25Gpbs和200Mbps;之后详细论述了FPGA和DSP的外围设备设计及配置加载;最后给出了本SAL信号处理板卡的实物设计结果。3.详细论述了成像算法在信号处理板卡中的任务分配及软件实现过程。任务分配中FPGA负责实现距离向数据的插值和脉压处理以及方位向数据的匹配滤波处理,DSP负责实现数据矩阵的转置处理。将仿真数据导入板卡,经处理最终得到的成像结果可通过千兆以太网传送至上位机进行显示。通过与MATLAB算法仿真所得图像的对比,验证了成像算法在信号处理板卡中实现的可行性。计算各功能模块的处理耗时,经分析可知板卡满足项目中SAL的实时性要求。本文完成了基于FPGA+DSP的SAL实时信号处理板卡的硬件设计和算法实现等方面的工作。本信号处理板卡具有极强的数据处理能力,能够满足项目中SAL的性能要求,具有一定的工程应用价值。
吴泽鹏[6]2013年在《非制冷红外热成像系统关键技术研究》文中研究表明近年来，红外成像技术得到迅速的发展，无论在军用或者商用领域，红外热成像系统都发挥着重要的作用。相对于传统的制冷型热成像系统，非制冷红外成像系统具有价格低、体积小、重量轻、功耗低的优点，并逐渐在红外热成像系统的技术发展中获得更大的关注。本文首先从红外成像系统基本理论出发，研究了红外热成像系统的基本模型，并分析了影响系统成像质量的主要因素以及生成的红外图像的主要特征，并重点针对红外焦平面阵列的非均匀性校正、红外图像的高动态范围压缩和细节增强等问题进行了深入的研究。红外焦平面阵列的非均匀性严重影响了系统的成像质量。分析了系统非均匀性特征及其产生机理后，探讨了国内外研究中基于黑体标定和基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正方法。针对传统基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正过程中鬼影现象和目标退化问题，提出了一种基于受限高斯滤波的非均匀性校正方法。实验表明，该方法将红外图像的图像的信噪比(PSNR)从19.43dB提高到了30.71dB，在得到较好的非均匀性校正效果的同时，有效地解决了图像的鬼影现象以及景物退化的问题。针对红外图像普遍具有对比度低，信噪比低等特点，研究了红外图像动态范围压缩和细节增强的主要手段。针对传统红外图像动态范围压缩和对比度增强方法对原始图像信息保留不足的缺点，提出了一种基于最优映射曲线的红外图像动态范围压缩和对比度增强方法，该方法在最小化了图像增强前后均方误差的同时，明显改善了图像的整体视觉效果，且处理速度快，自动化程度高，适合红外图像视频的实时处理。为实现红外热成像系统信号的实时处理，设计了基于FPGA的红外成像信号处理系统。该系统以FPGA作为核心实现了系统的焦平面驱动设计、红外焦平面阵列非均匀校正、图像的动态范围压缩和细节增强处理、图像的模拟视频输出以及该系统中数据流控制等全部功能。最后，针对研制的红外热成像系统，利用现有的测试平台以及Matlab等图像处理软件，对该系统的功耗，非均匀性、噪声等效温差、最小可分辨温差及系统成像时间等指标进行了详细的评估。本文的研究内容对中科院某型非制冷红外热像仪的成功研制具有重要的参考意义和实用价值。
周昕[7]2016年在《星载多模式SAR成像算法工程优化及验证》文中提出合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是成像雷达的一种,具有全天候、全天时、远距离、高分辨率成像等优点,被广泛应用于军事侦察、环境监视等领域。星载SAR成像处理技术是卫星遥感对地观测的重要手段。星载SAR成像处理器受到体积、重量、功耗的强约束,需要海量的运算和存储,工作模式复杂,处理算法多样。在确保高分辨率的情况下,如何提高运算速度、减小存储空间是星载SAR成像处理实现技术的重要研究内容。本文研究了多模式(条带、多通道和滑动聚束模式)星载SAR成像算法的工程优化方法,从算法层面对星载多模式SAR成像系统进行资源和实时性的优化。本文研究的工程优化方法包括两种:1、对成像算法进行定点化的工程优化方法;2、成像算法中复杂运算的工程优化方法。本文的主要工作包括:(1)研究星载多模式SAR成像算法的定点化方法。通过分析叁种模式成像算法运算量,将运算量最大的FFT作为定点化实现的关键运算。通过分析定点FFT误差传递模型,得到了字长配置方案与定点FFT输出信噪比的解析关系,并利用真实数据验证了这一关系,为成像系统中定点FFT最优字长配置方案的搜索确定了理论基础。(2)研究星载多模式SAR成像算法中复杂运算的工程优化方法。针对成像算法中影响系统实时性的复杂运算进行了面向工程应用的改进:对开方和拟合等非线性运算进行线性化处理,降低了实现复杂度;对叁个相位补偿因子进行了抽取处理,降低了运算量,提高了成像处理速度;针对FFT中乘法运算占用逻辑资源多,运算速度慢的特点,采用高基FFT算法降低了FFT中乘法的数量,提高了FFT的实时处理能力;针对星载多模式SAR成像系统中FFT点数多样的特点,采用分阶段小点数拼接的方法实现了多种点数的FFT,通过对FFT模块的复用,降低了硬件资源的消耗。(3)针对以上工程优化方法进行了全系统的仿真与验证。基于SystemC搭建了星载多模式SAR成像算法的验证环境,为算法优化方案效果的评估提供了系统级验证平台。通过理论分析与仿真验证结合的方法,确定了多模式SAR成像算法最优的运算优化方案和最优的定点FFT方案。经过验证与评估,该方案能够在满足成像精度要求的同时大幅降低成像系统的硬件实现规模,提高成像系统的实时性,满足了多模式星载SAR成像处理系统小型化和实时信号处理的要求。
徐杰[8]2017年在《宽窄带雷达信号处理在GPGPU上的实现》文中认为由于“硬件可重组、软件可重构、功能可定制”的开发需求,雷达研制工作逐步由专用封闭转向通用开放。本文分析了基于GPGPU(General-Purpose GPU)的异构并行通用计算平台在雷达实时信号处理领域的应用及其软件化体系架构的设计方案。首先对异构计算体系和并发多任务编程模型进行总结,确定了采用GPU加速的异构计算平台和MPI(Message Passing Interface)、OpenMP(Open Multi-Processing)模型以及CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构的混合编程模型,充分发挥异构并行平台的多层次存储和不同粒度并行的优势,以获得最高的计算性能。其次在分析GPU并行编程和优化技术的基础上,对两种典型宽窄带雷达信号处理过程进行并行化设计。在窄带脉冲多普勒雷达信号处理的并行化设计中,重点对脉冲压缩和恒虚警算法进行数据级并行获得了700多倍的加速效果;在宽带逆合成孔径雷达信号处理的并行化设计中,对关键的包络对齐和自聚焦提出了对数步长的递归包络对齐方法,获得了4倍的加速效果。在与传统嵌入式平台的性能对比实验中验证了并行算法时间复杂度和计算复杂度随数据量变化的稳定性;在替换传统嵌入式平台的实验中验证了并行算法运算结果的正确性和通用计算平台的实时性。最后在总结四种并行多处理编程模型和对两种典型雷达信号处理过程的并行化设计的基础上,结合对国外软件化雷达体系架构的调研,为本文基于GPU的异构并行通用开发平台设计了软件化体系架构,并对涉及的两项关键技术作出简要分析。通过软件架构的五层划分(硬件层、硬件抽象层、中间件、核心框架、组件化应用层)实现雷达信息处理系统开发的四个层次(硬件系统、软件平台、算法组件、雷达系统)充分解耦,实现了更专业的任务分工和更通用的产品研发,为雷达研发体系的开放化和满足用户关于多功能可重组的需求奠定了基础。
王坚[9]2011年在《基于DSP的单频激光实时信号解调方法研究》文中进行了进一步梳理随着精密机械加工工艺的不断发展,对物体实现微小振动和微小位移精确测量的研究逐渐得到了人们广泛的重视。在众多测量方法中,激光干涉测量法由于其测量精度高、设计结构简单、适用于各种复杂环境和动态范围大等优点而得到了广泛的应用。由于激光干涉仪最终的测量信号都是以相互正交的信号形式给出的,所以,正交相位实时解调技术的实现与高精度激光干涉仪测量就显得密不可分了。为了保证正交相位实时解调的实现,不仅需要采用合适的解调算法,例如：非线性误差校正算法和细分查表等,同时,还需要搭建高速数据采集系统和高速数据处理系统为正交相位解调提供高效的硬件平台。本文研究了一种基于DSP的单频正交偏振激光干涉仪的实时信号解调系统。其中,以Altera公司的飓风3代FPGA芯片EP3C25为核心,构建了一套8通道多触发模式大数据量高速数据采集系统。以TI公司的C6000系列DSP芯片6713为核心,构建了一套高速数据处理系统完成了干涉仪信号的非线性误差校准和相位细分等解调算法。通过FIFO芯片和DSP芯片的在片外设HPI接口实现了系统间的数据输入输出控制。此外,结合硬件特点,本文还对解调算法的实时实现进行了探索。本文的主要研究内容如下：第一章介绍激光振动测量的实时解调方法现状,重点对现阶段的高速数据采集技术和干涉信号实时解调方法分别进行论述,最后给出了本文的解调系统硬件设计指标。第二章首先对单频激光振动测量系统的信号输出特性进行了阐述,之后对实时解调算法的主要原理进行的介绍。第叁章首先给出了本文的信号解调系统硬件结构,然后对高速数据采集系统部分主要电路的设计原理进行了分析,并给出了部分电路的时序仿真图,随后,给出了高速数据处理系统部分电路的设计原理,并对该系统的数据通路进行了叙述。第四章对实时信号解调算法进行了简述,并重点对算法的实时性优化进行了分析,给出了部分耗时仿真分析。第五章给出了实时解调系统的高速数据采集和数据处理实验的仿真和实测结果,并对实验结果进行了简单分析。第六章对文章的各部分内容进行了总结并给出最后的结论。
卢再奇[10]2002年在《弹载毫米波雷达目标识别实现技术研究》文中研究指明本文结合国防科技重点预研项目“毫米波主动寻的制导目标识别”，主要开展弹载宽带毫米波雷达目标识别技术和实时信号处理技术及其实现的研究工作。 绪论部分对宽带毫米波雷达精确制导与自动目标识别技术及实时信号处理技术进行了简要评述。首先对国外毫米波雷达精确制导武器的发展和现状进行了回顾和总结；接着回顾了宽带毫米波雷达目标识别的发展过程，对各种宽带毫米波雷达目标识别方法进行了归纳；在分析了雷达信号处理等应用领域对处理机的要求之后，对并行处理机的体系结构和组成进行了分析。最后介绍了本文的主要工作。 第二章提出了一种宽带高分辨雷达目标一维距离像识别新算法，即基于目标散射模型的匹配识别算法。该算法首先从光学区雷达目标的多散射中心理论出发，在大量实测(暗室或外场测量)数据的基础上，建立待识别目标的叁维电磁散射模型。目标识别时，用目标的实测距离像与数据库中所有目标的叁维散射模型在任意姿态角上的投影形成的距离像进行匹配，取相关性最强的目标类型作为识别输出结果。该方法以目标多散射中心理论为基础，只需要存贮目标的叁维散射模型参数，需要的存贮量较少；与常规的全姿态角匹配识别方法比较，基于目标散射模型的匹配识别方法，由于利用了遗传算法的全局寻优能力，计算量较小。因此，特别适合于导引头等实时性要求高、硬件环境有严格限制的场合。 本文第叁章对毫米波导引头自动目标识别(ATR)实时信号处理实现技术进行了研究。采用并行处理是目前雷达信号处理的发展趋势。文章分析了组成并行处理机的处理器必须具备的特点，提出了研制弹载实时信号处理系统需要注意的问题；近几年，各种处理器性能提高非常快，系统中互连网络已经成为影响系统总体性能的主要因素。为此，对一种由常用的DSP芯片组成的多处理器系统的处理器利用率进行了分析，提出了多处理器系统互连网络设计的基本原则；本章使用遗传算法作为实现多处理器调度的工具，提出了一种新的任务调度算法，该算法主要是为了解决在任务数任意、任务计算时间不相等、任务前趋关系任意、以及任务间存在通信和考虑任务存贮器要求的情况下，如何优化任务在各个处理器上的分配和执行顺序，使得多处理器系统总的执行时间最小；最后对一个目标识别算法进行了硬件实现优化分析，根据分析结果，将算法映射到由DSP芯片组成的环形网络连接的处理器拓扑结构上，得到了多处理器系统的原理框图。 第四章研究了自动目标识别算法的实时实现技术。在对当时多种先进的DSP器件性能进行分析和比较论证的基础上，选用TMS320C80芯片，研制了基于PC机ISA总线的目标识别算法开发演示系统；基于多处理器的弹载脱机处理系统是本文研究的另一个内容，系统使用模块化结构，采用自定义总线。该系统还可通过PCI总线与 国 防科学技术大学研究生院学位论文PC机组成实时信号处理系统；为了配合外场雷达数据录取试验的开展，研制了四通道高速数据采集系统。该系统用PCI总线作为输入计算机的数据接口，使用DN传输将采集的雷达信号实时地输入计算机，以实现大容量高速数据采集与记录；最后，在实验室条件下，使用大量的实测数据，对所研制的开发系统和弹载系统进行了测试，结果表明，其功能和实时性指标达到了系统设计要求。 第五章对本文的工作进行了全面的总结。
参考文献：
[1]. 实时信号处理—算法的实时性与算法—硬件映射[D]. 唐小军. 电子科技大学. 2003
[2]. 基于多核DSP的大前斜SAR并行实时处理技术研究[D]. 李聪欣. 北京理工大学. 2016
[3]. 基于多核DSP的InSAR实时信号处理研究[D]. 沙瑜. 西安电子科技大学. 2014
[4]. 基于多核CPU的软件无线电平台研发及应用技术研究[D]. 房骥. 北京交通大学. 2013
[5]. 基于FPGA+DSP的SAL实时信号处理研究[D]. 冯文鑫. 西安电子科技大学. 2017
[6]. 非制冷红外热成像系统关键技术研究[D]. 吴泽鹏. 中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所). 2013
[7]. 星载多模式SAR成像算法工程优化及验证[D]. 周昕. 北京理工大学. 2016
[8]. 宽窄带雷达信号处理在GPGPU上的实现[D]. 徐杰. 西安电子科技大学. 2017
[9]. 基于DSP的单频激光实时信号解调方法研究[D]. 王坚. 哈尔滨工程大学. 2011
[10]. 弹载毫米波雷达目标识别实现技术研究[D]. 卢再奇. 国防科学技术大学. 2002
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