双射映射(bijective mapping)能够实现二维基于旋转不变子空间的信号参数估计算法(two-dimensional estimating signal parameters via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)的参数自动配对,从而有效降低计算复杂度.在双射映射...双射映射(bijective mapping)能够实现二维基于旋转不变子空间的信号参数估计算法(two-dimensional estimating signal parameters via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)的参数自动配对,从而有效降低计算复杂度.在双射映射中,相较于其他部分,矩阵的实数化涉及规模更大、复杂度更高的计算,对系统实时性的影响更大.为优化这一过程,从矩阵的稀疏性出发,对其计算流程进行了深入分析,在FPGA平台上设计并实现了一种由通用与延长流水线构成的矩阵实数化硬件加速系统.实验结果表明:该系统的计算误差控制在1.14×10^(-4)以内;当总阵元数为6、快拍数为32时,该系统仅用时2.62μs完成计算,且达到最大加速比8.17;在不同快拍数和阵元数的情况下,系统的资源消耗保持稳定.展开更多
直接将压缩感知(compressed sensing,CS)思想应用到相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计中会带来高计算复杂度的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于降维稀疏重构的二维DOA估计方法,该方法利用特殊阵列结构将二维冗...直接将压缩感知(compressed sensing,CS)思想应用到相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计中会带来高计算复杂度的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于降维稀疏重构的二维DOA估计方法,该方法利用特殊阵列结构将二维冗余字典构建问题转化为一维冗余字典的构建,同时提出了一种基于子字典空间谱重构的配对算法,从而在极大降低算法计算复杂度的同时,提高了配对成功概率。仿真结果表明,该方法对相干信源具有接近于克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)的估计性能,即使是在低信噪比、少快拍数和小角度间隔的情况下,仍有良好的估计性能。展开更多
在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)的主要问题之一是:脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出...在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)的主要问题之一是:脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA,SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,并为雷达系统的实时分析提供了保障。展开更多
在基于旋转不变子空间的信号参数估计(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法中涉及到求解信号子空间矩阵的逆矩阵,针对常用方法计算复杂度高,实时性差等问题,提出使用广义逆公式对信号子空间...在基于旋转不变子空间的信号参数估计(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法中涉及到求解信号子空间矩阵的逆矩阵,针对常用方法计算复杂度高,实时性差等问题,提出使用广义逆公式对信号子空间矩阵进行求解的方法.在FPGA平台上设计并实现了由复数矩阵乘法、矩阵LU分解、下三角矩阵求逆等子模块构成的广义逆矩阵求解系统.利用该系统求解广义逆矩阵所用的时间约为2.18 ms,与在MATLAB上对同样矩阵进行广义逆求解的平均用时15.7 ms减少了7.2倍.使用该系统的结果在MATLAB上完成后续仿真,对ESPRIT算法最终所得角度进行误差分析,最终所得角度的平均估计误差约为0.04°.结果表明,该系统能在保证结果精确度的同时有效减少运算时间.展开更多
文摘双射映射(bijective mapping)能够实现二维基于旋转不变子空间的信号参数估计算法(two-dimensional estimating signal parameters via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)的参数自动配对,从而有效降低计算复杂度.在双射映射中,相较于其他部分,矩阵的实数化涉及规模更大、复杂度更高的计算,对系统实时性的影响更大.为优化这一过程,从矩阵的稀疏性出发,对其计算流程进行了深入分析,在FPGA平台上设计并实现了一种由通用与延长流水线构成的矩阵实数化硬件加速系统.实验结果表明:该系统的计算误差控制在1.14×10^(-4)以内;当总阵元数为6、快拍数为32时,该系统仅用时2.62μs完成计算,且达到最大加速比8.17;在不同快拍数和阵元数的情况下,系统的资源消耗保持稳定.
文摘在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)的主要问题之一是:脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA,SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,并为雷达系统的实时分析提供了保障。
文摘在基于旋转不变子空间的信号参数估计(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法中涉及到求解信号子空间矩阵的逆矩阵,针对常用方法计算复杂度高,实时性差等问题,提出使用广义逆公式对信号子空间矩阵进行求解的方法.在FPGA平台上设计并实现了由复数矩阵乘法、矩阵LU分解、下三角矩阵求逆等子模块构成的广义逆矩阵求解系统.利用该系统求解广义逆矩阵所用的时间约为2.18 ms,与在MATLAB上对同样矩阵进行广义逆求解的平均用时15.7 ms减少了7.2倍.使用该系统的结果在MATLAB上完成后续仿真,对ESPRIT算法最终所得角度进行误差分析,最终所得角度的平均估计误差约为0.04°.结果表明,该系统能在保证结果精确度的同时有效减少运算时间.
