自動目標識別系統ATR(Automatic Target Recognition)的基本功能是對目標進行探測、識別及分類[1]，而水中目標探測平臺是一種特殊的自動目標識別系統。
　水中ATR平臺一般需要對信號進行連續采集并且實時處理， 以獲取目標的特征信息，從而進行目標識別和參數估計。由于水中ATR平臺工作環境的特殊性，要求整個硬件系統具有極低的功耗。以往的水中ATR平臺一般采用ADC+DSP(Digital Signal Processor)+FPGA(Field Programmable Gates Array)構架[2]來實現目標的檢測與識別。FPGA主要負責地址譯碼和數據緩存，這種設計結構簡化了DSP軟件設計任務。但是由于FPGA工作電流一般是幾十毫安,導致系統功耗較大。為了克服傳統的基于單CPU的探測平臺功耗高、控制復雜等缺點,本系統采用了MCU+DSP的雙CPU的結構。該結構的關鍵在于快速高效地實現兩者之間通信。傳統的基于串行多通道緩沖串口McBSP(Multichannel Buffered Serial Ports)的通信模式通信帶寬利用率低，數據傳輸速率低，成為整個系統實時處理的瓶頸。為此,本文設計了基于HPI (Host Port Interface)接口的MSP430與DSP主從式雙CPU目標探測系統，使ATR平臺滿足系統低功耗和實時性的需求。
1 HPI接口
　目前比較常用的多CPU之間連接方式主要有兩種：直接互連和間接互連。直接互連主要通過SPI串口、HPI并口實現互連；間接互連主要通過FPGA、CPLD等可編程邏輯器件、雙端口RAM、FIFO存儲器等實現互連。
　在ATR平臺中，主要考慮使用直接互連方法。一方面，沒有額外增加器件，降低了系統功耗；另一方面，大大簡化了多CPU之間的硬件連接。SPI接口方式連接簡單，但數據傳輸的理論傳輸速度只能達到12.5 MB/s，在一些實時性要求比較高的場合，數據傳輸成為整個信號處理能力提高的瓶頸，致使多CPU之間通信效率下降。而DSP的HPI接口提供了一個16 bit的并行數據接口，理論傳輸速度達到50 MB/s，遠高于串行接口傳輸速度。因此，選用HPI接口可以很容易地實現大容量數據的快速傳輸。通過HPI，主機可以訪問DSP內部的雙訪問數據存儲器(DARAM)，此時，DSP相當于主機的一個外設。

2 系統設計
　根據工程設計要求，水中ATR平臺必須具備低功耗特點，因此選擇德州儀器公司的超低功耗微控制器MSP430F149作為系統的主CPU。其擁有5種低功耗模式，在低功耗模式LPM3下,只需要2.0 μA供電電流，采用3.3 V供電情況下，全速運行也只需要420 μA的電流。它還擁有多種時鐘模式，通過程序控制，可以靈活地選擇不同的時鐘來降低系統功耗[4]。選擇TI DSP家族中功耗優化產品TMS320C55X系列中的TMS320VC5509A作為從CPU，其最高主頻為200 MHz，功耗僅為C54的1/6。可以根據所需時鐘不同靈活選擇1.2 V、1.35 V和1.6 V內核電壓[5]，電壓越高，DSP最高主頻越大，功耗越大，在實際的設計過程中，根據算法實時性需求,靈活選擇內核電壓以達到降低系統功耗的目的。
　MSP430F149主要負責數據采集，DSP電源管理，以及一些運算量比較小的算法的實現(如系統中的預警檢測算法)TMS320VC5509A主要實現運算量較大的目標識別及參數估計算法。雙CPU之間通信采用HPI接口，實現主從機之間的無縫連接。具體硬件結構框圖如圖1所示。

    系統的基本工作流程是信號經過模擬預處理之后，在單片機MSP430的控制下，利用其內部的ADC對經調理后的信號進行采樣。將采集到的數據做預警檢測，當預警發現可疑目標時啟動DSP，MSP430將需要分析的數據傳輸到DSP中，進行高階譜分析、小波變換等參數估計及特征提取算法，最后把結果傳回MSP430，再由單片機控制其他電路工作。
2.1 電源模塊
    本模塊主要是由雙輸出電源調整芯片TPS73HD301和外圍器件構成。具體硬件連接如圖2所示。

    THP73HD301輸出3.3 V和1.2 V兩路直流電源，其使能引腳接入到MSP430的IO口，可以方便地實現DSP電源的控制，從而決定DSP的工作與否。只有在需要進行參數估計及特征提取等運算量大的運算時才啟動DSP。這樣的電源設計模式可以有效地控制系統功耗。因為系統的功耗主要集中在DSP上，而MSP430的功耗極低。
2.2 數據采集
　系統數據采集主要由MSP430內部的12 bit ADC12完成,其最高采樣率達200 KS/s；具有多種轉換模式,可以通過軟件靈活選擇；依據系統采樣要求,對ADC12內部寄存器進行配置。配置的內容主要包括采樣選擇通道、參考電壓、采樣時鐘、采樣模式、采樣保持時間等。根據采樣時序要求,需要配置的寄存器有ADC12CTL0、ADC12CTL1、ADC12MCTLx。本系統中選擇單通道重復采樣模式,采樣觸發源選擇Timer_A.OUT1，采樣頻率完全由Timer_A來決定，在ADC12的中斷服務程序中讀取采樣結果。只有需要進行數據搬移時才中斷MSP430的CPU，CPU上電工作，這種“Sleep/Wake”工作體制使得功耗較大的CPU工作時間大大減少,從而降低了系統功耗。
　此外，HPI傳輸數據時，ADC數據存儲采用“乒乓操作”，在RAM中開辟一個緩沖區，當該緩沖區半滿時，讀數據指針指向整個緩沖區開始，寫數據指針指向另外一半緩沖區開始。這樣的設計保證數據高效、快速地傳輸到DSP中。
2.3 信號處理模塊
　數字信號處理的核心是TI公司的低功耗16 bit定點DSP-TMS320VC5509A，其擁有一個增強型主機接口(HPI),可以與主處理器(如PC、DSP、ARM、51系列、MSP430系列單片機)構成主從構架處理器，增強系統的靈活性和可操作性。
　信號處理模塊的主要作用就是對采集到的數據作進一步的分析，以便更加可靠地探測到目標。信號處理算法主要包括有限帶寬聲源級估計、高階譜分析中的雙譜分析、小波分析等。此外，在搭建好硬件DSP平臺上編寫相應的驅動程序如(與MSP430通信的HPI接口程序、I2C模式的Bootloader程序)。程序的開發均采用模塊化編程，以便于后續資源的利用。
　在本系統中，為了進一步降低系統功耗，在編寫信號處理模塊程序時，采用“Sleep/Wake”工作體制，當數據需要實時處理時，系統各個模塊均處于工作狀態，此時功耗達到最大值。數據處理完畢后系統進入低功耗或者DSP掉電模式，此時系統進入微功耗狀態，功耗達到最低值；微功耗狀態和工作狀態之間的切換由系統內部中斷源產生。雙CPU通信就是基于此機制，由HPI中斷源喚醒DSP，DSP開始工作，MSP430進入低功耗模式。DSP結束數據處理之后，中斷源喚醒MSP430，MSP430開始工作，DSP進入低功耗模式，這種交替的Sleep-Wake-Sleep模式使MSP430和DSP交替工作，DSP工作時間大大減少,有效地降低了系統功耗。延長了水中ATR平臺的工作時間。
3 HPI通信
3.1 HPI硬件連接
  

3.2 HPI軟件操作
    在本文所述系統中，MSP430擁有對DSP的控制權，HPI通信是基于中斷方式進行的：主機通過對采集到的信號進行簡單算法的目標檢測，如發現可疑目標，啟動DSP，開始通過HPI接口傳輸數據。傳輸結束之后，中斷DSP，DSP響應中斷，開始進行復雜的特征提取算法檢測。處理結束之后，置HINT為高，中斷MSP430，DSP停機，掉電，主機繼續工作。
　從機DSP相當于主機MSP430的一個存儲器映射，通過HPI接口，MSP430可以訪問C55X系列DSP內部映射地址范圍為000060H~003FFFH 的DRAM，HPI不能直接訪問其他外設寄存器，如果主機需要從其他外設獲取數據時,則必須通過CPU或6個DMA通道中的一個,先將數據搬移到該DRAM中[6]。
　HPI接口驅動程序主要由MSP430接口程序和DSP接口程序組成。MSP430和DSP的HPI接口通信流程圖如圖4所示。

4 系統調試及消聲水池實驗
　在上述搭建的水中低功耗ATR硬件平臺上編程實現雙CPU之間HPI通信、預警檢測算法以及目標特征提取算法等，從而檢測系統硬件平臺的可靠性。
　HPI通信是本硬件系統的關鍵所在，圖5中上側是MSP430集成開發環境IAR中ADC采集1 kHz正弦波的256點數據，采樣率為4 096 Hz。圖5下側是DSP中存入DARAM中的數據通過CCS繪制的波形圖以及DRAM中地址為0x00060處的數據。通過對比發現，MSP430中的數據經過HPI接口傳輸到了DSP的SDRAM中，由此可以看出HPI數據傳輸的正確性。

    為了測試水中目標探測平臺的性能，在西北工業大學消聲水池對該平臺樣機進行了測試，測試現場布置如圖6所示。功耗測試結果如下：當探測系統處于預警檢測狀態時，系統平均功耗為0.28 mW；當探測系統處于全速工作狀態時，系統的峰值功耗為118.2 mW。考慮實際系統的工作時間，按照85%的預警時間+15%的全速工作時間計算，系統整機平均功耗為17.97 mW。系統測試結果如下：正確預警檢測概率為94%，A類目標識別率達到86.3%，B類目標識別率達到了87.2%，滿足設計要求。

    本文在分析了自動目標探測平臺特點的基礎上，提出了一種基于HPI接口的MSP430+DSP主從結構的目標探測硬件平臺，并實現了主從CPU的HPI通信、目標檢測和參數估計等算法。通過HPI接口通信，可以實現大容量數據快速高效的傳輸。采用這種雙CPU的構架和使用“Sleep/Wake”編程工作體制大大降低了系統功耗，在采用電池供電的便攜式數據處理和目標探測識別平臺中具有很好的應用前景。
參考文獻
[1] 嚴勝剛，孟慶軍.基于DSP和FPGA水下目標主動跟蹤系統硬件設計[J].魚雷技術，2009，17(1)：31-34.
[2] 王甜，王建民，楊樹謙，等.圖像自動目標識別技術發展[J].飛航導彈，2005(11)：41-47.
[3] Texas Instruments.TMS320VC5503/5507/5509 DSP host  port interface (HPI) reference guide[EB/OL]. 2004.
[4] Texas Instruments.MSP430x13x, MSP430x14x, MSP430x14x1  mixed signal mircrocontroller datasheet[EB/OL]. 2004.
[5] Texas Instruments.TMS320VC5509A fixed-point digital signal processor datasheet[EB/OL]. 2008.
[6] Texas Instruments. Using the TMS320VC5509 enhanced