本發(fā)明屬于超寬帶雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)成像算法的實(shí)現(xiàn)方法。
背景技術(shù):
穿墻雷達(dá)利用電磁波對(duì)墻等非導(dǎo)電性障礙物的穿透性,并通過(guò)接收傳播介質(zhì)中變化而引起的反射信號(hào),可以指示識(shí)別要探測(cè)的墻后目標(biāo),從而避免對(duì)障礙物進(jìn)行破壞移位,利用這種非接觸的方式?jīng)Q策后續(xù)的動(dòng)作。這對(duì)于軍事、警戒、反恐中的偵查、監(jiān)控,自然災(zāi)害中的人員搜索,醫(yī)療系統(tǒng)中的測(cè)試與監(jiān)護(hù)有重要意義。由于災(zāi)后幸存者、恐怖分子及所挾持人質(zhì)通常都是隱藏的,被混凝土、墻體等障礙物隱藏,如何對(duì)目標(biāo)體進(jìn)行高效、快速、簡(jiǎn)便的雷達(dá)成像是許多領(lǐng)域面臨的重要課題。然而在現(xiàn)有的各種成像算法中,后向投影(BP,Back Projection)成像算法具有成像精度高等特點(diǎn),但運(yùn)算量較大,算法復(fù)雜,成像速度慢;穿墻探測(cè)雷達(dá)目標(biāo)成像區(qū)域一般較小,數(shù)據(jù)通道數(shù)少,選用BP成像算法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本發(fā)明的目的是為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足,而提供一種基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)成像算法的實(shí)現(xiàn)方法,該方法成像精度高,降低了算法復(fù)雜度和運(yùn)算量,提高了成像速度。
實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是:
一種基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)成像算法的實(shí)現(xiàn)方法,具體包括如下步驟:
1)構(gòu)建墻體目標(biāo)模型,通過(guò)穿墻雷達(dá)對(duì)構(gòu)建的目標(biāo)模型進(jìn)行探測(cè),利用濾波方法處理原始回波信號(hào)得到目標(biāo)回波信號(hào);
2)將穿墻雷達(dá)天線陣列放置到距離墻體一定距離處,分析穿墻雷達(dá)電磁波成像路徑,按照近似穿墻雷達(dá)電磁波成像路徑求解時(shí)延,并對(duì)時(shí)延加以補(bǔ)償,簡(jiǎn)化時(shí)延求解復(fù)雜度;
3)采用CORDIC算法替代步驟2)中時(shí)延求解過(guò)程中的平方開(kāi)根號(hào)運(yùn)算,易于FPGA實(shí)現(xiàn);
4)選擇合適的數(shù)據(jù)量化位數(shù),減小步驟2)中時(shí)延計(jì)算的量化誤差,提高成像準(zhǔn)確度;
5)按照步驟2)中簡(jiǎn)化后的時(shí)延求解公式,結(jié)合步驟3)中的CORDIC算法以及步驟4)中選用的數(shù)據(jù)量化位數(shù),設(shè)計(jì)基于FPGA的后向投影算法;
6)將步驟1)中的得到的目標(biāo)回波信號(hào)量化為定點(diǎn)數(shù),作為步驟5)中FPGA成像算法數(shù)據(jù)的輸入;
7)將FPGA成像輸出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為浮點(diǎn)數(shù),利用MATLAB得到目標(biāo)成像結(jié)果;
通過(guò)上述步驟,獲得基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)后向投影成像算法的成像結(jié)果。
所述步驟1)中,采用GprMax軟件生成空?qǐng)鼍皵?shù)據(jù)與有目標(biāo)場(chǎng)景的A-Scan原始回波數(shù)據(jù),通過(guò)兩組數(shù)據(jù)直接對(duì)消法獲得目標(biāo)回波信號(hào)。
所述步驟2)中,穿墻雷達(dá)天線陣列與墻體的距離為1-3m。
所述步驟2)中,在收發(fā)分置天線陣列中,發(fā)射天線發(fā)出的電磁波經(jīng)目標(biāo)后向散射傳播到接收天線的傳輸時(shí)間為:
其中(x,y)為目標(biāo)的坐標(biāo),(x0,y0)為發(fā)射天線的坐標(biāo)為,(x1,y0)為接受天線的坐標(biāo),d為墻體厚度,ε為墻體介電常數(shù),c為真空中波速;
在收發(fā)同置天線陣列中,發(fā)射天線發(fā)出的電磁波經(jīng)目標(biāo)后向散射傳播到接收天線的傳輸時(shí)間為:
其中,(x,y)為目標(biāo)的坐標(biāo),(x0,y0)為收發(fā)同置天線的坐標(biāo),d為墻體厚度,ε為墻體介電常數(shù),c為真空中波速。
所述步驟3)中,CORDIC算法采用向量模式,N次迭代輸出結(jié)果為:
Yn+1=0 (4)
若Z0=0,對(duì)于給定的X0和Y0,N次迭代輸出結(jié)果為:
(X0,Y0)為給定向量的輸入,K為比例因子。
所述步驟4)中,時(shí)延的計(jì)算部分采用24位定點(diǎn)數(shù)進(jìn)行量化,其中1位符號(hào)位,19位小數(shù)位。
所述步驟6)中,回波數(shù)據(jù)采用16位點(diǎn)數(shù)進(jìn)行量化,其中1位符號(hào)位,9位小數(shù)位。
所述的墻體,均為均勻介質(zhì)墻體。
有益效果:
一種基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)成像算法的實(shí)現(xiàn)方法,通過(guò)近似穿墻雷達(dá)電磁波成像路徑,簡(jiǎn)化時(shí)延求解復(fù)雜度,利用CORDIC算法,大大簡(jiǎn)化時(shí)延求解過(guò)程中平方開(kāi)根號(hào)的運(yùn)算,降低了穿墻成像雷達(dá)計(jì)算的復(fù)雜度,從而加速了成像的速度。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)后向投影成像算法,能準(zhǔn)確有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的成像,并具有較好的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。
附圖說(shuō)明
圖1為兩目標(biāo)墻體模型;
圖2近似簡(jiǎn)化后的穿墻雷達(dá)電磁波成像路徑;
圖3為MATLAB仿真成像圖與對(duì)比圖;
圖4為FPGA實(shí)現(xiàn)的成像圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明內(nèi)容作進(jìn)一步的闡述,但不是對(duì)本發(fā)明的限定。
實(shí)施例
一種基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)成像算法的實(shí)現(xiàn)方法,包括如下步驟:
1)如圖1所示構(gòu)建墻體目標(biāo)模型,通過(guò)穿墻雷達(dá)對(duì)構(gòu)建模型進(jìn)行探測(cè),獲得原始A-Scan數(shù)據(jù),利用濾波方法處理原始回波信號(hào)得到目標(biāo)回波信號(hào);
2)將穿墻雷達(dá)天線陣列放置到距離墻體1m遠(yuǎn)處,按照近似穿墻雷達(dá)電磁波成像路徑求解時(shí)延,并對(duì)時(shí)延加以補(bǔ)償,簡(jiǎn)化時(shí)延求解復(fù)雜度;
3)采用CORDIC算法替代步驟2)中時(shí)延求解過(guò)程中的平方開(kāi)根號(hào)運(yùn)算,易于FPGA實(shí)現(xiàn);
4)選擇合適的數(shù)據(jù)量化位數(shù),減小步驟2)中時(shí)延計(jì)算的量化誤差,提高成像準(zhǔn)確度;
5)按照步驟2)中簡(jiǎn)化后的時(shí)延求解公式,結(jié)合步驟3)中的CORDIC算法以及步驟4)中選用的數(shù)據(jù)量化位數(shù),設(shè)計(jì)基于FPGA的后向投影算法;
6)將步驟1)中的得到的目標(biāo)回波信號(hào)量化為定點(diǎn)數(shù),作為步驟5)中FPGA成像算法數(shù)據(jù)的輸入;
7)將FPGA成像輸出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為浮點(diǎn)數(shù),利用MATLAB得到目標(biāo)成像結(jié)果。
通過(guò)上述步驟,可獲得基于FPGA的超寬帶穿墻雷達(dá)后向投影成像算法的成像結(jié)果。
步驟1)中,采用GprMax軟件生成空?qǐng)鼍皵?shù)據(jù)與有目標(biāo)場(chǎng)景的8道A-Scan原始回波數(shù)據(jù);天線為收發(fā)同置天線陣列,坐標(biāo)依次為(0.2418,-1),(0.4278,-1),(0.6138,-1),(0.7998,-1),(0.9858,-1),(1.1718,-1),(1.3578,-1),(1.5438,-1),通過(guò)兩組數(shù)據(jù)直接對(duì)消法獲得目標(biāo)回波信號(hào);
步驟2)中,如圖2所示,將穿墻雷達(dá)天線陣列放置到距離墻體1m遠(yuǎn)處,在收發(fā)同置天線陣列中,收發(fā)射天線發(fā)出的電磁波經(jīng)目標(biāo)后向散射傳播到接收天線的傳輸時(shí)間為:
其中,目標(biāo)的坐標(biāo)為(x,y),收發(fā)同置天線的坐標(biāo)為(x0,y0),墻體厚度d取0.2m,墻體介電常數(shù)ε取6.4,真空中波速c取300000000m/s。
步驟3)中,CORDIC算法采用向量模式,N次迭代輸出結(jié)果為:
Yn+1=0 (3)
如果Z0=0,對(duì)于給定的X0和Y0,N次迭代輸出結(jié)果為:
(X0,Y0)為給定向量的輸入,K為比例因子。在這里,只需要取向量(X0,Y0)的模長(zhǎng),所以,需要對(duì)Xn+1乘以比例因子K得到向量模長(zhǎng);其中,迭代次數(shù)N取16,K取0.607253。
步驟4)中,時(shí)延的計(jì)算部分采用24位定點(diǎn)數(shù)進(jìn)行量化,其中1位符號(hào)位,19位小數(shù)位。
步驟6)中,回波數(shù)據(jù)采用16位點(diǎn)數(shù)進(jìn)行量化,其中1位符號(hào)位,9位小數(shù)位。
上述方案中,墻體模型均為均勻介質(zhì)墻體。
圖3為MATLAB的成像結(jié)果,圖4為FPGA的成像結(jié)果,兩個(gè)目標(biāo)分別位于(0.5,1.8)和(1.6,1.5)處,目標(biāo)成像結(jié)果如圖所示,可見(jiàn),基于上述成像方法可以快速獲得目標(biāo)的距離和方位信息。