基于FPGA非合作捷变频雷达实时参数提取
2016-12-19范中平王亚森鲍庆龙陈曾平
范中平，王亚森，鲍庆龙，陈曾平
(国防科技大学 自动目标识别重点实验室，湖南 长沙 410073)
基于FPGA非合作捷变频雷达实时参数提取
范中平，王亚森，鲍庆龙，陈曾平
(国防科技大学 自动目标识别重点实验室，湖南 长沙 410073)
针对某捷变频雷达信号特点，提出了一种快速估计直达波参数的方法。该方法采用基于频域检测的方法粗略估计脉冲宽度，再与精确的脉宽模板匹配，获得脉宽的精确值，然后用基于STFT和解线调法的频域参数估计算法估计带宽、载频，再与精确的载频模板匹配，获得载频的精确值。并在FPGA硬件系统实现了文中参数提取算法，利用实测数据进行的测试结果表明，文中提出的参数提取方法精度高、速度快、计算量小，已成功应用到某电子侦察系统中。
捷变频；直达波；参数提取；电子侦察
某捷变频雷达是大型有源相控阵雷达，波束扫描灵活多样，信号格式类型多，调制方式复杂，日常工作就全时间在较宽的频率范围内脉间相参捷变频[1]，如何快速、准确地提取其直达波参数是针对其电子侦察分析系统研发的关键技术[2]。
本文研究的某捷变频雷达直达波为线性调频(Linear Frequency Modulated)信号，估计的参数有脉宽(Pulse Width)、带宽(Bandwidth)、载频(Carrier Frequency)。针对LFM信号检测问题，目前已有众多文献提出了许多应用于不同场合的检测算法，包括分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform)、魏格纳分布[3](Wigner-Ville Distribution)、最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)、短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform)、小波变换(Wavelet Transform)等方法。文献[3]借助WVD-Hough变换的线性积分过程实现LFM信号的检测与参数估计。文献[4]提出了用FrFT插值实现LFM信号的参数估计方法，突破了分数阶傅里叶域分辨率的限制，提高了参数估计的精度。文献[5]提出了基于短时傅里叶变换和小波变换的参数估计算法。文献[6]提出了用MLE方法估计跳频信号的载频及跳频时间周期。为了将算法应用于工程，必须寻找一种能快速估计参数的方法，本文提出一种基于频域检测方法粗略估计脉宽，粗略估计的脉宽与精确参数模板匹配后可获得精确的脉宽参数。针对某捷变频雷达信号特点，采取基于STFT和解线调法的频域参数估计算法估计带宽和载频，该方法能准确估计出带宽的值，且粗略估计的载频与精确参数模板匹配后可获得精确的载频参数。本文提出的快速估计某捷变频雷达直达波信号参数的方法计算量小、速度快、精度高，适合实际工程实现。
1 脉冲参数提取的流程及算法
首先，用基于频域检测法的粗测时间参数的方法估计脉宽，通过与脉宽模板匹配，获得脉宽的精确值；其次，用基于STFT和解线调法的频域参数估计算法精确估计带宽、粗略估计载频，通过与载频模板匹配，获得载频的精确值。
1.1 频域检测法估计脉宽
频域检测法是检测脉冲的传统方法，为了在频域中检测信号，需要将信号以帧为单位在时域上划分，并且确定FFT重叠方式，如图2所示，图2(a)为连续无重叠FFT方式，图2(b)为以Nc为重叠长度的FFT方式。重叠长度Nc(Nc≤Ns，Ns为帧长度)越大，运算量越大，但时域分辨率越高。但在实际硬件电路中，有重叠长度的FFT计算方式不易实现，本文采用没有重叠的FFT方式。
图1 参数提取流程框图
图2 频域检测方式
对于离散信号序列，选取帧的长度为Ns，且做Nfft点FFT。确定Ns及Nfft需考虑以下几个因素：
(1)若用频域检测法，则要求Nfft小于最小可检测脉宽，且为了有效检测窄脉冲，提高时域分辨率，减小误差，需要使Nfft和Ns越小越好；
(2)信号的频域分辨率为Fs/Nfft，若要提高信号的频域分辨率，则希望Nfft和Ns取值较大。
下面研究脉冲到达时间和结束时间的表达式。检测到信号有3种情况，如图3所示。虚线框表示一帧，其长度为Ns，假设以帧后沿Ts作为估计时间，则真实的TOA为Tstart=Ts-ΔT，ΔT为误差，且Tstart～U[0,Ns/Fs]，所以有
ΔT=Ts-Tstart,Tstart∈[0,Ns/Fs]
(1)
ΔT的均方误差为
(2)
可以得出，当Ts=Ns/(2/Fs)时，误差ΔT的均方误差最小。因此，对脉冲到达时间进行补偿。同理，对脉冲结束时间进行补偿，得到
(3)
(4)
(5)
其中，M表示在第m帧检测到脉冲；n表示在第n帧脉冲结束。
图3 检测脉冲示意图
首先给出以下两个定义：(1)脉冲检测状态，没有检测到脉冲的系统状态；(2)脉冲测量状态，同一个脉冲开始与结束之间的系统状态。
频域检测法估计参数步骤如下：
步骤1 以N为单位将信号划分成不同的帧，对每一帧做FFT，将FFT的最大值 作为当前帧的幅度，依此类推；
步骤2 确定检测门限VT，利用双门限法，将Amax与VT进行比较，若连续q个幅频序列的最大值Amax
步骤3 记录当前对应的脉冲到达时间Tstart；
步骤4 判断脉冲是否结束。若结束，记录当前对应时间Tend。
1.2 检测门限确定
(6)
式中，nm为第m时刻的噪声值。
VT=μ1+aσ1
(7)
式中，a由虚警概率确定。
确定检测门限以后，>VT的部分即认为有信号，反之没有信号，但由于噪声的随机性，在没有信号的情况下，可能会出现虚警；当信号较弱时，可能会出现漏警。为了消除这种影响，采用双门限法，即认为只有当连续超过门限p次，才认为有信号，同理，只有连续低于门限q次，才认为信号结束。
1.3 基于STFT方法估计带宽
STFT法是最常用的一种时频分析方法[8]，是傅里叶变换的自然推广，其通过时间窗内的一段信号来表示某一时刻的信号特性。
若给定信号x(t)∈L2(R)，其STFT定义为
(8)
其中，ω(t)是一宽度合适的窗函数，从式(8)可知，STFT就是信号被以t为中心的窗函数ω*(τ-t)加窗后所作的傅里叶变换。
用STFT方法估计载频及带宽，其步骤为：
步骤1 选择窗函数ω(n)，长度为Nω≪N，N为信号的长度，本文选择矩形窗；
1.4 解线调法估计载频
解线调[9]就是解除线性调频信号s(n)的线性调制，又称去斜处理，其将s(n)变成一个单频信号，进而可测得该单频信号的频率，该频率即为线性调频信号的载频。
令s(n)为一个单分量线性调频信号序列
(9)
假定s(n)的调频斜率k已知，用e-j2πk(n,Ts)2与信号相乘，得
f(n)=s(n)·e-j2πk(n·Ts)2=Aej2πf0n·Ts,n=0,1,2,…
(10)
即f(n)变成了单频信号，其频率等于起始频率f0。如图4 (a)表示线性调频信号时频图;τ为脉宽;f0为载频;调频斜率k=Δf/τ。图4(b)表示解线调之后的时频图，信号变成单频信号，频率为f0，脉宽τ不变。
图4 解线调示意图
2 硬件实现
2.1 FPGA器件选型
设计选用Xilinx公司的XC6VSX315T芯片。该芯片资源如图5所示。具有高速串行收发器，能支持各种协议的高速串行传输；内部集成了大量高性能处理单元，能实现大规模实时运算；内部集成了高速大容量的块RAM，同时外部可扩展QDR、DDR3等高速缓存器件，能满足高速采集对数据缓存的需求[10]。
图5 XC6VSX315T资源
2.2 时域参数测量模块
本系统将上述算法利用FPGA实现。在测量脉宽时，将A/D采集的数据通过乒乓操作做64点分段FFT,其中FFTIP核的工作时钟为360MHz,然后利用乘法器和加法器产生分段FFT的结果，最后利用双门限检测法计算得到脉宽。
图6 时域参数测量
2.3 频域参数测量模块
系统频域参数测量如图7所示，由于A/D采集的数据既要测量时域参数也要测量频域参数，所以先将A/D采集数据经过QDRII缓存，然后做16 384点FFT，最后通过解线调得到带宽和载频。本系统FPGA配有2片QDRII存储芯片，型号为CypressSemiconductor公司的CY7C1565KV18，采用4字突发的访问方式，进行了地址位扩展，扩展后位宽为256位，深度为2MB，则存储容量为64MB，满足系统缓存要求。
图7 频域参数测量
图8 参数测量时序
图9为直达波参数测量板，包括高性能FMC数据采集卡和信号处理载板，是本系统参数测量的核心部分。
图9 参数测量板
3 实测数据验证
依托课题项目，采集了某捷变频雷达大量实测数据，通过长时间的分析实测数据，获得了该雷达发射脉冲的精确参数模板，根据本文提出的参数估计方法及流程，可快速、准确地估计出信号的脉宽、带宽、载频。由于该雷达辐射源信号带宽只有1.25MHz和0.25MHz，故本系统主要就脉宽和载频参数进行了实际系统环境下的试验。测试是在SNR约12dB下进行的。在射频频率为496.125MHz下，变化脉冲的宽度进行脉宽的测量，结果如表1所示；在脉宽为150μs下变换载频进行频率的测量，结果如表2所示。
表1 脉宽测试结果
表2 载频测试结果
表1和表2列出了本文算法测得的参数与精确参数模版的对比，实际工程中的测试结果表明，本文设计的基于某捷变频雷达辐射源的参数提取系统可以达到较高的测量精度，脉宽测量精度为1μs内，载频测量精度为lMHz以内，并和精确参数模版匹配得到精确参数。
4 资源消耗及处理性能
4.1 资源消耗
表3 资源消耗列表
4.2 处理性能
使用ISE中自带的综合分析工具对程序进行综合、实现之后，得到以下时序性能。
Timingsummary:
…………
Timingerrors: 5693Score: 4478848 (Setup/Max: 4478848,Hold: 0)
Constraintscover211689paths, 0nets,and92472connections
Designstatistics:
Minimumperiod: 9.862ns{1}(Maximumfrequency: 101.399MHz)
Maximumpathdelayfrom/toanynode: 2.961ns
本系统经过多次实测数据测试，从检测出直达波脉冲下降沿到测出参数仅需190μs，满足实时参数提取要求。
5 结束语
针对某捷变频雷达的直达波信号特性，提出了直达波参数提取方法及流程，实现了基于FPGA的实时参数提取。通过实测数据实际上板调试，验证了本文方法对直达波信号参数提取的有效性和实时性，结果表明本文方法可精确估计信号参数，其实时性也满足实际需求，适合实际工程应用。该研究成果既可应用到非合作无源雷达的时频同步上，也可应用到电子侦察系统中。
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Real-time Parameter Extraction of Non-cooperative and Frequency Agile Radar Based on FPGA
FAN Zhongping, WANG Yasen, BAO Qinglong, CHEN Zengping
(ATR Key Lab, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)
A fast method for parameter estimation of the direct-path signals is presented for a frequency agile radar. The pulse width (PW) is roughly estimated based on the method for the detection of frequency domain, and the accurate PW parameter is estimated by matching the PW template. Then, the accurate bandwidth (BW) is estimated and the carrier frequency (CF) is roughly estimated based on the de-chirp method. The Accurate CF is estimated by matching the CF template. Finally, the proposed parameter extraction algorithm is implemented on the FPGA hardware system. The test results of real data show that this method enjoys good accuracy and computational efficiency. It has been successfully applied to an electronic surveillance system.
frequency agile; direct-path signal; parameter extraction; electronic surveillance
2016- 01- 25
国家自然科学基金资助项目(61401489)
范中平(1993-)，男，硕士研究生。研究方向：雷达信号处理。鲍庆龙(1981-)，男，博士，讲师。研究方向：雷达信号处理；陈曾平(1967-)，男，教授，博士生导师。研究方向：雷达信号处理等。
10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.11.001
TN957.51
A
1007-7820(2016)11-001-05
