基于DDS的雷达中频信号源设计与实现

本文首先介绍直接数字频率合成技术的基本原理以及ADI公司DDS芯片AD9854的功能、特点、具体应用方法,提出利用Altera公司Cyclone系列FPGA和AD9854设计某型雷达中频信号源的具体方案,最后给出实测波形.结果表明信号质量较高,满足实际要求.     

一种高性能的可编程雷达信号处理机

本文介绍了我们新研究成功的一种可编程序雷达信号处理机。它的主要特点是:具有比普通MTD信号处理机更高的改善因子;处理模式程序可编,应用灵活;用FIR滤波器组实现多卜勒滤波,并对滤波器系数进行了优化设计;具有普通杂波图和“起伏杂波图”,改善了对低速目标的检测性能;硬件采用了位片式器件和高速乘加器构成的并行流水结构;电路装配采用了绕接工艺,可靠性高;体积重量也小。所以,这是一种适于推广应用的雷达信号处理新技术。     

动目标检测雷达的目标、杂波模拟器

本文介绍了我系雷达研究室研制的一种主要用中规模组件构成的动目标检测雷达的目标、杂波模拟器。它可以形成多种多卜勒频率的运动目标信号,以及云雨、地杂波和白噪声等多种杂波信号。这在鉴定有关雷达的动目标检测设备的性能时,是十分有用的。文中介绍了形成这些信号的有关原理和主要电路,并列出了有关信号的具体波形。     

基于CPCI总线的多DSP系统的接口设计

CPCI总线是一种兼容性强、功能全面的计算机总线。在计算机的控制下,通过它可以很方便地进行DSP程序加载、系统调试和实时监控。文章提出了一种利用PLX公司的PCI桥接芯片PCI9054实现多片Tiger SHARC DSP与CPCI总线接口的方法,同时详细说明了PCI9054的主/从传输方式、突发传输以及主机访问SDRAM的过程,并给出了电路框图及逻辑仿真图。     

恒虚警极化自适应子空间检测器

本文研究了在未知统计特性的局部均匀高斯杂波环境中的相干雷达极化自适应目标检测问题.基于广义似然比检验提出极化自适应子空间检测器,并推导出虚警概率和检测概率的理论表达式.研究结果证明该算法在均匀杂波环境和局部均匀杂波环境都有恒虚警的性质.比较了均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器、极化广义似然比检验和极化自适应匹配滤波器算法的检测性能,仿真分析了不同极化状态局部均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器算法在的检测性能.     

DSP与PCI总线接口设计及实现

以AD公司的SHARC处理器芯片为例，介绍一种采用FPGA进行ADSP-2106X与PIC总线的接口电路设计方法，并详细介绍了一种利用FIFO去耦合的设计思想，有效地消除了DSP外部总线与PCI总线数据传输中的瓶颈问题。     

高速差分FIR滤波器的设计与实现

设计了一种对高速差分信号进行FIR滤波的滤波器结构。该结构采用FPGA内部RAM构成的异步FIFO乒乓接收高速输入数据，并以分频速率输出进行实时处理。FIR滤波器用VHDL语言和原理图相结合描述，并综合到Altera公司的Stratix系列芯片。综合结果表明．该设计能够接收高速差分信号，并能稳定工作在输入时钟的分频频率下。     

Dechirp及频谱分析技术的目标分辨率分析

Dechirp（去调频）及频谱分析是大带宽线性调频信号的一种常用处理方式，在高分辨率雷达，如合成孔径雷达和逆合成孔径雷达中得到的广泛应用。Dechirp处理的一个优点是可以降低输入信号的带宽，从而减小了接收机中A/D变换器的变换速度上的压力。本文的目的是分析、研究经Dechirp及频谱分析而得到的两点目标间的分辨率与匹配滤波得到的两点目标间的分辨率之间的关系；说明了从时域上看，如何从概念上理解在时宽一定的条件下，调频率越大，经Dechirp及谱分析处理后的目标间分辨率也越高。文中还通过仿真说明了Dechirp及频谱分析技术的目标分辨特性。     

针对目标识别的波形优化设计方法

针对宽带雷达多类目标识别波形优化中的方位敏感性、距离敏感性和初相不确定性问题,该文在高斯色噪声背景下提出一种基于遗传算法和最大滑动相关分类器的波形优化方法,简称为GASC方法。该方法定义目标回波和同类模板之间的匹配系数与该目标回波和异类模板之间匹配系数的差为匹配距离,以最大化各类目标之间的匹配距离的最小值作为优化准则,并约束发射信号幅度是恒定的,然后通过遗传算法进行求解,得到优化波形信号。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法能更好地增加各类目标之间的可分性,进而提高目标的识别性能。     

一种快速的相干信源超分辨方法

提出一种快速的相干信源超分辨方法,信号子空间由空间平滑的Lanczos算法的若干步递推得到．由于该方法只利用到某一信源的训练信号就可实现对所有信号的DOA进行快速估计,不需要对协方差矩阵作特征值分解和多级维纳滤波器的后向递推,所以该方法具有低复杂度和小运算量的特点,更适合实时处理的要求．计算机仿真表明,在低信噪比和小样本的情况下明显优于常规的EPSRIT方法,在高信噪比和大样本的情况下具有和常规ESPRIT方法同样的估计精度．