Implementation of a kind of FPGA-based binary phase coded radar signal processor architecture

A flexible field programmable gate array based radar signal processor is presented. The radar signal processor mainly consists of five functional modules: radar system timer, binary phase coded pulse compression(PC), moving target detection(MTD), constant false alarm rate(CFAR) and target dots processing. Preliminary target dots information is obtained in PC, MTD, and CFAR modules and Nios II CPU is used for target dots combination and false sidelobe target removing. System on programmable chip(SOPC) technique is adopted in the system in which SDRAM is used to cache data. Finally, a FPGA-based binary phase coded radar signal processor is realized and simulation result is given.     

基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法

阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号，具备三维成像能力，单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度，高程向分辨率较低，同时建筑物区域存在叠掩，在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题，该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法，通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建，进行建筑物立面、顶面和地面的提取，能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息，大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果，验证了该方法的有效性。      

SOPC技术在汽车防撞雷达信号处理中的应用

SOPC作为一种基于FPGA的单片系统,完美地结合了FPGA高效的硬件并行信号处理能力和软件的灵活控制能力,使得基于SOPC技术的系统具有设计灵活、可裁减、可扩充、可升级的优点。本文将SOPC技术应用到汽车防撞雷达信号的处理系统中,根据设计要求对系统的实现进行功能性的划分,进行VerilogHDL与C语言的协同设计,详细描述了SOPC的搭建过程及接口处理。     

基于几何约束移动最小二乘的TomoSAR山区点云高精度三维重建方法

层析合成孔径雷达(TomoSAR)是一种先进的山区三维重建技术手段。然而,TomoSAR点云存在着较强烈的高程向定位误差,给高精度的山区三维重建带来了挑战。针对这个问题,该文提出了一种基于几何约束移动最小二乘(MLS)的高精度TomoSAR山区点云三维重建方法。该方法不仅具有传统MLS基于局部子空间思想进行复杂曲面结构拟合的优势,还可以充分地利用TomoSAR点云高程随地距单调递增的特点进行重建误差修正。首先,将点云投影到新的方位-地距-高程坐标系。然后,使用所提的基于迭代求解的几何约束MLS进行高程向定位误差修正。最后,通过投影变换得到山区三维重建结果。仿真和实测的机载阵列TomoSAR山区数据以及AW3D30 DSM数据和1:10000 DEM数据,验证了该文方法的有效性,同时表明了机载阵列TomoSAR用于山区高精度三维重建等应用的可行性和优越性。