脈沖壓縮技術因解決了雷達作用距離與分辨率之間的矛盾而成為現代雷達的一種重要技術。雷達的信號參數是確知的，采用大時寬帶寬積的信號和用匹配濾波器進行脈沖壓縮是獲得低截獲概率性能的重要手段，可以大大提高雷達的作用距離和分辨率[1-2]。線形調頻(LFM)信號因其產生和處理簡單而最先得到應用，它具有拋物線式的非線性相位譜，可以獲得較大的壓縮比，有著良好的距離分辨率和徑向速度分辨率。與其他脈壓信號相比，LFM信號很容易用數字技術產生，并且所用的匹配濾波器對回波信號的多普勒頻移不敏感，因而可以用一個匹配濾波器處理具有不同多普勒頻移的回波信號[3]。

    數字脈沖壓縮技術是隨著數字信號處理芯片的產生而出現的，通過對任意波形的數字卷積或者通過對LFM波形進行展寬處理，實現信號的匹配濾波。數字脈沖壓縮技術具有性能穩定、受干擾小、工作方式靈活多樣等優點[4-5]，是現代脈壓系統的發展趨勢。
    本文針對實際工程應用，采用TI公司推出的TMS320-
VC5509系列DSP芯片實現了LFM信號的實時脈沖壓縮。系統首先通過Matlab仿真產生LFM信號數據，循環讀入這段數據作為采樣輸入數據，采用時域脈壓處理，同時采取了一定的優化方法以提高系統的效率和實時性，濾波結果衰減后經D/A轉換輸出。匹配濾波器參數由LFM信號共軛求出。為減小脈壓后信號的副瓣，本文對匹配濾波器進行海明窗加權。該系統通用性好，濾波系數調整方便，在實時性和處理精度上都達到了很高的要求，可以為現代雷達信號處理機的設計提供參考和依據。

2 脈壓算法具體實現
    LFM信號的實時脈沖壓縮以時域濾波程序為基礎，本文采用具有線性相位的FIR濾波器。在FIR濾波器參數算法、窗函數一定的情況下，濾波器的階數越高，其性能越好(更窄的過渡帶等)。而濾波器階數越高，運算量也越大。為了保證處理的實時性及一定的采樣率，不可能無限提高濾波器階數[8-10]。濾波器階數與運算時間成為相互矛盾的指標，基于這一點，本文采用單位階數耗時來衡量濾波器程序的性能指標，其定義如下：
   
其中，T表示濾波運算總耗時，N表示濾波器的階數。當時間一定時，單位階數耗時越小，則濾波器的階數越高，性能越好；當濾波器的階數一定時，單位階數耗時越小，則可以匹配的采樣率越高。因此，該指標可以很好地判斷濾波器算法的優劣。設計中都以該指標為標準衡量濾波器程序效率并提供改進方向。
2.1 系統硬件平臺和軟件平臺
    系統采用TMS320VC5509系列DSP芯片為硬件平臺中的核心器件。TMS320VC5509 DSP芯片是TI公司推出的定點通用型DSP芯片，可以實現快速的數字信號處理運算，并使大部分運算(例如乘法)能夠在一個指令周期內完成。由于芯片是軟件可編程器件，因此具有通用微處理器方便靈活的特點。本文使用CCS(Code Composer Studio)軟件作為軟件開發平臺，它是TI公司推出的用于開發其DSP芯片的集成開發環境，采用Windows風格界面，集編輯、編譯、鏈接、軟件仿真、硬件調試及實時跟蹤等功能于一體，功能強大；同時提供C語言、匯編語言及C與匯編的混合編程，并且具有代碼優化功能，可以對C語言程序編譯后的代碼進行優化，提高代碼效率。
2.2 主程序設計
    主程序主要完成初始化操作和FIR濾波算法。時域FIR濾波本質上是進行線性卷積運算，包括反褶、移位、乘累加運算三步。當采集一個數據點后，對存儲的數據進行更新、運算，得到處理結果；當采集到下一個數據后，重復上述過程。為了保證實時性，在一個數據采集完成之前，上一個數據的運算應已經完成。
    設計中FIR濾波器采用橫截型結構，依據Matlab的仿真結果將LFM信號的波形數據和濾波器參數保存在內部定義的寄存器中。LFM信號數據直接經一路D/A輸出，另一路D/A輸出匹配濾波后的波形數據。由于波形數據在處理后很大，為正確進行D/A轉換，濾波后波形數據需要縮小一定的倍數。
2.3 中斷服務程序設計
    中端服務程序負責進行波形數據的讀取、處理結果的D/A轉換、啟動下次采集、采集結束標志位的置位等。由于LFM信號進行了脈沖調制，在脈沖持續時間內數據有效，而在其他時刻數據為0。如果把0加入Matlab仿真得到的采樣數據中，會浪費存儲空間，而且不利于周期修改。因此，程序中使用兩個寄存器分別存儲脈寬內的采樣點數和整個周期的采樣點數，配合計數器，達到了既節約存儲空間又方便改變周期的目的。中斷服務程序流程圖如圖1所示。

2.4 程序的優化設計方案
    程序采用隊列的方式存儲數據，存儲一定數量的數據點后進行卷積運算，并將結果輸出。下一個數據輸入后，清除最早存儲的數據并存入當前輸入的數據，其余數據依次向后移一位，更新輸入數據序列，卷積運算從第一個數據點開始。這樣做能簡化濾波處理函數的接口設計，但其效率低下，每次更新的數據只有一個，其余數據的相對位置不改變，卻對每個數據都進行了操作。為提高效率，在設計中設置一個寄存器，存儲當前數據隊列的首位(即最早進入隊列的數據位置)；更新數據時，根據該寄存器的內容，找到數據隊列中需更新數據位的地址，將采集到的數據存入，同時，寄存器指向下一個地址。這樣，每次只需對兩個數據進行操作，當數據點數很多時，這種方法的優勢就更明顯。作為代價，濾波運算模塊增加一個接口，但是對模塊的復雜程度并沒有多大影響。這種優化方法極大地提高了效率，改進前后的數據存儲更新方式分別如圖2(a)和圖2(b)所示。

    另外，由于本文設計的濾波器為線性相位的FIR濾波器，其特點是參數左右對稱，因此算法中的反褶過程是不必要的。濾波器參數反褶與數據點反褶是等效的，而參數反褶后還是它本身，因此反褶過程可以省去[11-12]。
    經過上述改進，在采樣率為20 kHz的情況下，濾波器的階數由12階提高到15階，單位階數耗時由4.1 ?滋s降低到3.3 ?滋s，效果較明顯。
3 實驗結果
    經系統調試和測試后，使用虛擬示波器在計算機上觀察信號波形。未加窗直接進行脈沖壓縮時，單個LFM脈沖信號與脈壓后的信號如圖3所示。可以看出，脈壓信號在主瓣的兩側存在很大的副瓣信號，這對于信號檢測是很不利的。

    通過海明窗加權后，LFM信號與脈壓處理后的信號波形如圖4所示。

    從圖3、圖4的波形中可以看出，脈壓信號取模輸出在未加窗時數值上縮小了1 000倍，而加窗后縮小了4 500倍。加窗后脈壓結果看不到副瓣，這是由于副瓣過小，而D/A只有8 bit，數值范圍內無法同時表示主瓣與副瓣的值。實驗結果與仿真結果相符合，達到了預期的效果。
    本文研究了在現有DSP開發平臺上進行LFM信號實時脈沖壓縮的總體設計方案，并得出了理想的實驗效果。通過Matlab仿真產生LFM信號，并根據信號特性計算匹配濾波器的系數。為有效提高程序的效率，對系統中的數據存儲更新方式和卷積運算過程進行優化設計，在保持采樣率不變的情況下，有效提高了單位階數耗時。同時，系統采用海明窗加權，有效抑制了脈壓信號中的副瓣電平。系統采用數字化結構，處理靈活，參數調整方便，且在處理精度和實時性方面都達到了較高的標準。當系統輸入信號來自于實測雷達數字下變頻或者每個基帶通道中模擬乘積檢波器后與A/D轉換形成的復包絡序列時，可以通過調整匹配濾波器系數的方式實現
脈壓而硬件平臺不需要修改，因此具有廣泛的通用性和推廣意義。
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