基于DSP的信号处理系统研制及恒虚警算法验证

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无线电引信频域恒虚警率目标检测算法

第32卷第1期2010年2月探测与控制学报Journal of Detection &C ontrolVol 132No 11Feb 12010*收稿日期:2009-09-07 修回日期:2009-11-03作者简介:石润龙(1984-),男,陕西铜川人,硕士,助工,研究方向:信号处理。

E -ma il:shirl1984@163.co m 。

无线电引信频域恒虚警率目标检测算法石润龙1,刘斌1,2,周军伟1(1.中国空空导弹研究院,河南洛阳 471009;2.西北工业大学电子信息学院,陕西西安 710072)摘要:针对无线电引信时域信号处理在小目标检测中的不足,根据CA-CF AR (单元平均恒虚警率)检测理论以及PD(脉冲多普勒)雷达回波频谱特性,设计了频域CF A R(Constant F alse A larm R ate 恒虚警率)目标检测算法。

算法通过对回波信号作时频域变换,在频域上,以频率为单元对当前检测与历史平均检测作比较来检测目标存在。

以FP GA +DSP 搭建的硬件信号处理平台对算法的半实物仿真表明:该目标检测算法对小目标信号具有较好的检测效果。

关键词:信号处理;目标检测;恒虚警;无线电引信;空空导弹中图分类号:TN911.72 文献标志码:A 文章编号:1008-1194(2010)01-0045-04CFAR Target Detection Algorithm Based on FrequencyDomain for Radio FuzeSHI Runlong 1,LIU Bin 1,2,ZHOU Junw ei 1(1.China A irborne M issile A cademy,Luo yang 471009,China;2.Institute of Elect ronic and Infor matio n,N o rthwester n P olytechnical U niver sity,Xi'an 710072,China)Abstract:In v iew of the deficiency in the time-domain signal pro cessing o f r adio fuze for small targ et detectio n,a CF AR (Constant False A lar m Rate)ta rg et detect ion algo rithm is proposed based on CA -CFA R detectio n prin -ciple and the spectr um char acteristic of the Do ppler echo.By making time -fr equency do main tr ansfo rmatio n to the echo sig nal,the algo rithm co mpar es the current detecting with the histo ry detecting accor ding to the frequency spectrum.A hardw are platfo rm of sig nal pro cessing is desig ned based on FP GA &DSP,and the simulatio n re -sult show s that this targ et detectio n algo rithm is effective for detecting the small tar get sig nal.Key words:signal pro cessing ;tar get detect ion;CF AR;radio fuze;air-to -air missile 0 引言CFAR(Constant False Alarm Rate 恒虚警率)算法是在未知噪声和干扰功率背景下保持虚警概率恒定的目标检测方法。

基于国产化DSP的雷达信号处理软件设计

基于国产化 DSP的雷达信号处理软件设计简要：目前，雷达不仅在军事中发挥着重要的作用，而且已经广泛运用于我们的生活中。

对于在雷达信号处理过程中算法的复杂度和高数据率，我们一般选用DSP进行信号的处理。

本文我们重点研究基于国产化DSP的雷达信号软件设计。

关键词：国产化DSP；雷达信号软件；设计一国产化DSP简述DSP （digital signal process/digital signal processor）理论中是数字信号处理，在硬件中可以是数字信号处理芯片。

通信系统中处理数字信号需要用到DSP芯片，DSP芯片属于数字处理专用芯片，相比CPU来说有更好的数字运算能力（CPU控制方面比较强），完成数字信号处理过程需要用到DSP（数字信号处理）理论，对信号进行采样量化编码，然后处理传输。

DSP在电子信息领域之中具有很重要的地位。

DSP芯片(Digital Signal Processor)是一个内嵌了数字信号处理功能的单片机芯片（该功能也叫DSP:Digital Signal Processing数字信号处理），现在市面上常见的有16位和32位的。

专门用布数字信号运算处理。

数字信号运算处理并不是简单的加减乘除。

而是那种傅里叶变换等时域频域方面的转换处理等。

如果是普通的四则运算，32位DSP和ARM的运算能力是差不多的。

举个例子：一种实时的声音滤波应用，通过麦克风把一个嘈杂环境中的声音记录下来，通过处理实时单独把其中某个人的声音提取出来，最后实时播放出来。

实时同步的，不是存到磁盘或磁带里再慢慢运算，这就需要用到DSP。

DSP是数字信号处理器，可以视作特殊化后的MCU，主要是比MCU多了硬件乘法器和诸如FFT算法指令的支持。

DSP主要是实现数字信号处理问题，直接硬件上支持滤波和各种变换所需的大量各种专用功能，提供这方面专用指令集。

既可以是独立芯片，也可以是电路的一部分。

专用DSP芯片在运算能力上，特别是大数据量的数字信号处理上，优势相比ARM是非常大的，很多运算DSP一个cycle就能完成的。

基于DSP的音频信号处理技术的研究与应用

基于DSP的音频信号处理技术的研究与应用一、引言近年来，随着数字信号处理技术的飞速发展，基于DSP的音频信号处理技术在音频领域中得到了广泛应用。

音频信号处理技术涉及到许多领域，如音频信号采集、音频信号处理、音频信号分析、音频信号重构、音频信号压缩等，而DSP芯片作为一种高性能、低功耗、可编程的数字信号处理芯片，被广泛应用于音频信号处理领域。

本文以DSP芯片为基础，介绍基于DSP的音频信号处理技术的研究与应用。

二、DSP芯片的基本原理DSP芯片是一种特殊的数字信号处理器，具有高效率、低功耗、可编程等特点。

其主要原理是通过内部高速运算器和存储单元对输入信号进行运算、增强、滤波等处理，实现输出信号的加工。

同时，DSP芯片具有高速数据传输能力，可处理大量数据，具有高效率的优势。

三、基于DSP的音频信号采集技术音频信号采集技术是音频信号处理的第一步。

传统的音频信号采集方法采用模拟信号采集方式，需要经过A/D转换等处理过程。

而基于DSP的音频信号采集技术采用数字信号采集方式，直接将输入信号通过IO口输入DSP芯片，在DSP内部完成采集和A/D转换等处理过程。

四、基于DSP的音频信号处理技术基于DSP的音频信号处理技术主要包括以下几个方面：（一）降噪技术降噪技术是DSP音频信号处理技术中的一个重要方面。

传统的降噪技术主要是使用滤波器将噪声滤掉，但是滤波器的效果不好，会出现覆盖语音信号的现象。

基于DSP的降噪技术采用数字信号处理方法，通过降噪算法对输入的噪声信号进行处理，削弱噪声，提高语音信号的质量。

（二）均衡技术均衡技术是针对音频信号中的频率失真进行处理的技术，其主要原理是根据音频信号的频率特性做出相应调整，使得音频信号在传输过程中频率失真得到修正。

基于DSP的均衡技术主要采用数字滤波算法实现，提高了均衡处理的精度和效率。

（三）压缩技术压缩技术是音频信号处理技术中的一种重要技术，其主要目的是降低音频信号的数据量，减小存储空间和传输带宽。

基于DSP的音频信号处理算法研究与实现

基于DSP的音频信号处理算法研究与实现音频信号处理是一项关键技术，它在实际生活和各个领域中得到广泛应用。

基于数字信号处理器（DSP）的音频信号处理算法研究与实现，成为了当前研究和开发的热点方向。

本文将探讨利用DSP实现音频信号处理算法的研究方法和具体实现步骤。

1. DSP的概述DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）技术是指利用数字化方法对模拟信号进行处理、计算和编码的技术。

它通过数字滤波、数字变换等算法对数字信号进行处理，具有高效性、灵活性和精确性等优势。

DSP技术在音频处理领域有着重要的应用。

2. 音频信号处理算法研究方法2.1 问题分析：首先需要明确要处理的音频信号处理问题，例如降噪、滤波、均衡等。

针对不同的处理问题，选择合适的算法进行研究。

2.2 算法选择：根据具体问题的特点，选择适合的音频信号处理算法，例如自适应滤波算法、小波变换算法等。

2.3 算法实现：将选择的算法进行进一步实现，需要借助DSP的开发环境和相应的软件工具进行编程和调试。

算法的实现过程中需要注意算法的时效性和实时性。

3. DSP音频信号处理算法实现步骤3.1 信号采集：通过外设音频采集模块，将模拟音频信号转换为数字信号，输入DSP进行处理。

3.2 数据预处理：对采集到的音频信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作。

这一步旨在减小输入信号的噪声干扰，提高音频信号处理的质量。

3.3 算法实现：选择适当的音频信号处理算法进行实现，例如自适应滤波、小波变换等。

根据算法的特点和要求，进行程序编写和调试。

3.4 数据后处理：将处理后的数字音频信号转换为模拟信号，经过后续的数模转换模块，输出音频信号。

4. 实例分析：音频降噪算法在DSP上的实现以音频降噪算法为例，介绍基于DSP的音频信号处理算法的具体实现步骤。

4.1 问题分析：降噪算法是音频信号处理中常见的问题，通过去除背景噪声提升原始信号的质量。

4.2 算法选择：选择适合的降噪算法，例如基于自适应滤波的降噪算法，通过实时估计噪声模型并进行滤波处理。

雷达信号处理恒虚警算法

雷达信号处理恒虚警算法
雷达信号处理中的恒虚警算法是一种用于抑制卫星雷达系统中出现的虚假报警的方法。

在雷达系统中，由于一些干扰或者系统误差的影响，可能会导致虚假目标信号的出现，这对系统的可靠性和实用性都会造成一定的影响。

恒虚警算法通过对观测数据进行统计分析和处理，能够有效地抑制虚假目标信号，并提高系统的抗干扰能力。

该算法的主要步骤如下：
1. 数据采集：首先，系统需要对信号进行采集，获取雷达接收到的实际数据。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括信号滤波、去噪等操作，以消除干扰和噪声的影响。

3. 特征提取：通过对预处理后的数据进行分析和处理，提取出信号的特征信息，例如目标的速度、距离、强度等。

4. 虚警检测：基于特征提取的结果，设计一定的判决机制或者阈值判断方法，用于检测信号中是否存在虚假目标。

5. 抑制虚警：如果检测到了虚假目标信号，系统需要进行相应的抑制处理，可以是通过滤波、差分处理等方法。

6. 目标跟踪：如果虚警检测没有触发，系统可以进行目标的跟踪，并根据目标的轨迹进行进一步的分析和处理。

通过恒虚警算法的应用，可以提高雷达系统的工作效果，减少系统误报警的概率，提高系统的可靠性和实用性。

该算法在雷达信号处理领域有着广泛的应用。

基于TMS320F28335的信号处理电路设计

基于 TMS320F28335的信号处理电路设计摘要：鉴于TMS320F206即将停产，需要寻求一款DSP对其进行替代，替换DSP后的信号处理电路需完成温度值、一路电气零位、三路加表惯性量、三路陀螺惯性量的采集以及惯性量的补偿计算和数据组帧发送的功能。

该信号处理电路基于浮点DSP TMS320F28335，该DSP的引用简化了惯性测量装置中的误差补偿计算，为单位类似的产品提供了一套可行方案。

TMS320F28335丰富的外设使得信号处理电路具有可再简化的潜力，其在惯性测量装置信号处理电路中的应用具有广阔前景。

通过系统试验，验证了系统软硬件设计的正确性高的应用推广价值。

关键词：DSP；信号处理电路；浮点1、前言现有技术方案主要为TMS320F206+异步串口SC28L202的方案，电路上电后完成外围电路的初始化，TMS320F206通过SC28L202相应的I/O完成AD7716的配置，AD7716初始化完成后每隔一个固定时间自动完成加表数据的采集并输出一个中断信号，所采数据存于FIFO中。

陀螺每隔一个固定时间将一帧数据存于SC28L202的FIFO中，当TMS320F206判到第四个AD7716中断来到后从相应的FIFO中取加表、陀螺数据，TMS320F206完成加表、陀螺数据温度补偿计算后组帧并向相应的接口发送数据。

本文以某信号处理电路设计为背景，为了解决TMS320F206即将停产的问题，电路架构由TMS320F206+异步串口SC28L202的方案升级为TMS320F28335+异步串口TL16C752CIPFB架构。

其中DSP为TI公司的TMS320F28335 [1]，异步串口为TI公司的TL16C752CIPFB [2]。

2、某信号处理电路原理TMS320F206+异步串口SC28L202架构设计信号处理电路采用了TMS320F206+异步串口SC28L202架构。

信号处理电路主要由加速度计信号采集电路、陀螺信号采集电路、测温电路、数字信号处理及控制电路、外设输出接口电路组成。

基于TMS320C6678 DSP的雷达数字信号处理软件设计

50 | 电子制作 2021年06月复杂的算法，但同时也要满足实时性要求。

在现阶段，雷达信号处理的架构大都是采用FPGA+DSP 的方式，FPGA 主要负责中频信号的采集、波束形成、脉冲压缩等算法逻辑操作，而DSP 主要负责实现MTI、MTD、CFAR、杂波图等较复杂的算法。

TMS320C6678 DSP 作为业界目前最先进的多核DSP、一共集成了8个核，每个内核有512Kbyte 的核内L2数据存储区、32KByte 的L1D 数据存储区和 32KByte 的L1P 程序存储区，片上集成了4MByte 的共享存储区，支持RapidIO 高速数据传输、支持外围扩展DDR3存储器，支持片内多核间EDMA 硬件传输数据最高主频达到了1.25GHz，同时还提供了丰富的软件库函数，如算术操作库、数字信号处理库、图像库等，丰富的硬件与软件资源为其成为雷达信号处理的平台提供了保障。

1 雷达软件结构在某低慢小目标探测雷达设计中，雷达采用方位上360度机械扫描、俯仰上发射宽波束，接收上通过数字波束合成形式形成多个俯仰指向的多波束完成对俯仰空域的覆盖。

雷达的软件结构如图1所示。

雷达软件主要包含DBF （数字波束形成）软件、信号处理软件、数据处理软件、操控终端软件。

其中DBF 软件主要对雷达天线接收的回波信号进行数字采样，并且下变频到中频信号，最后通过形成多个指向的数字波束数据，并将数据传输到信号处理软件，信号处理软件主要完成脉冲压缩、相参积累与点迹检2 雷达信号处理软件某低慢小目标探测雷达共有4个波束，根据带宽和处理速度分析，雷达系统中信号处理共使用1片V7 FPGA+ 2片C6678 DSP 的硬件结构，首先在FPGA 内完成4路DBF 处理数据的数据提取、脉冲压缩、乒乓处理等，波束1和波束2的数据输出到DSP1，波束3和波束4的数据输出到DSP2，分别完成4路回波数据的数据重排、MTD、CFAR、杂波图处理等。

基于OS和UMVE的最大选择恒虚警检测算法

基金项目：国家 “ ６ ” ８３计划资助项目（０６Ａ０ＸＸ２０ＡＸ１Ｘ）作者简介：王坚浩（９２一，，１８）男浙江余姚人，硕士生，主要从事雷达信号处理研究；ｍｉｈｍｌｎｗｎ＠ｓａｔｍＥ— ａ：ｉｏａｇｉ．ｏｌａｔｎ严利华（９５一，，１６）男浙江余姚人，教授，主要从事雷达信号处理、雷达对抗研究．
第５期
王坚浩等：于０基Ｓ和ＵＥ的最大选择恒虚警检测算法ＭＶ
３９
１１无偏最小方差估计算法．
剔除平均（Ｍ）Ｔ算法提高了对杂波强度估计的有效性，该算法先剔除最大和最小的参考单元采样值，然后对剩余的参考单元采样值求平均，由于各有序样值的方差并不一致，故可以对它们加权平均来改善检测性
２００８年１０月
空
军工
程
大
学
学
报（自然科学版）
Ｖ０．Ｎｏ５１９．
ＪＵＮＬቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ＩＯＣＮＩＥＲＮＮＶＲＩＹＮＴＲＬＳＩＮＥＥＩＩＮ）ＯＲＡＦＡＲＦＲＥＥＧＮＥＩＧＵＩＥＳ（ＡＵＡＣＥＣＤＴＯＴ
Ｏｔ２０ｃ．０８
基于ＯＳ和ＵＥ的最大选择恒虚警检测算法ＭＶ
王坚浩严利华马明，，
（．１空军工程大学３程学院，陕西２西安７０３；．１０８２空军第一航空学院，河南信阳４４０）６００
摘要：了提高恒虚警检测器在多目标环境下的检测性能及有效控制杂波边缘环境中虚警率为的上升，于结合高效的无偏最小方差估计（ＭＥ）法提出了一种新的最大选择恒虚警检测基ＵＶ算

基于ADSP-TS201的／雷达恒虚警实现

基于ADSP-TS201的／雷达恒虚警实现2009-09-04 17:55:18 作者：来源：浏览次数：18 文字大小：【大】【中】【小】1 引言雷达恒虚警(CFAR-Constant False Alarm Rate)在雷达系统中有着重要的作用和地位。

恒虚警处理可以避免杂波变化影响的检测阈值，提高雷达在各种干扰情况下的检测能力。

美国模拟器件公司(ADD的ADSP-TS201处理器具有高速运算能力、可时分复用、并行处理、数据吞吐率高等特点。

该处理器片内集成大容量存储器，性价比高，并兼有ASIC 和FPGA的信号处理性能、指令集处理器的高度可编程性与灵活性，适用于高性能、大存储量的信号处理和图像应用。

本文主要讨论基于ADSP-TS201的恒虚警实现方法。

2 ADSP-TS201简介ADSP-TS201采用超级哈佛结构，静态超标量操作适合多处理器模式运算，可直接构成分布式并行系统和共享存储式并行系统。

ADSP-TS201的主要性能指标如下：最高工作主频600 MHz(1.67 ns指令周期)；支持IEEE浮点格式32 bit数据和40 bit扩展精度浮点格式。

同时支持8／16／32／64 bit 的定点数据格式；允许128 bit的数据、指令和I／O端口访问，内部存储器带宽33.6 GB／s；32 bit的地址总线提供4 G的统一寻址空间；14通道的DMA控制器支持硬件和软件中断，支持优先级中断和嵌套中断；4个全双工LINK端口支持最达500 MB／s的传输速度；JTAG仿真接口允许多片DSP仿真。

3 ADSP-TS201与TS101性能比较ADSP-TS201与ADSP-TS101相比，主要在运行速度、存储器结构和链路口结构上有差别，如表1所列。

通过比较可以看出ADSP-TS201的性能比较好，故选用ADSP-TS201实现雷达恒虚警检测。

4恒虚警检测原理4.1选大单元平均CFAR(GO-CFAR)云雨杂波和低分辨率雷达的海浪和地物杂波的包络服从瑞利分布，其概率密度函数为：门限VT一旦确定，背景噪声(干扰)和杂波干扰会使虚警概率增加，因此恒虚警处理十分必要。

基于DSP的音频信号处理技术研究

基于DSP的音频信号处理技术研究一、绪论随着科技的不断发展，数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）技术越来越受到人们的关注。

音频信号处理是其中的重要领域之一，它可以使音频信号在传输和录制过程中获取更好的音质，以及消除噪声和混响等不良影响。

本文将探讨基于DSP的音频信号处理技术的理论基础、算法实现、应用领域及发展趋势。

二、基础概念DSP是指利用数字处理器对连续时间模拟信号进行处理的技术，它将模拟信号转换为数字信号，再利用数字信号处理器对其进行处理。

在音频信号处理中，由于音频信号是一种连续的模拟信号，需要经过模数转换（Analog-to-Digital Conversion，ADC）将其转换为数字信号，经过数字信号处理后再转换为模拟信号进行输出，这个过程叫做数模转换（Digital-to-Analog Conversion，DAC）。

DSP技术在音频信号处理中可以实现调音、回声消除、噪声抑制等多种功能。

三、算法实现最常用的音频信号处理算法包括时域滤波、频域滤波、自适应滤波和人工智能算法等，下面分别进行介绍。

1. 时域滤波时域滤波是指利用时间域上的信号样本来滤波的方法，常用的时域滤波算法有卷积滤波、加权平均滤波、中值滤波等。

其中卷积滤波是最常用的时域滤波算法之一，它通过卷积核对信号进行滤波。

卷积核是一个权值序列，由于它是线性滤波器，因此其滤波特性可以由其核函数决定。

时域滤波在保留信号基本特性的同时可以有效地去除噪声。

2. 频域滤波频域滤波是指利用傅里叶变换将时域信号转换到频域进行滤波的方法，常用的频域滤波算法有低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等。

其中低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声。

频域滤波由于可以有效地去除噪声，因此在语音识别、音乐频谱分析等领域中得到广泛应用。

3. 自适应滤波自适应滤波是指利用滤波器自身学习实现滤波的方法，它可以自适应地调整滤波器参数以适应不同的噪声环境，是处理非线性问题中的一种有效手段。

雷达系统的信号处理算法研究与优化

雷达系统的信号处理算法研究与优化随着现代技术的不断进步，雷达技术已经成为军事、地质、气象、交通等诸多领域中不可缺少的技术手段。

雷达系统的作用是通过对电磁波的发射和接收，实现对早期目标的探测、定位和跟踪。

而这背后最关键的技术就是信号处理算法。

所谓雷达信号处理，是指将雷达接收到的杂波中混杂的目标信号和其它无效信号分离出来，同时尽可能地增强目标信号的强度和清晰度，以便后续对目标的跟踪和识别工作。

信号处理算法包括滤波、去斜、抗干扰处理、目标检测和跟踪等多个阶段，它们共同构成了雷达系统中重要的一环。

在雷达系统中采用的信号处理算法有很多种，其中经典的算法有恒虚警环比门限检测算法、匹配滤波、CFAR算法、神经网络算法等等。

这些算法在不同的场景下，有其特定的实现方法和优缺点。

恒虚警环比门限检测算法是一种历史较长的雷达目标检测算法。

它采用广义对数函数进行目标检测，因此对较强的噪声和杂波具备一定的抗干扰能力。

匹配滤波算法是一种时间域滤波方法，可用于恢复混杂噪声中的目标信号，适用于弱信号的检测。

CFAR算法是一种全自适应门限检测算法，根据某一个单元内前后背景的统计量，自动确定一个适当的门限值，具备识别目标同时又不漏报的特点。

而神经网络算法则是一种较新的雷达信号模式分类方法，利用人工神经网络进行特征学习和分类，对目标信号识别性能更好，同时也具备很强的容错和自适应能力。

无论使用何种算法，其本质都是将接收到的雷达信号进行处理，从中提取目标信息。

但随着雷达技术的不断升级，雷达信号处理算法也在不断地进行着改进和优化。

当前国内外广泛研究的主要方向有以下几个：首先，噪声和杂波抑制。

雷达信号中的噪声和杂波占据了信道中很大的一部分，会对目标信号的提取和识别造成很大的影响。

因此，如何在接收机前端控制噪声和杂波的干扰，以及在信号处理阶段中对噪声和杂波进行精确的跟踪和抑制，一直是雷达信号处理研究的一大重点。

其次，多目标跟踪。

现代雷达系统的任务往往不只是单纯地探测一个目标，而是需要同时跟踪多个目标的移动轨迹和状态信息。

基于DSP的并行信号处理系统设计方案

基于DSP的并行信号处理系统设计方案自数字计算机问世以来，计算机的处理能力已经增长了100 k倍以上。

然而，现有性能最高的计算机的计算能力仍远远不能满足人类对计算速度无止境的追求。

在科学计算、地质分析、气象预测、仿真模拟、图像处理以及实时信号处理领域，对计算机处理速度的要求尤为迫切。

随着半导体技术的迅速发展，采用超大规模集成电路设计的处理单元功能越来越强，然而单处理器性能的提高受到了诸多限制。

因此，满足对运算速度的巨大需求目前只能通过并行处理技术来实现。

1 概述本文中设计了一种并行信号处理系统，其主要特点是：（1）具有强大的处理能力，可以完成多种信号处理模式。

（2）信号处理功能通过大量信号处理芯片（DSP）的并行计算完成。

（3）信号处理功能的改变通过软件实现。

图1所示的是动目标检测雷达信号处理机的主要组成部分，虚线中的处理模块是本文要完成的工作。

2 幅相计算、CFAR检测、M/N检测2.1 幅相计算幅相计算指从复数据计算其幅度和相位，假使：2.2 CFAR检测和M/N检测雷达信号的检测总是在干扰背景上进行的，为了在强干扰中提取信号，不仅要求有一定的信噪比，而且必须有恒虚警处理设备，恒虚警处理的目的是保持信号检测时的虚警率恒定，这样才能使处理机不致因虚警太多而过载。

（1）单元平均恒虚警（CFAR）检测器已经知道，在低分辨率的脉冲雷达中，海浪和雨雪等分布杂波可以看作很多独立照射单元回波的迭加，因而杂波包络的分布服从瑞利分布，如果检测背景中存在此类杂波，检测门限可以通过计算杂波的均值得到，但是由于杂波在空间分布的未知性，求杂波均值只能从被检测目标邻近单元来获得，这就是比较常用的单元平均CFAR检测器。

为了减少这类检测器在杂波边缘内侧虚警显着增大问题，一般采用其改进电路-两侧单元平均选大电路，如图2所示。

在被检测单元的两边，为了防止目标本身对门限值的影响各空出了一个保护单元。

（2）二维CFAR检测器当雷达工作于FFT方式时，CFAR检测器的输入数据包括距离和频率2个变量，所以需要采用二维CFAR,如图3所示。

DSP在机载雷达信号处理中的应用研究

Technological Innovation14《华东科技》DSP 在机载雷达信号处理中的应用研究王安杰（江苏金陵机械制造总厂，江苏南京 211100）摘要：随着经济与科学技术的同步发展，越来越多的先进技术应用于我们的生活中。

而数字信号处理作为一种先进的技术，在农业以及工业等领域中应用十分广泛。

其中采用DSP（Digital Signal Processor）的方法具有运算速度快、功耗低、扩展性高以及实时性好的特点，在机载雷达中的应用变得愈加广泛而成熟。

通过采用DSP，能够对目标的特征进行准确的识别，从而使雷达信号处理的水平不断提升。

本文通过对DSP 技术进行简单介绍，重点分析DSP 技术在机载雷达中的应用，从而对未来DSP 技术的发展以及提升机载雷达的性能有重要意义。

关键词：DSP；雷达信号DSP 是基于精简指令集的可编程计算芯片，能够通过合适的算法高速实现FFT、FIR 滤波、矩阵运算，完美契合机载雷达所需要的脉冲调制、脉冲压缩、抗电子干扰、虚警抑制等功能，而其功耗低、体积小、可扩展能力强的优势则一定程度上缓解了机载雷达体积和功率受限的痛点，同时也为机载雷达后续的升级提供了保障。

1 DSP 技术概述 DSP 技术在对数字信号进行处理的过程中，实时的计算量一般都比较大，其具体的计算方式有两种，分别为FFT 计算法与FIR 滤波法。

如果数据量较大，在进行处理时，数字信号处理系统需要不断的对信息数据进行重复处理，从而对信号的处理精准度会产生不同程度的影响，影响信号后续的使用分析。

而DSP 技术可以看成一个数字信号的微处理器，其具有较高的精确度，并且稳定性较好。

2 雷达信号处理 2.1 雷达信号处理概述雷达技术诞生与二战，在当时主要应用于国防。

雷达技术最开始是进行距离的检测，而随着相关技术的不断发展，雷达技术开始逐渐应用于测绘领域。

通过利用雷达技术，能够对距离以及高度进行有效的测量，对国防等事业的推动有重要作用。

基于DSP的光子相关研究及反演算法初探的开题报告

基于DSP的光子相关研究及反演算法初探的开题报告一、选题背景在光学相干层析成像（OCT）技术中，光子相关是一个重要的研究对象。

光子相关可以通过测量反射光的干涉信号来获得被测物体的结构信息，其具有成像速度快、分辨率高等优点。

随着数字信号处理（DSP）技术的发展，基于DSP的光子相关研究逐渐得到广泛应用。

反演算法则是基于DSP的光子相关研究的核心技术之一，其可以对干涉信号进行处理，进而得到被测物体的结构信息。

二、研究内容本研究将基于DSP技术，对光子相关进行研究。

具体研究内容如下：1. 建立基于DSP的光子相关系统，包括硬件设备和软件平台；2. 对光子相关中所涉及的基本光学原理进行详细分析和研究，包括相干光学、干涉原理等；3. 开展光子相关的反演算法研究，包括半解析反演算法、迭代反演算法等；4. 在DSP平台上实现反演算法，并进行试验验证，分析其成像质量和实现效率。

三、研究目的和意义本研究的主要目的是探索基于DSP的光子相关技术及反演算法，为光学相干层析成像（OCT）等应用场景提供技术支撑。

具体意义如下：1. 基于DSP的光子相关技术能够提高成像速度和分辨率，具有广泛的应用前景；2. 通过对光子相关反演算法的研究，能够进一步提高成像质量和准确性；3. 本研究所建立的基于DSP的光子相关系统可为相关领域的研究提供平台支持。

四、研究方法和步骤本研究基于实验和理论相结合的方法，主要步骤如下：1. 研究相关光学原理，理解光子相关技术的基本原理；2. 设计基于DSP的光子相关系统，进行硬件和软件的开发；3. 利用建立的光子相关系统，进行试验采集数据；4. 对采集的数据进行处理，实现反演算法；5. 评估反演算法的成像质量和实现效率，并进行优化。

五、预期成果本研究的预期成果包括：1. 建立基于DSP的光子相关系统，实现光子相关成像；2. 实现基于DSP的光子相关反演算法，并进行试验验证；3. 提高光子相关成像的分辨率和成像速度；4. 发表相关学术论文或专利等成果。

基于恒虚警门限的雷达信号检测技术

基于恒虚警概率（CFAR ）的雷达回波目标检测技术1、恒虚警检测技术恒虚警检测基于纽曼—皮尔逊准则，即在保持虚警概率一定的条件下，使检测概率达到最大。

假设检波器输出为(n)Z()Z n =（1）其中(n)I 与(n)Q 为I 、Q 两路相干积分后的结果，忽略信号由于频差，码相位误差以及数据跳变造成的相干累积增益衰减，则在信号存在时服从莱斯分布，只有噪声时服从瑞利分布错误！未找到引用源。

假设检波器输出的值为v ，信号不存在时瑞利分布的概率密度函数为()2222,0,0n v Ray n v e v f v v σσ-⎧⎪≥=⎨⎪<⎩（2）当信号存在时服从莱斯分布，它的概率密度函数为()()222/2022, 00, 0n v A Ric n n v Av e I v f v v σσσ-+⎧⎛⎫≥⎪⎪=⎨⎝⎭⎪<⎩ （3）其中，A 为输入信号的幅值，0()I x 为第一类零阶修正贝塞尔函数。

两个分布的概率密度函数曲线如图所示图错误！文档中没有指定样式的文字。

.1 瑞利分布与莱斯分布根据虚警概率fa p ，设判决门限值为t v 。

统计出信号不存在情况下超过门限的概率。

非相干积分值的概率密度概率密度函数222()tt nfa Ray v v p f v dveσ∞-==⎰ （4）由式（4）可以得出门限t v 和恒虚警率fa P的关系为t v =设定一个固定的虚警概率，一般为10-6已有或估计出当前噪声的功率，就可以得到门限值t v 使虚警概率恒定。

此时，信号的检测概率为()()222/2022tn td Ric v v A v nn n p f v dvvAv e I dv A Q σσσσ∞∞-+=⎛⎫= ⎪⎝⎭⎛= ⎝⎰⎰（5）式（5）为Marcum Q 函数，难以计算结果，对于虚警概率较小的情况，可使用高斯分布函数进行近似n n A A Q F σσ⎛⎛≈- ⎝⎝ （6）其中()F x 可由下式给出22()xF x d λλ-=⎰（7）公式（7）的近似结果较好，计算也比较简便，在实际中常用。

基于恒虚警的信号检测迭代算法

基于恒虚警的信号检测迭代算法
白剑;杨亚飞;徐迎晖;杨榆;杨义先
【期刊名称】《北京邮电大学学报》
【年(卷),期】2005(28)2
【摘要】提出了在信号检测中利用恒虚警估计噪声特性的迭代算法,该算法能够在信噪比达到一定值的情况下,比较准确地检测出中频信号包含的有用信号的数量及其中心频率.算法的基本思想在于在未知情况下估计信号中噪声统计特性,利用估计的噪声统计特性将信号和噪声分离,从而获得实际信号的数量、带宽、中心频率等基本参数.仿真结果表明该迭代算法计算简便,且具有较好的适应性.
【总页数】4页(P87-90)
【关键词】恒虚警;信号检测;迭代算法
【作者】白剑;杨亚飞;徐迎晖;杨榆;杨义先
【作者单位】北京邮电大学信息安全中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.利用S变换的X射线脉冲星信号恒虚警率检测算法 [J], 王璐;许录平;张华
2.基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法∗ [J], 董蛟;徐慨;杨海亮
3.基于恒虚警检测的汽车主动防撞毫米波雷达信号处理算法 [J], 孙元;孙梧雨;韦家军;廖鹏
4.非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究 [J], 苏宇;蒋德富
5.雷达微弱信号检测算法中的恒虚警处理 [J], 宋慧波;高梅国;田黎育
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ＤｅｅｏｖｌｐｍｅｆＳｇｌＰｒｃｓｉｙｔｍｓｄｏＰｎｄｎｔｏｉｎａｏｅｓｎｇＳｓｅＢａｅｎＤＳａ
ＶｅｉｉａｉｎｏｎｓａｌｅＡｌｒＲａｅＡｌｏｉｈｍｒｆｃｔｏｆＣｏｔｎｔＦａｓａｍｔｇｒｔ
ｒａｈｓｔｅｓａｄｒｆｔｅｄｓｇｕｃｉｎａｄｐｒｏｍａｃｙｗａｈａｉａｉｎｏＦＡＲｎｅｔｗｉｅｃｅｈｔｎａｄｏｈｅｉｎｆｎｔｎｅｆｒｎｅｂｙｔｅｖｌｔｆＣｏｄｏａｄｔｓｔｈｒｄｒｓｍｕａｉｎｓｇａｏｒｅ，ａｄｔｅｓｓｅｈｓｂｅｑｉｐｄｔｓ．Ｓｓｅｈｒｗａｅｓｆｗａｅａａｉｌｔｏｉｎｌｓｕｃｎｈｙｔｍａｅｎｅｕｐｅｏｕｅｙｔｍａｄｒ，ｏｔｒ
ａｃｉｅｔｒｎｘｅｉｎａｅｕｔｒｔｏｕｅｈｒｉｌ．ｒｈｔｃｕｅａｄｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌａｅｉｒｄｃｄｉｔｅａｔｃｅｓｎｎ
基于ＤＰ的信号处理系统研制及恒虚警算法验证Ｓ
崔旭涛，日杰，杨何
（军航空工程学院，东海山烟台
友
２４０）６０１
摘
要。据实际需要，用ＤＰＦＧ技术，制了一种验证信号处理算法的硬件系统，硬件系统能够采集冒达中根利Ｓ＋ＰＡ研该
ｆｅｕｎｙｎｖｄｏｒｑｅｃｓｇａ，ｅａｕｔｅｇｎｅｉｇａｕｏｌｉｄｏｓｇａｐｏｅｓｎｒｑｅｃ．ａｄｅｉｆｅｕｎｙｉｎｌｖｌａｅｎｉｅｒｎｖｌｅｆａｌｎｓｆｉｎｌｒｃｓｉｇｋ
ＣＵＩＸｕｔｏ，－ａＹＡＮＧ — ｅＨＥＹｏＲｉｉ，ｕｊ
（ａａｒｎｕｉａｇｉｅｒｎＡｃｄｅｙ，Ｙａｔｉ２４０。／ａ）ＮｖｌＡｅｏａｔｃｌＥｎｎｅｉｇａｍｎａ６０１Ｃｈｎ
ＡｂｔａｔＡｉｄｏａｄｒｙｔｍｏｅｉｙｎｉｎｌｐｏｅｓｎｌｏｉｈｓｈｓｂｅｅｅｏｅｓｒｃ：ｋｎｆｈｒｗａｅｓｓｅｆｒｖｒｆｉｇｓｇａｒｃｓｉｇａｇｒｔｍａｅｎｄｖｌｐｄ
ｕｉｇＤＳｎＧＡｃｏｄｎｏｐａｔａｅｄＴｈａｄｒｙｔｍａｏｌｃａａｎｅｍｅｉｔｓｎＰａｄＦＰａｃｒｉｇｔｒｃｉｌｎｅ．ｃｅｈｒｗａｅｓｓｅｃｎｃｌｔｒｄｒｉｔｒｄａｅｅ
ａｇｒｔｍｓａｄｖｌａｅａｄａａｙｅｒａ－ｉｈｒｃｅｉｔｃｎｆｅｔｆａｇｒｔｍｓＴｈｓｓｓｅｉｌｏｉｈ，ｎａｉｔｎｎｌｚｅｌｔｍｅｃａａｔｒｓｉｓａｄｅｆｃｓｏｌｏｉｈ．ｄｉｙｔｍｓ
ｃｍｐｉｄｏＳＦＧＡ，ｕｌｉｈｓｅｄＡ／ｎＡ，ａｒｃｓｅｉｌｎａａｌｐｔｉｎｌａｄｏｒｅｆＰ，ＰｓＤｄａｈｇ－ｐｅＤａｄＤ／ｃｎｐｏｅｓｓｒｄｐｒｌｌｎｕｇａｓｎａａｅｉｓ
ｔｅｐｏｅｓｄｓｇａｓｃｎｂｕｐｔｂｅｉｌａｄｐｒｌｅｄｓＩａｅｎｐｏｅｈｔｔｅｓｓｅｈｒｃｓｅｉｎｌａｅｏｔｕｙｓｒａｎａａｌｌｍｏｅ．ｔｈｓｂｅｒｖｄｔａｈｙｔｍ
Ｖｏ．３Ｎｏ２１６。．
火力与指挥控制
Ｆｒｏｔｏ＆ＣｍｍａｄＣｎｒｉｉＣｎｒｌｏｅｎｔｏｏ
Ｆｅ２１ｂ。０１
第３６卷第２期２１０１年２月
文章一号ｌ０２０４（０１０— １０００．６０２１）２０６ —３１
频及视频回波信号，可用于对各种信号处理算法பைடு நூலகம்工程应用价值进行客观评估，１对算法的实时性、效果进行了验证和分析，该
系统由ＤＰ、ＰＳＦＧＡ、双路高速Ａ／和Ｄ／等构成，ＤＡ可对串行，行输入的信号进行处理，并处理后的信号可以以串行、行方并式输出．通过与冒达模拟信号源的系统联试及恒虚警算法的验证，明该系统达到了设计功能和性能要求。证已装备使用。对系统的硬件、软件结构和有关实验结果进行了介绍。美■诃。恒虚警，数字信号处理器，模数，效模中墨分类号ｌＮ９１７Ｔ１．文献标识码：Ａ