信号子空间分解的FPGA实现

摘要

本文主要研究了MUSIC算法在一个四阵元的均匀线阵的测向系统上的FPGA实现问题： (1)本文针对现有基于FPGA实现特征值分解(EVD)的算法的不足，提出更适合FPGA实现特征值分解的MC-Jacobi算法。MC-Jacobi算法增加了特征值分解的并行性，因此特征值分解的时间只有原算法的1/3。 (2)本文给出基于MC-Jacobi算法的EVD模块框图，采用VHDL语言进行RTL级描述，并进行功能仿真和时序仿真；在建立FPGA硬件测试模型后，在开发板上进行硬件测试。 (3)本文给出MUSIC算法中协方差模块和谱峰搜索模块的FPGA解决方案，给出了硬件实现框图，用VHDL进行RTL级描述，进行了软件仿真、硬件测试。 (4)本文对MUSIC算法的各模块进行了互连调试工作。 当采用了Altera公司Cyclone系列的FPGA实现MUSIC算法时，单次运算时间在20us以内。与基于PDSP设计的MUSIC专用处理器相比，时间减少2个数量级，与国外基于FPGA设计的MUSIC专用处理器相比，在使用相同器件时时间减少一半。

目录

文摘

英文文摘

独创性说明及关于论文使用授权的说明

第一章绪论

1.1阵列测向与信号子空间方法

1.2研究背景与现状

1.3 FPGA实现阵列测向算法的优点

1.4本文的主要内容及章节安排

第二章基于FPGA实现MUSIC算法的基本方案

2.1 MUSIC算法

2.2预处理实现

2.3 MUSIC算法的FPGA模块划分

第三章MC-Jacobi算法

3.1引言

3.2 Jacobi算法

3.3 CORDIC算法

3.4改进思路

3.5改进Jacobi算法迭代结构

3.6改进CORDIC坐标旋转

3.7 MC-Jacobi算法

3.8运算量分析

3.9误差统计

第四章基于MC-Jacobi算法的EVD模块设计

4.1 EVD模块硬件框图

4.2电路设计的EDA技术

4.3 EVD模块软件仿真

4.4 EVD模块硬件测试

4.5小结

第五章基于FPGA实现的MUSIC算法

5.1协方差模块

5.2谱峰搜索模块

5.3 FPGA实现MUSIC算法

5.4性能总结

第六章全文总结和后续工作

6.1全文总结

6.2后续工作

致谢

参考文献

个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文