基于FPGA的CFAR设计
基于FPGA的CFAR设计
基于FPGA的CFAR设计基于FPGA的CFAR（Constant False-Alarm Rate）设计是一种用于目标检测和跟踪的算法，可以在复杂的背景下提供一致的假警报率。
本文将详细介绍基于FPGA的CFAR设计的原理、架构以及实现方法。
一、CFAR算法原理CFAR算法是一种基于统计推断的目标检测方法，它可以根据输入信号的统计特性，以一致的假警报率检测到目标。
CFAR算法通常用于雷达系统中，通过分析目标与背景之间的信号差异来确定目标的存在。
CFAR算法的主要思想是，首先在背景区域中选择一些参考窗口，计算这些窗口中的信号强度的统计特性（如均值和方差），然后使用这些统计特性来估计背景的信号分布。
接下来，使用估计的背景分布对整个输入信号进行分析，并确定是否存在目标。
二、CFAR算法的FPGA实现架构+----------------------+输入信号接+-----------+----------++--------v---------+预处理模+--------+---------++---------v--------+CFAR检测模+--------+---------++--------v---------+目标输出接+-------------------+预处理模块用于对输入信号进行滤波和增强，以提高后续CFAR检测的性能。
常见的预处理方法包括滑动窗口平均滤波和中值滤波等。
CFAR检测模块是该设计的核心部分，它采用并行的方式对输入信号进行处理。
该模块包括以下关键组件：1.窗口选择单元：用于选择参考窗口以及目标窗口。
参考窗口用于估计背景信号的统计特性，而目标窗口被用来检测目标。
2.统计特性计算单元：根据选择的窗口，计算每个窗口中的信号统计特性，包括均值和方差。
3.背景分布估计单元：利用统计特性计算的结果，估计背景信号的概率分布函数（PDF）。
4.目标检测单元：使用估计的背景PDF对输入信号进行分析，并判断是否存在目标。
基于FPGA的SR FM数字接收机的设计
基于FPGA的SR FM数字接收机的设计基于FPGA的SR FM数字接收机的设计随着科技的快速发展，无线通信技术也在不断进步。
作为一种常见的调制解调技术，频率调制（Frequency Modulation，简称FM）广泛应用于广播、电视和无线通信等领域。
FM调制与解调技术的研究和开发是无线通信领域的重要课题之一。
本文旨在介绍基于可编程逻辑门阵列（Field-ProgrammableGate Array，简称FPGA）的无线数字接收机设计，并通过SR （Software Radio）技术实现FM信号的接收和解调。
首先，我们对FM调制原理进行简要回顾。
FM调制是基于载波频率的变化来传输信息的一种调制方式。
FM调制信号的频偏与原始信号的幅度成正比。
FM信号的接收主要包括两个步骤：解调和恢复信号。
传统的FM解调技术主要采用锁相环或者鉴频器等模拟电路来完成。
而基于FPGA的SR技术可以使用数字处理来实现FM信号的解调，极大提高了系统的灵活性和可靠性。
FPGA是一种可编程逻辑设备，其内部具有大量逻辑门、寄存器和乘法器等功能模块，通过对这些模块进行组合和配置，可以实现各种数字电路的设计。
在基于FPGA的SR FM数字接收机中，我们可以使用FPGA实现数字滤波器、解调器和数字信号处理等模块，并通过配置FPGA中的逻辑来实现不同的调制解调方式和功能。
为了实现FM信号接收和解调的功能，我们需要设计FPGA中的数字滤波器。
数字滤波器可以用来去除信号中的噪声和杂散，并提取出所需的基带信号。
在FM信号接收中，常用的数字滤波器有低通滤波器和带通滤波器。
低通滤波器用于去除高频干扰，而带通滤波器则可提取出指定频率范围内的信号。
通过在FPGA中实现这些数字滤波器，我们可以滤除不必要的频率分量，保留所需的有用信号。
接下来，我们需要设计FPGA中的解调器。
解调器可以将FM调制信号恢复为原始的基带信号。
常用的FM解调方法有信号鉴频法和频率鉴别法。
用FPGA实现FFT的方法
用FPGA实现FFT的方法使用FPGA（Field-Programmable Gate Array）实现FFT（Fast Fourier Transform）可以提供高性能的信号处理能力。
FFT是一种将时域信号转换为频域信号的算法，广泛应用于数字信号处理、通信系统、图像处理等领域。
下面将介绍一种常见的方法来使用FPGA实现FFT。
首先，需要了解FFT算法的基本原理。
FFT将长度为N的离散时间信号x(n)转换为N个频谱分量X(k)，其中k=0,1,...,N-1、FFT算法的核心是蝶形运算，通过将信号分解成不同的频率分量并逐步组合来实现。
下面是使用FPGA实现FFT的具体步骤：1.设计数据缓存器：在FPGA内部设计一个数据缓存器用于存储输入信号x(n)和输出信号X(k)。
缓存器的宽度和深度取决于输入信号的采样位数和FFT的长度。
2. 数据采集与预处理：使用FPGA的输入模块采集外部信号，并通过FIFO（First In First Out）缓冲区将数据传输到数据缓存器中。
为了提高计算速度，可以使用预处理方法如窗函数、数据重排等来优化输入信号的质量。
3.蝶形运算模块设计：FFT算法的核心是蝶形运算。
在FPGA中，设计一个蝶形运算模块用于计算FFT算法中的每一个蝶形运算，即通过求解两个复数的乘积，并进行加法运算得到结果。
该模块需要实现乘法器和加法器，并对数据进行并行计算。
4.快速蝶形运算网络构建：将蝶形运算模块按照FFT算法中的乘积因子进行连接，并根据FFT的长度设计合适的网络结构。
可以使用串行-并行方式或并行-串行方式来实现FFT算法。
需要注意的是，为了减少延迟，可以采用流水线技术来提高运算速度。
5.数据输出与后处理：设计一个输出模块将计算得到的频域信号X(k)输出到外部。
可以通过FPGA的输出模块将数据传输到外部存储器、显示器或其他设备进行后续处理。
6. 时钟和时序设计：在FPGA中需要设计合适的时钟频率和时序来保证FFT算法的准确性和稳定性。
基于FPGA的二维OS-CFAR设计与实现
Ｉ Ｊ 引 舀
雷 达 恒 虚警 检 测 器 的实 际检 测 性 能 与其 参 考 背 景单 元 的分布有 很 大关 系 ， 当参 考 背景是 均匀 分 布时 ， 均值 类 Ｃ Ｆ ＡＲ具 有 较好 的 检 测 性 能 ｌ １ ］ 。但 是在 多 目标 以及 动 态杂 波 环境 下 ， Ｃ Ａ— Ｃ Ｆ ＡＲ 的检 测性 能会 随 干 扰 目标 点 的增 加 而 迅 速 下 降 ］ ， 而
等 。参考 窗 的选取 方式 决定 了 Ｆ Ｐ ＧＡ 的参 考 单元 寻址 模式 ， 本 文 以 十字 参 考 窗 为 例 ， 开展 二 维 ＯＳ —
Ｃ Ｆ ＡＲ算 法基 于 Ｆ Ｐ ＧＡ 的设 计 和 实现 ， 相 关 的 结
论 可直接 推 广应用 于其 它参 考 窗 。
１ ． １ 基于 排序算 法 实现 Ｏ Ｓ － Ｃ Ｆ Ａ Ｒ算 法模 型
刘 中祥 ， 宋志 勇 ， 付 强
（ 国防 科 学 技 术 大 学 电子 科 学 与 工 程 学 院 ， 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ３ ）
摘 要 ：二 维 ｏＳ — Ｃ Ｆ ＡＲ检 测 器在 雷达 目标 检 测 中具有 较 好 的 检 测性 能 ， 特 别是 在 多 目 标 以及动 态杂波环境 中 ， 具有 较 强的抗 干扰 目标 的能 力 。本 文基 于 Ｆ Ｐ ＧＡ 设 计 和 实现 了二 维 ｏ Ｓ — Ｃ Ｆ ＡＲ检 测 器 ， 采 用并行 寻址 以及 二 元积 累判 决等 结 构 解 决 了 Ｆ Ｐ ＧＡ 实现 中二 维 空 间上
求。
匀杂 波背 景 和杂波 边 缘 环 境 中 的性 能 下 降也 是 可 以接 受 的［ ３ ］ 。 由于一 维 Ｃ Ｆ ＡＲ检测 器 的参 考 窗在 同一 维度 上， 即在 距离 维或 多 普 勒 维 上 ， 这样 获取 的 背 景 信 息 比较单 一 ， 得 出 的检 测 门 限精 确 度 较差 。因此 ， 为 了获 取更 多 的背景 信息 ， 把一 维参考 窗扩 展到 二 维， 即同时选 取距 离维 和多 普勒 维上 的背景 信息 来 做 估计 ， 这样 ， 总体检 测性 能有更 大 的提 高 。 对于有序类 Ｃ Ｆ ＡＲ 的工 程 化 实 现 ＿ ４ ］ ， 当 前 大
基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现
基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现引言：数字滤波器是现代信号处理的重要组成部分。
在实际应用中，为了满足不同信号处理的需求，数字滤波器的设计与实现显得尤为重要。
本文将围绕基于 FPGA的数字滤波器的设计与实现展开讨论，介绍其工作原理、设计方法以及优势。
同时，还将介绍一些实际应用场景和案例，以展示基于 FPGA 的数字滤波器在实际应用中的性能和效果。
一、数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种将输入信号进行滤波处理，改变其频谱特性的系统。
可以对频率、幅度和相位进行处理，实现信号的滤波、去噪、增强等功能。
数字滤波器可以分为无限脉冲响应滤波器（IIR）和有限脉冲响应滤波器（FIR）两种类型。
IIR滤波器是通过递归方式实现的滤波器，其输出信号与过去的输入信号和输出信号相关。
FIR滤波器则是通过纯前馈结构实现的，其输出信号仅与过去的输入信号相关。
两种类型的滤波器在性能、复杂度和实现方式上存在一定差异，根据具体的应用需求选择适合的滤波器类型。
二、基于 FPGA 的数字滤波器的设计与实现FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，通过可编程逻辑单元（PLU）、可编程连线（Interconnect）和可编程I/O（Input/Output）实现。
其可编程性使得 FPGA 成为数字滤波器设计与实现的理想平台。
1. FPGA的优势FPGA具有以下几个优势，使得其成为数字滤波器设计与实现的首选平台：灵活性：FPGA可以根据设计需求进行自定义配置，可以通过修改硬件逻辑来满足不同应用场景的需求。
可重构性：FPGA可以重复使用，方便进行修改和优化，减少芯片设计过程中的成本和风险。
高性能：FPGA具有并行处理的能力，可以实现多通道、高速率的实时数据处理，满足对于实时性要求较高的应用场景。
低功耗：FPGA可以进行功耗优化，通过减少冗余逻辑和智能布局布线来降低功耗。
2. 数字滤波器的实现方法基于 FPGA 的数字滤波器的实现方法主要有两种：直接法和间接法。
基于FPGA的恒虚警(CFAR)算法
基于FPGA 的恒虚警（CFAR ）算法设计与实现日期： 2015年10月作 者: 学 号：学院(系): 电子工程与光电技术学院 专 业:电磁场与微波技术 题 目: 基于FPGA 的恒虚警（CFAR ）算法设计与实现指导老师：摘要 (1)1 引言 (2)2 CFAR算法原理与算法模型 (3)2.1 ML类CFAR (3)2.2 OS类CFAR (5)3 CA-CFAR算法设计与实现 (7)3.1 CFAR的Verilog HDL设计 (9)总结 (20)致谢 (21)参考文献 (22)摘要恒虚警率（CFAR）处理技术是雷达信号处理的重要组成部分。
通过CFAR 处理，可以保持信号检测时的虚警率恒定，从而使数据处理终端不致因虚警太多而过载。
本文简要介绍了恒虚警率(CFAR)的基本原理，重点研究了ML类CFAR 算法中的单元平均恒虚警（CA-CFAR）的检测算法，并针对这种算法提出了一种基于FPGA的恒虚警模块的设计思想，然后利用软件仿真，对设计方法的可行性进行了验证。
关键词：恒虚警率；FPGA；仿真1 引言雷达信号的恒虚警率检测问题一直是雷达信号处理领域中的重要研究课题，受到广泛关注。
雷达信号的检测总是在干扰背景下进行的，干扰包括接收机内部的热噪声，以及地物、雨雪、海浪等杂波干扰。
其中，地杂波、海杂波和箔条杂波等都是由天线波束照射区内的大量散射单元的散射信号叠加而成。
在杂波干扰中提取信号，不仅要求有一定的信噪比，而且还必须由CFAR处理设备。
CFAR处理技术是在雷达自动检测系统中给检测策略提供检测阈值，并且使杂波和干扰对系统的虚警概率影响最小化的一种信号处理算法。
雷达恒虚警(CFAR)检测的实际检测性能与其参考背景单元的分布有很大关系。
当参考背景单元为均匀分布时,经典的单元平均CA-CFAR可以获得最佳的检测性能。
CA-CFAR检测能够根据参考窗内的信号的特性,自适应调整检测门限,虚警概率较低。
但在多目标干扰环境下,CA-CFAR的检测性能会随着干扰点的增加而迅速下降。
fpga竞赛 题目
fpga竞赛题目
FPGA竞赛题目可以根据不同的主题和难度级别进行设计。
以下是一些可能的题目示例：
1. 设计一个数字频率计：要求使用FPGA实现一个数字频率计，能够测量输入信号的频率，并将结果显示在LCD屏幕上。
2. 设计一个图像处理系统：要求使用FPGA实现一个图像处理系统，能够对输入的图像进行滤波、边缘检测、色彩增强等处理，并将处理后的图像输出到显示器上。
3. 设计一个音频编解码器：要求使用FPGA实现一个音频编解码器，能够将音频信号进行压缩和解压缩，并支持多种音频格式的编解码。
4. 设计一个网络通信系统：要求使用FPGA实现一个网络通信系统，能够实现TCP/IP协议栈，支持数据包的发送和接收，并能够进行网络流量控制和拥塞控制。
5. 设计一个控制系统：要求使用FPGA实现一个控制系统，能够对工业设备的运动进行精确控制，包括速度、位置、加速度等参数的控制。
这些题目都是比较常见的FPGA竞赛题目，旨在考察参赛者对FPGA硬件设计和软件编程的能力。
基于FPGA+DSP+ARM硬件平台下的雷达信号处理系统设计
的灵活性和适应性。
图1为本信号处理系统的功能框图。
图1信号处理系统的功能框图数字脉冲压缩本雷达采用固态发射机,峰值功率受限,只能通过增加发射机的平均功率来提高作用距离。
提高发射机平均功率的办法就是要进一步加大发射脉冲的时宽。
但是,脉冲宽度的增加带来了距离分辨率的降距离分辨率和作用距离之间试一对矛盾体,解决这一矛盾的方法位寄存器的延迟数与卫星编号相关。
图4P码发生器及时域波形2.3导航电文数据码产生GPS的导航数据码的播发速度是50HZ bit,对于GPS接收的射频前端和数字中频,该数据码可以用Bernoulli随机分布模型来模拟[5],在Simulink仿真环境中可以直接调用Bernoulli模块直接产生随机序列。
2.4BPSK调制完成C/A码、P码和导航数据码等基带处理后需要对其进行BPSK调制。
BPSK调制时将基带单极性码(0,1)转换成双极性码(-1,1),然后将其乘上载波。
二进制单极性码转为双极性码的转换原理为:将输入左移1位后减1。
得到双极性码后乘上正弦波就得到调制波形。
3GPS信号的基带等效仿真由于GPS LI载波频率为1575.42MHz,若在Simulink平台下直接为基带等效通信系统进行仿真。
图5是基带仿真频谱图。
图5GPS L1基带仿真频谱图小结本文利用Simulink工具产生L1波段上的GPS信号,给出了C/A 码,数据码,BPSK等模块的仿真图,主要针对基带信号仿真。
1575.42MHz的L1波段。
由于频率较高,时域仿真不太现实,因此将频带通信系统转化为基带等效通信系统进行仿真。
【参考文献】谢钢.GPS原理与接收机设计[M].电子工业出版社.邓炜,杨东凯,寇艳红.GPS中频信号处理的Simulink实现[J].遥测遥控,2006,11,27沈超,裘正定.基于MatLab/Simulink的GPS系统仿真[J].系统仿真学报,2006,7,18涂凤琴.GPS中频卫星信号的仿真研究[D].南京:南京理工大学,2010.陈涛.GPS接收机基带信号处理的研究和设计[D].上海:上海交通大学,2009.[责任编辑:汤静(上接第69页)缘内侧虚警概率显著增加的现象。
基于FPGA的数字滤波器设计与实现
基于FPGA的数字滤波器设计与实现数字滤波器是信号处理中常用的工具，可以通过滤除不需要的频率成分或者增强需要的频率成分对信号进行处理。
在数字信号处理领域，基于FPGA的数字滤波器设计与实现是一项重要的研究课题。
本文将介绍FPGA数字滤波器的设计原理、实现方法和应用领域。
首先，我们来了解一下FPGA（可编程逻辑门阵列）是什么。
FPGA是一种可重构的硬件平台，它由大量的可编程逻辑门电路构成。
相比于传统的ASIC（专用集成电路）设计，FPGA具有更高的灵活性和可重构性，可以实现多种不同的电路功能。
在数字滤波器设计中，FPGA可以用来实现各种类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
FPGA数字滤波器的设计通常包括以下几个步骤：1. 规格定义：确定滤波器的工作频率范围、滤波器类型（如FIR滤波器或IIR滤波器）、滤波器阶数和滤波器的性能指标等。
2. 滤波器设计：根据规格定义，选择适合的滤波器结构和滤波器系数设计方法，如窗函数法、频率采样法或者最小二乘法等。
设计好的滤波器可以通过MATLAB等工具进行模拟验证。
3. 滤波器实现：将滤波器设计转化为可在FPGA上实现的硬件描述语言（如VHDL或Verilog）。
在这个步骤中，需要将滤波器结构转化为逻辑电路，并根据具体的FPGA平台选择适合的资源分配和布局策略。
4. 仿真验证：使用EDA（电子设计自动化）工具对滤波器进行仿真验证，确保其在FPGA上的功能和性能与设计规格一致。
5. 实际实现：将经过仿真验证的滤波器设计烧录到FPGA 芯片中，并进行实际的性能测试。
测试结果可以与仿真结果进行比较，来评估滤波器的实现质量。
FPGA数字滤波器的设计和实现具有以下几个优势：1. 高性能：FPGA提供了大量的逻辑资源和高速IO接口，可以实现复杂的滤波器结构和算法，并能够处理高速数据流。
2. 低功耗：相比于通用处理器，FPGA的功耗较低，可以在不牺牲性能的情况下降低系统的功耗。
基于fpga的滤波器设计与实现
基于fpga的滤波器设计与实现基于FPGA的滤波器设计与实现一、引言滤波器是信号处理中常用的一种工具，它可以通过剔除或增强信号中的特定频率分量来改变信号的特性。
而基于FPGA的滤波器是一种利用可编程逻辑器件FPGA来实现滤波功能的方法。
本文将介绍基于FPGA的滤波器的设计与实现过程。
二、滤波器的基本原理滤波器主要通过改变信号的频谱特征来实现滤波效果。
它可以分为两类：低通滤波器和高通滤波器。
低通滤波器通过剔除高频分量，保留低频分量；高通滤波器则相反，剔除低频分量，保留高频分量。
滤波器的设计需要根据具体的需求选择合适的滤波器类型和参数。
三、基于FPGA的滤波器设计与实现基于FPGA的滤波器设计与实现可以分为以下几个步骤：1. 确定滤波器类型和参数：根据实际需求，选择合适的滤波器类型和参数。
例如，如果需要设计一个低通滤波器，需要确定截止频率和滤波器阶数等参数。
2. 数字滤波器设计：将滤波器的模拟设计转化为数字滤波器的设计。
常见的数字滤波器设计方法有FIR滤波器设计和IIR滤波器设计。
FIR滤波器是一种无反馈的滤波器，具有线性相位特性；IIR滤波器则具有反馈结构，可以实现更高阶的滤波器。
3. 将数字滤波器转化为FPGA可实现的结构：将数字滤波器转化为FPGA可实现的结构，可以采用直接形式实现、级联形式实现或者管线化实现等方法。
其中，直接形式实现是最简单直观的方法，但其硬件资源占用较多；级联形式实现可以减少硬件资源的占用，但增加了延迟；管线化实现则可以兼顾硬件资源和延迟。
4. 使用HDL语言进行FPGA设计：使用HDL语言，如VHDL或Verilog，进行FPGA设计。
根据设计的结构和功能，编写相应的HDL代码。
在编写代码时，需要注意代码的可重用性和可维护性，以便后续的设计和调试。
5. 硬件验证和性能优化：完成HDL代码后，进行FPGA的硬件验证和性能优化。
通过仿真和验证，确保设计的正确性和稳定性。
同时，可以根据实际需求对硬件进行优化，如减小资源占用、降低功耗等。
基于 fpga 的相控阵天线波束控制器设计
基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器设计一、概述相控阵天线系统是一种用于通信、雷达和其他无线应用的常见技术。
其通过调整每个天线单元的相位和幅度，可以实现波束的形成和指向性的控制。
这种技术在无线通信领域有着广泛应用，可以提高系统的容量和覆盖范围，同时也可以增强系统的抗干扰能力和安全性。
在相控阵天线系统中，波束控制器是至关重要的部件。
其主要功能是根据特定的需求来控制各个天线单元的相位和幅度，从而实现对波束指向和形状的精确控制。
随着通信技术的不断发展，对于相控阵天线系统的要求也在不断提升。
为了满足这些需求，基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器成为了研究的热点之一。
二、基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器设计的意义1. 提高性能：相较于传统的波束控制器，基于 FPGA 的设计可以实现更快速和精确的波束控制，从而提高系统的性能和响应速度。
2. 灵活性：FPGA 技术具有高度的可编程性，可以根据具体的需求和算法灵活地进行设计和实现，从而满足不同系统的要求。
3. 可扩展性：FPGA 设计具有良好的可扩展性，可以方便地进行系统的升级和功能的扩展，从而适应未来技术的发展和变化。
4. 成本效益：基于 FPGA 的设计可以实现硬件和软件的高度集成，从而减少系统的复杂度和成本，提高系统的性价比。
三、基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器设计的关键技术1. 波束形成算法：波束控制器的设计需要基于特定的波束形成算法，这些算法包括常见的波束指向算法、波束形状调整算法等。
2. 相位和幅度调控技术：波束控制器需要实现对每个天线单元的相位和幅度进行精确控制，这需要涉及到相位移位器、衰减器等技术。
3. 通信接口技术：波束控制器需要与上层通信系统进行良好的接口，这需要包括数字信号处理和通信协议的实现等技术。
4. FPGA 硬件设计：波束控制器的核心部分是基于FPGA 的硬件设计，需要考虑逻辑单元的布局、时序设计和功耗优化等技术。
An Efficient FPGA Implementation of The OS-CFAR Process
C
C
C
C
C
C
C
+
C
C
C
C
C
C
C
C
First cell order
Reference cells
Reference cells
C
C
C
C
C
C
C
+
Inverter
C
C
C
C
C
C
C
C
C : Comparator
Second cell order
+
Inverter
K-th sample selection
N-th cell order
In order to implement the OS-CFAR processor, we have to rank-order all the reference data
Байду номын сангаас
cells, as shown in figure 1.
CUT
Guard cells
Reference cells
Reference cells
In this paper, we propose a parallel structure for an efficient Field Programmable Gate Array, FPGA, implementation of the order statistics CFAR detector, based on the (N-K+1) maximum direct determination.
E-mail: b_magaz@, boualem.magaz@.dz, mohamed.bencheikh@.dz
基于fpga的滤波器设计与实现
基于fpga的滤波器设计与实现基于FPGA的滤波器设计与实现一、引言滤波器是信号处理中常用的工具，用于去除信号中的噪声或不需要的频率成分。
在数字信号处理中，滤波器可以通过软件算法实现，但随着现代电子技术的发展，使用基于FPGA的滤波器可以实现更高效、实时的信号处理。
本文将介绍基于FPGA的滤波器设计与实现的方法和步骤。
二、FPGA的基本原理FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，由大量的逻辑门、存储单元和可编程连接组成。
FPGA的特点是可重构性强，可以根据需要编程实现各种逻辑功能。
在数字信号处理中，可以将滤波器的算法实现在FPGA中，利用其并行处理的能力来提高处理速度和效率。
三、滤波器的基本原理滤波器可以根据其频率响应的特点分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
滤波器的设计目标是在保留需要的信号成分的同时，去除不需要的噪声或频率成分。
常用的滤波器设计方法有FIR滤波器和IIR滤波器。
四、基于FPGA的滤波器设计步骤1. 确定滤波器的类型和设计要求：根据信号处理的需求，确定滤波器的类型（低通、高通等）和性能指标（截止频率、通带衰减等）。
2. 确定滤波器的结构：选择合适的滤波器结构，如直接形式、级联形式等。
3. 设计滤波器的传递函数：根据滤波器的类型和设计要求，设计出满足要求的传递函数。
4. 将传递函数转化为差分方程：根据所选滤波器结构，将传递函数转化为差分方程。
5. 实现差分方程的计算：将差分方程转化为FPGA可以计算的形式，使用硬件描述语言（如Verilog、VHDL）编写计算模块。
6. 将计算模块综合到FPGA中：使用相应的工具将计算模块综合到FPGA中，生成比特流文件。
7. 下载比特流文件到FPGA：将生成的比特流文件下载到FPGA中，使其开始工作。
8. 测试和优化：对设计的滤波器进行测试，并根据测试结果进行优化，以满足设计要求。
OSGO-CFAR算法检测性能分析及FPGA实现
OSGO-CFAR算法检测性能分析及FPGA实现杨光;潘瑞云;蒋迺倜;尚文明【摘要】针对均值类恒虚警检测器在多目标环境下小目标被遮挡的问题,以OSGO-CFAR作为算法基础,通过Matlab仿真对比OSGO-CFAR与CA-CFAR的检测性能,经过流水处理和逻辑资源优化,将OSGO-CFAR算法移植到FPGA处理平台.研究表明,基于FPGA的OSGO-CFAR检测器在多目标环境中能大大提高小目标的检测概率.【期刊名称】《雷达与对抗》【年(卷),期】2015(035)003【总页数】4页(P41-44)【关键词】雷达;信号处理;CA-CFAR;OSGO-CFAR;ROC分析;FPGA【作者】杨光;潘瑞云;蒋迺倜;尚文明【作者单位】中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京211153;中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京211153;中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京211153;中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京211153【正文语种】中文【中图分类】TN911.7OSGO-CFAR算法检测性能分析及FPGA实现杨光，潘瑞云，蒋迺倜，尚文明(中国船舶重工集团公司第七二四研究所，南京211153)摘要:针对均值类恒虚警检测器在多目标环境下小目标被遮挡的问题，以OSGO-CFAR作为算法基础，通过Matlab仿真对比OSGO-CFAR与CA-CFAR的检测性能，经过流水处理和逻辑资源优化，将OSGO-CFAR算法移植到FPGA处理平台。
研究表明，基于FPGA的OSGO-CFAR检测器在多目标环境中能大大提高小目标的检测概率。
关键词:雷达;信号处理; CA-CFAR; OSGO-CFAR; ROC分析; FPGA中图分类号: TN911. 7文献标志码: A文章编号: 1009－0401(2015) 03－0041－04收稿日期: 2015-03-09;修回日期: 2015-03-24作者简介:杨光(1989-)，男，工程师，硕士，研究方向:雷达信号处理;潘瑞云(1984-)，男，工程师，硕士，研究方向:雷达信号处理;蒋迺倜(1984-)，男，工程师，硕士，研究方向:雷达信号处理;尚文明(1986-)，男，工程师，硕士，研究方向:电路与系统。
基于FPGA的CFAR设计与实现
１ 引言
雷 达 系统 通常 要求 能够 在 比热 噪声 更为 复杂 和不 确知 的背景环 境 中检 测 目标 的存在 并 保持 给定 的 虚警 概率 ， 为此 ， 须采 用 自适应 门 限检 测 电路 。 用 自动 检测 电路 来估 测 接收 机的输 出 ， 必 利 以保 持 一个 恒 虚警 率 的
到一个 最 佳平 衡点 。
实现 Ｃ ＡＲ处 理 ， 统方 案是 采 用 Ｄ Ｐ加软 件 的方 法 实现 ， Ｆ 传 Ｓ 即用 通用 Ｄ Ｐ芯 片 构造 硬 件 处 理 机平 台 ， Ｓ 通过 编写 处理 软件 实 现 Ｃ ＡＲ算 法 。这种 方 案对 于 距离 分 辨率 不 高 的宽脉 冲雷达 来说 ， 一 种 简单 可 行 的 Ｆ 是
Ｆ ＧＡ 实现 Ｃ ＡＲ 的原理 、 Ｐ Ｆ 电路组 成 和各部 分 电路 的设 计 方法 。
关键词： 恒虚 警率 ； 场可 编程 门阵列 现
中 图 分 类 号 ： １ ． ２ Ｔ ９ ＴＮ ９ １ ７ ； Ｎ ５ 文献标识码 ： Ａ
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ ｍ ｐｌ ｍ ｅ ａ ｉ ｎ ｏ ｓｇ ｎ Ｉ ｅ ｎｔ ｔｏ ｆ ａ ＣＦＡＲ ｓ ｄ Ｏ ｎ ＦＰＧ Ａ Ｂａ ｅ
维普资讯 http://www.cபைடு நூலகம்
２０ ０ ６年 ９月
文 章 编 号 ：０ ８ ８ ５ （ ０ ６ ０ － Ｏ ４ ０ １ Ｏ — ６ ２ ２ ０ ）３ ６ —０ ５
火控 雷达技 术
第３ ５卷
基 于 Ｆ ＧＡ 的 Ｃ ＡＲ设计 与实现 Ｐ Ｆ
高 亚 军 张冠 杰 陈 矛
系统便 称 为恒 虚警 率 （ Ｆ Ｃ ＡＲ） 系统 。 Ｆ Ｃ ＡＲ技 术 是雷 达 自动 检测 系统 中给 检测 策略 提供 检测 阈值 ， 关键 是 其 选 定 一 个合 适 的 自适 应检 测 门 限来保 持 目标 检 测 时虚 警概 率 的恒 定 ， 以期 在 检测 的 “ 虚警 ” 漏 检 ” 寻找 和“ 问
基于FPGA的图像压缩算法设计与实现
基于FPGA的图像压缩算法设计与实现近年来，随着数字图像的广泛应用，图像压缩技术成为了一个重要的研究方向。
图像压缩的目的是在最小化数据量的同时，保持压缩后图像与原图像一致的质量。
基于FPGA的图像压缩算法的研究和开发具有很大的意义。
本文将介绍基于FPGA的图像压缩算法的设计与实现。
一、图像压缩算法的原理图像压缩算法的主要原理是利用冗余信息来减少数据量。
在图像中，不同区域之间存在很多相似的像素点，这些相似的像素点可以被压缩成一个更简洁的表示方式。
目前，常见的图像压缩算法包括有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩算法可以通过删减图像中一些没有意义的信息来减小数据量。
其中，JPEG是一种最常见的有损压缩算法。
无损压缩算法则是通过对数据进行编码，使得压缩后的数据能够准确还原成原来的图像。
其中，最常见的无损压缩算法是LZW和Huffman算法。
在本文中，我们将重点研究基于FPGA的JPEG压缩算法实现。
二、基于FPGA的JPEG压缩算法基于FPGA的JPEG压缩算法是一种较为先进的图像压缩技术，具有良好的效果和广泛的应用。
在本文中，我们将介绍其基本原理和流程。
1. JPEG压缩算法原理JPEG压缩算法主要分为两个部分：变换编码（DCT）与熵编码。
其中，变换编码主要是通过对图像进行变换，使得图像中较大的像素值被更高效地表示。
熵编码则是对变换编码后的数据进行压缩，以进一步减小数据量。
下面我们将简单介绍这两个过程的实现。
2. 变换编码变换编码主要是利用离散余弦变换（DCT）对图像进行变换。
DCT的过程主要分为以下几步：1. 将原始图像按照8*8的像素块进行切割。
2. 对于每个8*8的像素块，进行DCT变换。
3. 对于DCT变换后的每个系数，进行量化。
量化可通过对变换后的值除以一个量化因子，然后取整数部分实现。
4. 对于量化后的数据，经过Zigzag扫描后，可以得到一串AC和DC的系数。
3. 熵编码熵编码是对变换编码后的数据进行压缩的过程。
基于FPGA的软件无线电接收机的设计
基于FPGA的软件无线电接收机的设计随着无线通信技术的快速发展，软件无线电技术成为了无线通信领域的关键技术之一。
软件无线电接收机是软件无线电系统中重要的组成部分，其设计和实现对于无线通信系统的性能和灵活性具有重要影响。
本文将介绍一种基于FPGA的软件无线电接收机的设计方案。
FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，具有灵活性高、可重构性强的特点，因此在软件无线电接收机的设计中得到了广泛应用。
基于FPGA的软件无线电接收机的设计流程主要包括信号接收、信号解调和信号处理三个关键步骤。
首先，信号接收是软件无线电接收机的基本功能，其核心是将无线电频率的信号转换为数字信号。
在FPGA中，可以利用高速ADC（Analog-to-Digital Converter）模块将模拟信号转换为数字信号，并通过FPGA的输入输出端口进行数据传输。
其次，信号解调是将接收到的数字信号转换为原始数据的过程。
在FPGA中，可以使用数字信号处理算法对接收到的信号进行解调。
例如，可以利用快速傅里叶变换（FFT）算法对信号进行频谱分析，提取出信号的频率、幅度等信息。
最后，信号处理是对解调后的信号进行进一步处理和分析的过程。
在FPGA中，可以利用各种算法对信号进行滤波、解码、解调等操作。
例如，可以使用数字滤波器对信号进行滤波，去除干扰和噪声，提高信号的质量。
基于FPGA的软件无线电接收机的设计具有许多优点。
首先，FPGA具有可编程性强的特点，可以根据不同需求对接收机进行灵活的配置和调整。
其次，FPGA的并行处理能力强，可以实现高速、实时的信号处理。
此外，FPGA具有低功耗、体积小的特点，适合应用于便携式设备中。
综上所述，基于FPGA的软件无线电接收机的设计方案具有良好的性能和灵活性。
随着FPGA技术的不断发展和进步，基于FPGA的软件无线电接收机将在无线通信领域发挥越来越重要的作用。
相信在不久的将来，基于FPGA的软件无线电接收机将成为无线通信系统中不可或缺的一部分。
基于FPGA的OS-CFAR设计与实现
1引言恒虚警率方法就是利用自适应门限代替固定门限，在噪声、杂波的干扰下自动的调节门限值来保持虚警率恒定。
即，当噪声、杂波较大时，门限值自动调高；当噪声，杂波较小时，门限值自动调低。
恒虚警检测器的性能和它的参考背景单元有很大关系，当参考单元为均值分布时，均值类CFAR（CA-CFAR）基于FPGA的OS-CFAR设计与实现王瑞，贺鹏飞，刘鹏飞（烟台大学光电信息科学技术学院，山东烟台，264005）摘要：雷达在多目标检测中采用有序恒虚警率（OS-CFAR）检测器具有更好的抗干扰能力。
本文根据OS-CFAR检测器原理，设计了一种基于FPGA实现方案，利用FPGA面积换取速度的设计思想，采用并行比较的方法，解决了排序耗时长的问题，实现对所有点进行检测，通过仿真验证了设计的正确性。
关键词：恒虚警率；现场可编程逻辑门阵列；并行比较；排序Design and Implementation of OS-CFAR Based on FPGAWANG Rui,HE Peng-fei,LIU Peng-fei（School of Opto-electronic Information Science and Technology,Yantai University,Yantai264025,China）Abstract:The radar uses an ordered constant false alarm rate（OS-CFAR）detector for multi-target detection with better anti-interference ability.According to the principle of OS-CFAR detector,this paper designs a design scheme based on FPGA,which uses the design idea of FPGA area exchange speed.It adopts the parallel comparison method to solve the problem of long sorting time,realizes detection of all points,and through simulation.Verifies the correct-ness of the design.Key words:CFAR;FPGA;parallel comparison;sort有很好的检测性能[1]。
GO-CFAR检测器在FPGA上的实现
GO-CFAR检测器在FPGA上的实现赵冰;姜玉国;邱军海;王世桥【摘要】提出了采用FPGA技术时雷达的视频信号进行GO-CFAR检测,克服了DSP处理速度有限、实时性差和ASIC器件灵活性差的问题.以自行研制的雷达信号处理PCI卡为平台,详细介绍了GO-CFAR算法在FPGA芯片上实现的原理和过程,并结合仿真结果说明了利用FPGA进行恒虚警检测的优势,为雷达恒虚警检测的工程实现提出了一条新思路.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)013【总页数】3页(P81-82,92)【关键词】雷达;GO-CFAR;FPGA;VHDL【作者】赵冰;姜玉国;邱军海;王世桥【作者单位】烟台工程职业技术学院,山东烟台,264006;东方电子信息产业集团有限公司,山东烟台,264001;烟台工程职业技术学院,山东烟台,264006;烟台工程职业技术学院,山东烟台,264006【正文语种】中文【中图分类】TN95在雷达恒虚警检测算法[1]的工程实现过程中,需要雷达信号处理器具有较快的实时性,并且对信号处理器的稳定性、体积、功耗等也有严格的要求。
而在传统的雷达信号处理方法中通常采用通用DSP处理器,通用DSP芯片具有开发简便、使用灵活的优点,但处理速度相对要低一些,不能保证信号处理的实时性,并且工作时通常需要较多的外围器件,导致硬件的体积较大,如果专门定制ASIC电路,就大大增加了开发费用与开发周期。
近年来,FPGA技术的快速发展为我们提供了一种更好的解决这一问题的途径。
由于它本身所具备的并行结构的算术结构,使得它特别适合用作高性能的数据通路处理器[2]。
利用FPGA实现雷达恒虚警检测算法,具有实时性强,硬件系统体积小结构灵活,适于模块化设计,开发周期短,并且支持在线可编程,使系统具有较强的通用性和可扩展性等优点[3,4]。
本文以此为出发点,提出并讨论了一种利用FPGA技术实现GO-CFAR检测器的方法。
基于FPGA的高阶全数字锁相环的设计与实现
基于FPGA的高阶全数字锁相环的设计与实现1引言锁相环在通信、雷达、测量和自动化控制等领域应用极为广泛，已经成为各种电子设备中必不可少的基本部件。
随着电子技术向数字化方向发展，需要采用数字方式实现信号的锁相处理。
因此，对全数字锁相环的研究和应用得到了越来越多的关注。
传统的数字锁相环系统是希望通过采用具有低通特性的环路滤波器，获得稳定的振荡控制数据。
对于高阶全数字锁相环，其数字滤波器常常采用基于DSP 的运算电路。
这种结构的锁相环，当环路带宽很窄时，环路滤波器的实现将需要很大的电路量，这给专用集成电路的应用和片上系统SOC（system on chip）的设计带来一定困难。
另一种类型的全数字锁相环是采用脉冲序列低通滤波计数电路作为环路滤波器，如随机徘徊序列滤波器、先N 后M 序列滤波器等。
这些电路通过对鉴相模块产生的相位误差脉冲进行计数运算，获得可控振荡器模块的振荡控制参数。
由于脉冲序列低通滤波计数方法是一个比较复杂的非线性处理过程，难以进行线性近似，因此，无法采用系统传递函数的分析方法确定锁相环的设计参数。
不能实现对高阶数字锁相环性能指标的解藕控制和分析，无法满足较高的应用需求。
本文提出了一种基于比例积分（PI）控制算法的高阶全数字锁相环。
给出了该锁相系统的具体结构，建立了系统数学模型，并对其系统性能进行了理论分析。
采用MATLAB 软件对系统进行了仿真实验。
应用EDA 技术设计了该锁相系统，并用FPGA 予以实现。
2 全数字锁相环的结构及工作原理基于比例积分控制算法的三阶全数字锁相环的系统结构如图1 所示。
该系统由数字鉴相器（DPD）、数字环路滤波器（DLF）和数控振荡器（DCO）三个部件组成。
图1 三阶全数字锁相环系统结构图本锁相系统中由于数控振荡器采用累加器的结构，因此，累加器输出的并行码就是数控振荡器的输出相位码B，它反映了输入信号和输出信号之间的瞬时相位差。
鉴相器中的寄存器是由一组D 触发器构成。
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基于FPGA的CFAR设计摘要恒虚警率（Constant False-Alarm Rate, CFAR）处理技术是雷达信号处理的重要组成部分。
在雷达信号检测中，当外界干扰强度变化时，雷达能自动调整其灵敏度，使雷达的虚警概率保持不变。
具有这种特性的接收机称为恒虚警接收机。
雷达信号的检测总是在干扰背景上进行的，干扰包括接收机内部的热噪声，以及地物、雨雪、海浪等杂波干扰。
其中，地杂波、海杂波、气象杂波和箔条杂波都是由天线波束照射区内的大量散射单元的散射信号叠加组成。
因此，在强干扰中提取信号，不仅要求有一定的信噪比，而且必须对信号作恒虚警处理。
在自动检测雷达中，必须具备恒虚警处理设备，使之在强杂波干扰下仍能继续工作。
本文首先介绍了恒虚警率(CFAR)的基本原理，然后利用FPGA方案对恒虚警率(CFAR)进行了实例设计，并对各子模块进行了详细说明，最后对整个模块进行仿真和验证。
关键词：VerilogHDL、FPGA、恒虚警(CFAR)目录1、绪论 (3)2、CFAR算法基本原理 (4)3、FPGA设计与实现 (6)3.1、顶层模块设计 (6)3.2、回波消除电路设计 (8)3.3、恒虚警(CFAR)电路设计 (12)3.4、块储存器设计 (24)4、仿真 (25)5、总结 (28)参考文献: (29)一、绪论恒虚警率(Constant False-Alarm Rate, CFAR)处理技术,用于在杂波环境变化时,防止雷达的虚警概率发生太大的变化，同时保证一定的检测概率。
为此，必须采用自适应门限检测电路。
利用自动检测电路来估测接收机的输出，以保持一个恒虚警率的系统便称为恒虚警率(CFAR)系统。
例如，PD 雷达常用于机载下视或类似的条件下，因此由于不同的地物回波所形成的杂波强度分布情况十分复杂，为了在这样复杂的杂波环境中检测所关心的运动目标回波，则必须采用CFAR 处理技术。
它是一种对杂波问题很有效的处理技术，可以随本地噪声能量信息设置门限。
雷达信号的检测总是在干扰背景上进行的，干扰包括接收机内部的热噪声，以及地物、雨雪、海浪等杂波干扰。
其中，地杂波、海杂波、气象杂波和箔条杂波都是由天线波束照射区内的大量散射单元的散射信号叠加组成。
因此，在强干扰中提取信号，不仅要求有一定的信噪比，而且必须对信号作恒虚警处理。
在自动检测雷达中，必须具备恒虚警处理设备，使之在强杂波干扰下仍能继续工作。
我们想要实现CFAR处理，传统方案是采用DSP加软件的方法实现，即用通用DSP芯片构造硬件处理机平台，通过编写处理软件实现CFAR算法。
这种方案对于距离分辨率不高的宽脉冲雷达来说，是一种简单可行的方法，但对于窄脉冲雷达，由于距离维采样频率很高,要求处理机硬件平台提供超高的运算速度，FPGA 以其高的处理速度成为实现CFAR算法的一种好的选择。
本文提出一种基于FPGA的实现方案,该方案依据CFAR算法的独立性、规则性、算法的简单性和运算密集性等特点，顶层模块调用了一个CFAR算法模块和两个块存储器IP核，实现了数据长度为16bit，前、后窗长度为L=16位数据的ML类CFAR算法。
二、CFAR算法基本原理一般通用的CFAR方案中，视频信号样本通过平方率包络检测器被送到滑窗寄存器中。
该寄存器长一般设定为N+1 =2n+1，统计量Z是与噪声能量成比例的，而噪声能量是通过检测单元D周N个参考单元的某种处理而得到的。
U是一个恒量元素，在均匀背景下，与N、Pfa有关，给定参考单元数N及虚警概率Pfa 对应的U是一个定值。
如果检测单元D的值大于门限U0，则该信号将被判决为目标信号。
根据μ的计算方式的不同，CFAR检测器分为均值（ML）类和有序统计量（OS）类两种典型的检测器，其原理图分别如图1和图2所示。
ML类CFAR包括单元平均(CA)CFAR、最大选择(GO)CFAR和最小选择(SO)CFAR等；OS类CFAR包括有序统计(OS)CFAR、削减平均(TM)CFAR等。
均值类CFAR适用于空间上统计平稳的背景，它在检测单元前、后沿各有一个覆盖若干距离单元的滑动窗，利用滑动窗中参考采样的均值，形成前、后沿局部估计，再对局部估计平均、选大、选小或加权平均，以确定检测单元的背景杂波平均功率估计。
鉴于信号可能会跨越到前后邻近单元中，检测单元及其临近前后距离单元一般不包括在平均窗内，若检测单元中信号幅度大于滑动窗内均值的K倍，则认为是信号。
图1 ML类CFAR结构示意图图2OS类CFAR结构示意图本文利用如图1所示的CA-CFAR方法的FPGA来进行设计，在顶层模块调用了一个CFAR算法模块和两个块存储器IP核，实现了数据长度为16bit，前、后窗长度为L=16位数据的CA-CFAR算法。
三、FPGA设计与实现CFAR电路由目标回波消除电路和恒虚警电路构成，下面分别介绍其Verilog HDL设计。
包括顶层模块设计、回波消除电路设计、恒虚警电路设计和块存储器IP核。
总框图如图3所示。
图3CFAR电路总结构示意图3.1、顶层模块设计对于CFAR电路首先要关注的是顶层模块的FPGA逻辑设计，其功能主要是对要实现的各子模块进行连接和统筹规划，使得各子模块能够正常运行从而实现所有功能。
顶层模块具体实现了数据连接、信号噪声的对比以及全局时钟缓存等功能。
设计程序如下所示：`timescale 1ns / 1psmodule top(inputclk,inputrst,input [15:0] I_signal,output O_result);wire [15:0] signal;wire [15:0] noise;del u1(.clk(clk),.rst(rst),.I_signal(I_signal),.O_signal(signal),.O_noise(noise));cfar u2(.clk(clk),.rst(rst),.I_signal(signal),.I_noise(noise),.O_result(O_result)); endmodule3.2、回波消除电路设计回波消除电路主要用来消除回波信号，以便后续电路计算噪声平均功率。
信号通过该模块后分为两路输出：信号和回波消除后的噪声信号。
模块框图如图4所示。
图4回波消除电路框图设计程序如下所示：`timescale 1ns / 1psmodule del(inputclk,inputrst,input [15:0] I_signal,output [15:0] O_signal,output [15:0] O_noise);parameter pc=16'h0100;reg [15:0] O1_signal;reg [15:0] O1_noise;reg [15:0] R_signal;reg [15:0] R1_signal;reg [17:0] mult;reg [15:0] R_result;reg [15:0] compare;//---------------signal output----------------always@(posedgeclk or negedgerst) beginif(~rst)beginR_signal<= 16'h0000;R1_signal <= 16'h0000;O1_signal <= 16'h0000;endelsebeginR_signal<= I_signal;R1_signal <= R_signal;O1_signal <= R1_signal;endendassignO_signal = O1_signal;//---------------noise output-----------------always@(posedgeclk or negedgerst) beginif(~rst)beginmult<= 16'h0000;endelsebeginmult<= I_signal*3;endendalways@(posedgeclk or negedgerst) beginif(~rst)beginR_result<= 16'h0000;endelsebeginif(R_signal< compare)beginR_result<= mult[17:2] + {{2{R_result[15]}},R_result[15:2]};endendendalways@( * )begincompare<= R_result+pc;endalways@(posedgeclk or negedgerst)beginif(~rst)beginO1_noise <= 16'h0000;endelsebeginO1_noise <= R_result;endendassignO_noise = O1_noise;endmodule3.3、恒虚警(CFAR)电路设计恒虚警(CFAR)模块利用了移位寄存器实现恒虚警电路功能。
此模块是CFAR 处理技术的核心，采样回波产生数据，并对这些数据进行定点化。
模块框图如图5所示。
图5恒虚警(CFAR)电路框图设计程序如下所示：`timescale 1ns / 1psmodulecfar( inputclk, inputrst,input [15:0] I_signal, input [15:0] I_noise, output O_result);reg [15:0] O1_result; reg [15:0] R_noise; reg [15:0] R1_noise; reg [15:0] R2_noise; reg [15:0] R3_noise; reg [15:0] R4_noise; reg [15:0] R5_noise; reg [15:0] R6_noise; reg [15:0] R7_noise; reg [15:0] R8_noise; reg [15:0] R9_noise; reg [15:0] R10_noise; reg [15:0] R11_noise; reg [15:0] R12_noise;reg [15:0] R13_noise; reg [15:0] R14_noise;reg [19:0] R_add; reg [15:0] R1_add; reg [15:0] R2_add; reg [15:0] R3_add; reg [15:0] R4_add; reg [15:0] R5_add; reg [15:0] R6_add; reg [15:0] R7_add; reg [15:0] R8_add; reg [15:0] R9_add; reg [15:0] R10_add; reg [15:0] R11_add; reg [15:0] R12_add; reg [15:0] R13_add; reg [15:0] R14_add; reg [15:0] R15_add; reg [15:0] R16_add;reg [15:0] R_average;reg [15:0] R_signal;reg [15:0] R1_signal;reg [15:0] R2_signal;reg [15:0] R3_signal;reg [15:0] R4_signal;reg [15:0] R5_signal;reg [15:0] R6_signal;reg [15:0] R7_signal;reg [15:0] R8_signal;reg [15:0] R9_signal;reg [15:0] R10_signal;reg [15:0] R11_signal;reg [15:0] R12_signal;reg [15:0] R13_signal;reg [15:0] R14_signal;reg [15:0] R15_signal;reg [15:0] R16_signal;//---------------noise shift---------------- always@(posedgeclk or negedgerst)beginif(~rst)beginR_noise<= 16'h0000;R1_noise <= 16'h0000;R2_noise <= 16'h0000;R3_noise <= 16'h0000;R4_noise <= 16'h0000;R5_noise <= 16'h0000;R6_noise <= 16'h0000;R7_noise <= 16'h0000;R8_noise <= 16'h0000;R9_noise <= 16'h0000;R10_noise <= 16'h0000;R11_noise <= 16'h0000;R12_noise <= 16'h0000;R13_noise <= 16'h0000;R14_noise <= 16'h0000; endelsebeginR_noise<= I_noise;R1_noise <= R_noise;R2_noise <= R1_noise;R3_noise <= R2_noise;R4_noise <= R3_noise;R5_noise <= R4_noise;R6_noise <= R5_noise;R7_noise <= R6_noise;R8_noise <= R7_noise;R9_noise <= R8_noise;R10_noise <= R9_noise;R11_noise <= R10_noise;R12_noise <= R11_noise;R13_noise <= R12_noise;R14_noise <= R13_noise;endend//---------------add noise---------------always@(posedgeclk or negedgerst) beginif(~rst)beginR_add<= 20'h00000;endelsebeginR_add<= (((I_noise + R_noise) + (R1_noise + R2_noise)) +((R3_noise + R4_noise) + (R5_noise + R6_noise))) +(((R7_noise + R8_noise) + (R9_noise + R10_noise)) +((R11_noise + R12_noise) + (R13_noise + R14_noise)));endend//-------------noise_add shift-------------always@(posedgeclk or negedgerst)beginif(~rst)beginR1_add <= 16'h0000;R2_add <= 16'h0000;R3_add <= 16'h0000;R4_add <= 16'h0000;R5_add <= 16'h0000;R6_add <= 16'h0000;R7_add <= 16'h0000;R8_add <= 16'h0000;R9_add <= 16'h0000;R10_add <= 16'h0000;R11_add <= 16'h0000;R12_add <= 16'h0000;R13_add <= 16'h0000;R14_add <= 16'h0000;R15_add <= 16'h0000;R16_add <= 16'h0000; endelsebeginR1_add <= R_add[19:4];R2_add <= R1_add;R3_add <= R2_add;R4_add <= R3_add;R5_add <= R4_add;R6_add <= R5_add;R7_add <= R6_add;R8_add <= R7_add;R9_add <= R8_add;R10_add <= R9_add;R11_add <= R10_add;R12_add <= R11_add;R13_add <= R12_add;R14_add <= R13_add;R15_add <= R14_add;R16_add <= R15_add;endend//--------------R_average-------------always@(posedgeclk or negedgerst) beginif(~rst)beginR_average<= 16'h0000;endelsebeginif(R_add[19:4]>R16_add)beginR_average<= R_add[19:4];endelsebeginR_average<= R16_add;endendend//--------------signal shift-------------always@(posedgeclk or negedgerst) beginif(~rst)beginR_signal<= 16'h0000;R1_signal <= 16'h0000;R2_signal <= 16'h0000;R3_signal <= 16'h0000;R4_signal <= 16'h0000;R5_signal <= 16'h0000;R6_signal <= 16'h0000;R7_signal <= 16'h0000;R8_signal <= 16'h0000;R9_signal <= 16'h0000;R10_signal <= 16'h0000;R11_signal <= 16'h0000;R12_signal <= 16'h0000;R13_signal <= 16'h0000;R14_signal <= 16'h0000;R15_signal <= 16'h0000;R16_signal <= 16'h0000; endelsebeginR_signal<= I_signal;R1_signal <= R_signal;R2_signal <= R1_signal;R3_signal <= R2_signal;R4_signal <= R3_signal;R5_signal <= R4_signal;R6_signal <= R5_signal;R7_signal <= R6_signal;R8_signal <= R7_signal;R9_signal <= R8_signal;R10_signal <= R9_signal;R11_signal <= R10_signal;R12_signal <= R11_signal;R13_signal <= R12_signal;R14_signal <= R13_signal;R15_signal <= R14_signal;R16_signal <= R15_signal;endend//--------------output---------------always@(posedgeclk or negedgerst) beginif(~rst)beginO1_result <= 16'h0000;endelsebeginO1_result <= R16_signal - 10*R_average;endendassignO_result = ~O1_result[15];endmodule3.4、块储存器设计由于最后要通过得到信号与平均噪声的比值来判决CFAR归一化输出，而用数字电路实现除法运算比较复杂，故采用取对数的方法，将除法运算转化为减法运算，简化了电路实现。