DSP系统设计与实现实验五报告Word文档下载推荐.docx
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；
为了获得较好的分辨率，一般B和
都比较大，可以通过使用啁啾脉冲来获得较大的B。
此图说明了大的合成天线孔径可以通过雷达平台的移动来获得。
通过次方法获得的合成孔径较原始的天线长度可增大成百上千倍，同时，合成波束也比原始天线辐射出的波束要窄成百上千倍。
此图展示了SAR的飞行路径的侧视和俯视图。
此图显示了一连串的合成波束如何生成雷达返回波，在雷达平台移动的过程中，对被照射的区域会生成高分辨率的地表图形。
成像区域以与飞行路径平行的
为宽度的带状图像成像，故这种SAR也称为“带状成像”。
此图说明了SAR通过多普勒频点的处理，而不是通过天线的理论频点来进行处理；
当飞行器飞过一个地面的目标点时，该点的返回波有一个随着时间线性变化的多普勒频率（由于飞行器的运动）。
此返回波的频率与飞行器飞行速率的平方成正比，和距离目标的距离成反比。
我们假设雷达和目标之间的距离小于雷达的距离向分辨率，如果此假设不成立了，则需要一个更为复杂的处理算法来解决此问题。
此图展示了从一个目标点接收到的返回信号的扫描频率波形，此波形的幅度在合成孔径的边缘处逐渐减少。
此图展示了合成波束模型是如何通过将接收信号与预存的参考波形进行相关之后获得的。
此预存的参考波形是一个包含目标距离和雷达移动速率的函数。
此图显示了SAR的参考函数如何随距离变化的。
上面的一幅图展示了参考函数随瞬时频率和时间的变化。
实际上，SAR的参考函数应该用相角和时间来表示，由于相角是频率的时域积分，故相位函数随频率作线性变化时，其是时间函数的四次方。
此图显示了时间带宽乘积参数（TW）,该参数为一个用来描述SAR场景和相应的参考函数的基本参数。
该参数与“方位压缩比”（原始天线波束与合成波束的宽度之比）等价，同时还等价于合成孔径的返回脉冲数和SAR参考函数所需要的离散采样点数。
1.2实时信号处理系统简介
二．算法流程分析
SAR处理流程（条带算法）
此图为SAR成像过程的端到端的处理链。
模数转换器A/D对返回的脉冲进行采样，采样率为50-500MHz。
把A/D转换结果写入脉冲重复频率缓冲区PRF。
采样率
与单脉冲持续时间
成反比，与被采样信号带宽TW成正比，即
。
样本缓冲区对样本的突发性质做平均，使样本伸展到脉冲间的时间间隔内，数据率等于平均输入数据率。
在上图中，有两个不同的压缩或者相关过程。
对于区域相关，相关核是发出脉冲的一个拷贝，提供M个样本。
转换成浮点数后，就把输入脉冲转换成复数信号。
如下图所示，输入信号乘以参考信号，然后滤波，过采样，存储在样本缓冲区内，再转换成浮点数，接着进行滤波和抽样，得到同相部分I和正交部分Q。
如下图所示，SAR处理过程中，用两个缓冲区组织数据，每个返回脉冲的区域样本按行排列，按列提取。
方位角相关，对某个给定区域内的所有返回脉冲进行其相关核区域为
区域相关和方位角相关都采用了卷积定理，用FFT，复数乘法，逆FFT来计算两个序列的卷积。
SHARC处理器有加速FFT的特性，可利用来加快FFT的计算。
飞机携带雷达做直线运动时，会产生小的偏差。
运动补偿阶段就是纠正这些偏差。
通过惯性导航系统来测量这些偏差，并用这些偏差来纠正返回信号的相位，通过加上或者减去相应的值来计算各个位置的直线路径返回值。
如下图所示，计算每点需要一次复数运算。
三．信号分析
合成图像格式（ComplexSignalFormulation）：
保持信号中的相位信息
区域压缩（RangeCompression）：
对每个返回脉冲进行相关
转角（CornerTurn）：
对矩阵进行变换，从区域顺序列到脉冲序列的重新排序
运动补偿（MotionCompensation）：
对所有单元的每个脉冲进行补偿，修正在孔径时间内飞机直线运动产生的偏差
方位角压缩（AzimuthCompression）：
对孔径内的每个单元的所有返回脉冲单独进行压缩
成像（ImageFormation）根据方位角压缩得到合成输出
此图显示了用于SAR处理的返回数据脉冲的结构。
每个返回脉冲是通过采样雷达检测到的回声并进行了A/D转换后获得的。
一般情况下采样率范围为50-500MHz。
这些采样值（一般6-12个字节）被放置在缓存中，以平均5-50M采样值/秒的速率读入到处理器中。
这些采样值被读入到处理器的存储中，以二维的阵列的形式存储，其中行表示返回脉冲编号，列表示目标距离。
脉冲压缩在每个接收到的返回脉冲上单独进行。
此图显示了两个可替换的复信号成形方法。
上面的一图为传统的方法：
I，Q两部分复信号采样值通过使用模拟电路和两个A/D转换器成形。
下面一图展示了更为现代的方法，以更高的采样速率和更数字化的处理方法为代价减少了模拟器件的使用量。
这种思路有很多种变形，不论哪种，都需要使采样速率至少是奈奎斯特频率的两倍。
一般地，采样频率越低，需要越多的处理来成形每个复信号
此图显示了一种数字滤波器生成的以速率B进行复式采样的特殊实现方法
此图总结了脉冲压缩处理的目的：
不使用高的峰值功率以最大化系统的灵敏度
不使用短脉冲以获取好的距离向分辨率
此图显示了用于生成用于脉冲压缩处理的扫频脉冲波形。
此图总结了用于脉冲压缩的啁啾波形和SAR处理之间的相同点和不同点。
脉冲压缩和方位角处理都需要进行将接收到的信号与他们相应的参考波形的相关处理。
通过快速卷积，其中包括FFT复向量乘法和逆FFT变换，可以更高效地完成此相关处理计算。
快算卷积运算是一个分段处理的过程每段有P个样本，这里的P和M是任意的，针对区域或者方位角处理，提出一个函数。
将P+M-1选择成2的整数次幂，本段的P个样本和前一段的M-1个样本组成本段数据，区域为M的内核用0填充成区域为P+M-1的内核。
卷积后，把得到的计算结果的前M-1个样本删去。
四．动态描述：
实时信号处理设计
算法的动态描述引入计算步骤的时序约束条件，说明多处理器之间的通信需求量，并对如何把多个处理器分配给各个计算部分提出建议。
多处理器的初始划分，可通过把主要的处理步骤分配给以流水方式排列的不同处理器组。
利用多指令单数据流（MISD,MultipleInstructionSingleData）分配方式，即相同数据在处理过程的不同阶段，用不同类型的操作进行处理。
第二次划分是在处理阶段中对数据进行划分，使其变成并行的数据流，成为多指令多数据流（MIMD,MultipleInstructionMultipleData）划分方式。
在一下几个计算量大的阶段，把数据划分成并行数据流：
1.区域处理：
划分返回的脉冲，以循环方式把临近的脉冲分配给不同的处理器。
与另一种分配方式（先把所有脉冲存储起来，再把一批相邻的脉冲分配给一个处理器）相比，循环方式节约了存储空间。
2.转角：
分配数据块，按照某种方式变换数据块。
3.方位角处理：
根据区域单元，跨处理器分配。
此图描述了一个用于区域和方位角压缩处理的处理分配方案的例子，图中可以看出在每个阶段中并行处理器的数据分配情况。
不同的返回脉冲的区域处理需要在每个返回脉冲上单独完成。
因此，区域压缩按照不同的返回脉冲在多个处理器上完成。
在区域压缩阶段中的每个并行的处理器被安排处理一固定组的返回脉冲。
类似地，方位角压缩处理和区域压缩有着相同的处理方式
此图说明了转角分配或者说是区域数据与方位角数据之间的数据矩阵转换。
我们假设偶数号的脉冲有CE1进行处理而奇数号的脉冲则由CE2进行处理。
这样的交替处理方式会比将返回脉冲都进行缓冲存储进堆栈，而第一个堆栈由CE1处理，而第二个堆栈由CE2进行处理来得高效。
转角操作的第一步是将区域CE中的每个返回脉冲分配给所有的三个方位角CEs.在K个脉冲都按照此方法完成分配后，下一步就是进行一次局部的行列变换，得到一个样本矩阵的转置。
经过转角步骤，就完成了数据的分配。
方位角处理所需的数据也就准备好了。
然后对尝试性的处理器划分进行调整，用完成方位角处理的处理器来完成转角操作。
这样就形成了两个阶段的指令流水，并可以根据数据来进一步划分处理器。
下图是两组处理最后的划分结果，以及返回脉冲在处理器之间的分配。
此图的特点是采用循环方式对脉冲进行分配，且区域处理器与方位角处理器之间采用全连接方式进行互联。
下图是区域处理器的处理器时序。
方位角处理过程包括上面说过的转角分配，即接收区域处理器的处理结果。
这里，一个方位角处理部分有K个脉冲。
如之前讨论过的，把数据分割成几段（段与段之间有部分重叠）来完成卷积，与直接对无限长的数据进行卷积得到的结果一样。
如下图所示不，上面部分说明区域处理器处理后的数据如何分配给方位角处理器
，使每个方位角处理器都有一段压缩后的区域脉冲。
收到K个区域脉冲后，开始进行转角，之后开始方位角处理（图中右侧的部分）。
第L段区域脉冲输入到方位角处理器，与L-1段脉冲的处理是并行处理的。
输入循环缓冲区有足够的空间来存放本段方位角样本，还有足够的额外空间，在转角处理期间用来接收不断输入的区域脉冲。
区域压缩脉冲从区域处理单元输出，不断地依次写入输入缓冲区。
当写到输入缓冲区末尾后，又从输入缓冲区的开始单元继续写入，如下图所示：
五．资源需求分析及配置分析
资源需求由处理过程，存储空间，I/O以及处理器之间的通信带宽决定。
处理过程的需求用每个样本需要的浮点运算次数（FLOP）来计算，基于对每个样本的各个处理步骤。
采用兆浮点运算次数/秒做单位，总吞吐率为：
总吞吐率=浮点运算次数/样本
样本/脉冲
脉冲/秒
总计算量可通过每个输入数据样本的计算量来表征（单位是flop/sample），然后用输入数据率（单位是Msamples/s）乘以这个数,得到的结果的单位为Mflops。
每个样本的总计算量是SAR处理过程中每个阶段的计算量之和。
这个计算量是受到分段快速卷积计算的直接影响，而分段快速卷积运算用于区域和方位角压缩处理。
其计算量用复数加法和乘法来衡量。
实际中，一次复数加法运算是两次实数加法运算，一次复数乘法运算是四次实数乘法运算和两次实数加法运算，相当于6次实数运算。
FFT是蝶形运算，需要一次复数乘法和两次复数加法运算，对于10次实数乘法运算。
下图所示即为分段卷积的计算量：
采用参数折衷来决定最有效的FFT点数。
其中，参数有卷积核的大小M，FFT的大小N，FFT的大小N和卷积核的大小M的比率k（
）以及分段卷积的大小P。
对于区域和方位角卷积，变量N和P是一样的。
需要对以下对立的情况进行折衷：
（1）分段FFT中，相邻数据段有M个样本重叠。
减少M个样本在数据段中所占比例，每个样本所需运算次数就会减少，从而能处理更多样本，但要增加FFT的大小；
（2）随着FFT大小的增加，运算次数以因子logN增长。
FFT的大小存在一个最优化数，使对立的情况折衷，这个优化数由每个样本的计算量来决定。
N点卷积需要的计算量为
次实数运算。
数据分成区域为P的段（P
），所以N=P+M-1
P+M。
区域为P的数据段要进行一次N点的FFT，所以每个样本的计算量为：
将
和P
N-M=（k-1）M，带入上式中进行化简可得：
对于某个k值，能计算到最小的计算量。
但是，后面要指出，存储空间需求量会随着k成比例增长。
下图画出来对于不同的TW的乘积，每个样本的计算量随着k变化的曲线。
在上图中，k=10的区域，最高速度的优化FFT的大小取决于TW的乘积。
但是，需要的存储空间随着FFT大小的增大而增多。
所以应在处理速度和存储空间之间进行折衷。
例如用k=2来代替优化的k=10，就可以使每个样本的计算速度提高50%。
对于区域处理过程，选择速度最优化值k=10，这是因为处理所需要的存储空间很少。
一般折衷只应用于方位角压缩处理，对于存储每个返回脉冲所需要的存储器空间都由接收到的脉冲的区域样本数量所决定，而不是区域FFT的大小。
而对于区域压缩处理，FFT的大小选择应该是满足最小化处理需求，包括边缘效应。
用
代表区域卷积核大小，
代表方位角卷积核大小。
区域处理中段长选择P=10
，方位角处理中选择段长为P=10
下面的两个表是每次相关运算中，每个样本所需的计算量。
简单的格式输入运算和I/Q转换合并到区域处理过程中，简单的运动补偿和幅度检测分配给方位角处理器完成。
区域处理的计算量
完成的运算
每个复数样本的实数运算量
定点-浮点转换
7
数字I/Q
8
快速卷积
总计
方位角处理的计算量
转角
10（估计）
运动补偿
6
幅度
10
根据
总的计算量=计算量/样本
prf
其中计算量/样本=区域处理的计算量+方位角处理的计算量=
另外，
样本/脉冲=
prf=B=
化简之后可得：
下图为总的计算量L随着图像分辨率
变化的曲线。
本例中卫星SAR的行宽
是飞机SAR的10倍，速率V是飞机SAR的30倍，扫描率
是飞机SAR的300倍。
因此，在一定分辨率下，卫星SAR比飞机SAR的计算量大很多。
计算量L大致随着图像分辨率平方倒数的变化而变化。
但是，因为时间带宽积TW随着分辨率的增长而增长，计算量L比分辨率平方的倒数变化略快。
考虑到处理过程中的存储空间需求，对区域处理和方位角处理分开讨论。
对于区域处理过程，每个处理器需要双缓冲器。
用于
个复数样本的输入和输出，共有
个处理器，有
个复数样本，每个复数样本要两个16bit整数来存数。
又因为采用浮点数进行处理，所以，在方位角压缩处理之前，复数样本必须转换成2个32bit的浮点数。
这样区域处理过程中需要的存储空间为L’=
字节。
每个方位角处理器需要的最少存储空间如下表：
运算
存储空间
转角双缓冲区
复数样本
输出图像缓冲区
实数样本
经过计算可得存储空间为：
下图是飞机和卫星SAR所需存储空间随着分辨率变化而变化的曲线：
其中，每个复数样本用两个16bit的整数存储单元来存放。
曲线也反映了方位角每帧有50%的重叠，即每个样本在两帧中出现，这就使方位角存储空间增大两倍。
因此方位角处理所需存储空间由
复数样本给出；
或每个复数样本用4字节存放，每个方位角处理器需要10
字节存储空间。
存储空间随着图像分辨率立方的倒数变化而变化，存储空间
=
随着分辨率而增长。
高分辨率的SAR处理更可能被存储空间限制。
对SAR带状成像所需资源的分析总结如下：
◆SAR处理速度与样本输入率成正比，与像素分辨率平方的倒数成正比，处理速度为10
兆浮点运算次数/秒。
◆SAR所需存储空间与分辨率立方的倒数成正比，与乘积
成正比，大小为10
◆图像分辨率是处理速度与存储空间变化的主要因素，而存储空间比处理速度需要变化更快
◆处理过程能够简单地转换成并行结构：
不同脉冲的数据分给不同的区域处理器来处理，不同区域单元的数据分配给不同方位角处理器来处理。
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