本發(fā)明涉及無線通信技術領域，具體是涉及一種基于FPGA的前端數字化裝置。

背景技術：

在軍事領域中，通常用“電磁環(huán)境復雜”描述客觀存在的復雜電磁現象，通過信息設備的電磁兼容性來表征設備的抗干擾能力和魯棒性；在工業(yè)領域，隨著現代通信和電力電子技術的高速發(fā)展，以及大功率非線性設備的大規(guī)模應用，產生電力諧波污染電網的同時，還向周圍輻射電磁波，因此，工業(yè)測控現場的電磁環(huán)境亦日趨復雜。而衛(wèi)星通信、移動通信、電子對抗等電子系統(tǒng)裝備恰恰長期工作于這種日趨復雜的電磁環(huán)境中，對設備的電磁兼容可靠性要求極高。

前端裝備肩負著在快時變、大帶寬、多維度的復雜電磁環(huán)境下對無線通信信道特征參數進行高精度、高分辨率、強實時性地采集和提取的任務，是研究和揭示時域、頻域、能量域和空域等相關特征參數內在聯系的基礎，同時也是全面辯證地認識無線信道復雜性的前提。傳統(tǒng)的前端裝備儀器系統(tǒng)由前端一次儀表、后端二次儀表及其之間的傳輸線路構成，模/數轉換器（ADC: Analog to Digital Converter）通常布置在后端二次儀表內，因此，傳輸線路上的有用信號為高敏感的模擬信號，極易受到電磁干擾而導致設備的可靠性降低。

技術實現要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題是，克服上述背景技術的不足，提供一種電磁兼容性強的基于FPGA的前端數字化裝置。

本發(fā)明解決其技術問題采用的技術方案是，一種基于FPGA的前端數字化裝置，包括數字化前端和分析后端，數字化前端與分析后端連接；所述數字化前端用于完成空間電磁信號的采集、預處理、存儲及傳輸，并將原始空間電磁信號和特征值數據封裝成數據幀，傳輸至分析后端；所述分析后端用于接收和解析數字化前端發(fā)送來的數據幀，對數據幀進行數據后處理，同時提供界面管理。

進一步，所述數字化前端和分析后端通過光纖線纜連接，數字化前端和分析后端之間采用光纖通信方式通訊。

進一步，所述數字化前端包括接收天線陣列、射頻開關矩陣、信號變送模塊、A/D采集模塊、采集驅動模塊、數字中頻變換器、深度學習卷積計算層以及光纖傳輸協議層；所述接收天線陣列與射頻開關矩陣連接；所述射頻開關矩陣與信號變送模塊連接；所述信號變送模塊與A/D采集模塊連接；所述A/D采集模塊與采集驅動模塊連接；所述采集驅動模塊分別與數字中頻變換器和光纖傳輸協議層連接；所述數字中頻變換器與深度學習卷積計算層連接；所述深度學習卷積計算層與光纖傳輸協議層連接；

所述采集驅動模塊、數字中頻變換器、深度學習卷積計算層以及光纖傳輸協議層均以IP CORE的形式集成于FPGA內；

所述FPGA內嵌入處理器，所述處理器對采集驅動模塊、數字中頻變換器、深度學習卷積計算層以及光纖傳輸協議層的IP CORE進行任務管理；

所述接收天線陣列用于完成無線通信信道中的電磁信號的接收，接收天線陣列的天線陣元以陣列形式布置，支持多維度的空間電磁信號的接收；

所述射頻開關矩陣用于完成空間電磁信號的自動切換和靈活接入；

所述信號變送模塊用于完成空間電磁信號的下變頻，將射頻信號變送至中頻；

所述A/D采集模塊用于完成中頻信號的高精度模數轉換；

所述采集驅動模塊用于完成A/D采集模塊后的信號接收，并按照FPGA內Block RAM的時序特性輸出片內數字信號；

所述數字中頻變換器用于完成對片內數字信號時域、頻域、能量域和空域的相關數據域變換和矩陣運算；

所述深度學習卷積計算層用于建立對復雜電磁環(huán)境下無線通信信道特征參數的深度學習訓練模型，逼近式地求取無線通信信道的傳遞函數表達式，或建立空間參數的映射表；

所述光纖傳輸協議層用于將采集驅動模塊后的片內數字信號和深度學習卷積計算層后的片內特征信號封裝成數據幀信號，完成光纖通信接口的行為和邏輯控制，完成數字化前端中FPGA的AXI總線地址和分析后端的內存物理地址映射。

進一步，所述處理器為8位可裁剪的PicoBlaze軟核處理器。

進一步，所述分析后端包括上位機軟件系統(tǒng)和光纖傳輸網絡；上位機軟件系統(tǒng)與光纖傳輸網絡連接，光纖傳輸網絡與數字化前端的光纖傳輸協議層連接；

上位機軟件系統(tǒng)用于提供數據解析軟件、數據后處理軟件和界面軟件，數據解析軟件用于接收和解析數字化前端發(fā)送來的數據幀；數據后處理軟件用于對數據幀進行數據后處理；界面軟件用于界面管理；

光纖傳輸網絡用于提供數字化前端和上位機軟件系統(tǒng)之間的雙向高速通信鏈路。

進一步，所述界面管理的內容包括觀察和記錄數字化前端的空間電磁信號特征值分析結果以及感興趣目標識別的報警情況；觀察FPGA內的RAM資源消耗狀況。

進一步，所述基于FPGA的前端數字化裝置的數據流方向為：原始空間電磁信號依次經過接收天線陣列、射頻開關矩陣、信號變送模塊和A/D采集模塊，得到原始數字信號；再經過采集驅動模塊后得到的片內數字信號，片內數字信號分為兩路，一路信號直接通向光纖傳輸協議層，另一路信號依次經過數字中頻變換器和深度學習卷積計算層，深度學習卷積計算層計算得出片內特征信號，得出的片內特征信號通向光纖傳輸協議層；光纖傳輸協議層將片內數字信號和片內特征信號封裝成數據幀信號，數據幀信號通過光纖傳輸網絡透傳至上位機軟件系統(tǒng)。

與現有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點如下：

（1）易受電磁干擾的模擬信號在本發(fā)明數字化前端本地得以采集和處理，然后通過光纖通信方式傳輸至分析后端，徹底切斷電磁騷擾的傳播途徑，保證敏感設備的電磁兼容性，根除傳統(tǒng)模擬前端或測量儀表易受電磁騷擾的問題，進一步提升重大敏感裝備的空間電磁信號特征參數測量能力。

（2）進一步引入FPGA（Field-Programmable Gate Array，現場可編程門陣列） ，構成具有強大數據預處理功能的新型數字化前端，從而使得海量的空間電磁信號在數字化前端本地得以預處理和分析，從根本上解決傳統(tǒng)后端二次儀表（或后端處理器）的任務負荷和處理滯后。

（3）本發(fā)明所設計的數字化前端，發(fā)揮FPGA的高速并行優(yōu)勢的同時，應用極其精簡并可重構的PicoBlaze軟核處理器，完成FPGA內IP CORE的任務管理，降低FPGA的開發(fā)難度，縮短裝備開發(fā)周期，電路規(guī)模小，硬件集成度高。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的整體結構框圖。

圖2是本發(fā)明一實施例的具體結構方框圖。

具體實施方式

下面結合附圖及具體實施例對本發(fā)明作進一步詳細描述。

參照圖1，本發(fā)明之基于FPGA的前端數字化裝置包括數字化前端U1和分析后端U2；數字化前端U1和分析后端U2通過光纖線纜連接，數字化前端U1和分析后端U2之間采用光纖通信方式通訊。

數字化前端U1用于完成空間電磁信號的采集、預處理、存儲及傳輸，并將原始空間電磁信號和特征值數據封裝成數據幀，傳輸至分析后端U2。

分析后端U2用于接收和解析數字化前端U1發(fā)送來的數據幀，對數據幀進行數據后處理，同時提供界面管理。

無線通信信道U3是本發(fā)明之基于FPGA的前端數字化裝置所指向的研究對象，使用時，數字化前端U1與無線通信信道U3連接，無線通信信道U3內產生空間電磁信號，本發(fā)明主要針對無線通信信道U3的時域、頻域、能量域和空域特征參數的采集、分析和提取。

參照圖2，數字化前端U1包括接收天線陣列U11、射頻開關矩陣U12、信號變送模塊U13、A/D采集模塊U14、采集驅動模塊U15、數字中頻變換器U16、深度學習卷積計算層U17以及光纖傳輸協議層U18；接收天線陣列U11與射頻開關矩陣U12連接；射頻開關矩陣U12與信號變送模塊U13連接；信號變送模塊U13與A/D采集模塊U14連接；A/D采集模塊U14與采集驅動模塊U15連接；采集驅動模塊U15分別與數字中頻變換器U16和光纖傳輸協議層U18連接；數字中頻變換器U16與深度學習卷積計算層U17連接，深度學習卷積計算層U17與光纖傳輸協議層U18連接；使用時，接收天線陣列U11與無線通信信道U3連接。

采集驅動模塊U15、數字中頻變換器U16、深度學習卷積計算層U17以及光纖傳輸協議層U18均以IP CORE（Intellectual Property Core IP核，即知識產權核）的形式集成于FPGA內，各模塊之間以AXI（Advanced eXtensible Interface 一種總線協議）總線方式通信。

FPGA內嵌入處理器，該處理器對采集驅動模塊U15、數字中頻變換器U16、深度學習卷積計算層U17以及光纖傳輸協議層U18的IP CORE進行任務管理。

FPGA內嵌入的處理器可為軟核處理器或硬核處理器，軟核處理器可為8位PicoBlaze軟核處理器或32位MicroBlaze軟核處理器，軟核處理器具有可裁剪的特點；硬核處理器可為32位PowerPC硬核處理器。本實施例選用8位可裁剪的PicoBlaze軟核處理器。

接收天線陣列U11用于完成無線通信信道U3中的電磁信號的接收，接收天線陣列U11的天線陣元以陣列形式布置，支持多維度的空間電磁信號的接收；

射頻開關矩陣U12，用于完成空間電磁信號的自動切換和靈活接入；

信號變送模塊U13，用于完成空間電磁信號的下變頻，將射頻信號變送至中頻；

A/D采集模塊U14，用于完成中頻信號的高精度模數轉換，其分辨率一般不低于14位；

采集驅動模塊U15，用于完成A/D采集模塊U14后的信號接收，并按照FPGA內Block RAM（塊隨機存儲器）的時序特性輸出片內數字信號S3；

數字中頻變換器U16，用于完成對片內數字信號S3諸如時域、頻域、能量域和空域的相關數據域變換和矩陣運算；

深度學習卷積計算層U17，用于建立對復雜電磁環(huán)境下無線通信信道U3特征參數的深度學習訓練模型，逼近式地求取無線通信信道U3的傳遞函數表達式，或建立空間參數的映射表；深度學習卷積計算層主要涉及卷積和乘加運算；

光纖傳輸協議層U18，用于將采集驅動模塊U15后的片內數字信號S3和深度學習卷積計算層U17后的片內特征信號S4封裝成數據幀信號S5，完成光纖通信接口的行為和邏輯控制，完成數字化前端U1中FPGA的AXI（Advanced eXtensible Interface）總線地址和分析后端U2的內存物理地址映射。

分析后端U2包括上位機軟件系統(tǒng)U21和光纖傳輸網絡U22；上位機軟件系統(tǒng)U21與光纖傳輸網絡U22連接，光纖傳輸網絡U22與數字化前端U1的光纖傳輸協議層U18連接。

上位機軟件系統(tǒng)U21用于提供數據解析軟件、數據后處理軟件和界面軟件，數據解析軟件用于接收和解析數字化前端U1發(fā)送來的數據幀；數據后處理軟件用于對數據幀進行數據后處理；界面軟件用于界面管理；界面管理的內容包括觀察和記錄數字化前端U1的空間電磁信號特征值分析結果以及感興趣目標識別的報警情況；觀察FPGA內的RAM資源消耗狀況。

光纖傳輸網絡U22，用于提供數字化前端U1和上位機軟件系統(tǒng)U21之間的雙向高速通信鏈路，單個通道的通訊速率高達10 Gbps，單芯片可配置多達4個收發(fā)通道。

本實施例FPGA選用Xilinx公司的Virtex-7系列FPGA，采用“極光(Aurora)”通訊協議，可輕松實現數字化前端U1和分析后端U2的光纖通訊，雙向單通道通訊速率高達10 Gbps，可根據具體需求，便利地配置多達4個收發(fā)通道。本發(fā)明可廣泛應用于在快時變、大帶寬、多維度的復雜電磁環(huán)境下，對無線通信信道特征參數進行高精度、高分辨率、強實時性地采集和提取。

本發(fā)明之基于FPGA的前端數字化裝置的數據流方向為：源于無線通信信道U3的原始空間電磁信號S1為模擬信號，依次經過接收天線陣列U11、射頻開關矩陣U12、信號變送模塊U13和A/D采集模塊U14，得到原始數字信號S2；再經過采集驅動模塊U15后得到的片內數字信號S3，片內數字信號S3分為兩路，一路信號直接通向光纖傳輸協議層U18，另一路信號依次經過數字中頻變換器U16和深度學習卷積計算層U17，深度學習卷積計算層U17計算得出片內特征信號S4，得出的片內特征信號S4通向光纖傳輸協議層U18；光纖傳輸協議層U18將片內數字信號S3和片內特征信號S4封裝成數據幀信號S5，數據幀信號S5通過光纖傳輸網絡U22透傳至上位機軟件系統(tǒng)U21。

使用本發(fā)明之基于FPGA的前端數字化裝置進行無線通信信道特征參數提取的方法為：

（1）安裝數字化前端U1于具有良好散熱和電磁屏蔽的機械結構中；給數字化前端U1上電，并檢測電源工作是否正常，正常上電后電源指示燈亮起，整個數字化前端設備工作期間無過熱、無異味；

（2）下載數字化前端U1的光纖通信測試子程序于數字化前端U1中，使用配套的光纖線纜連接數字化前端U1和分析后端U2，確認兩者之間的基地址寄存器(Base Address Register)空間能夠正常讀寫；

（3）下載數字化前端U1的片內數字信號S3，采集子程序于數字化前端U1中，重啟數字化前端U1，運行分析后端U2的上位機軟件，確認片內數字信號S3能夠正常的采集；

（4）下載數字化前端U1的主程序于數字化前端U1中，重啟數字化前端U1，運行分析后端U2的上位機軟件，可以在界面軟件程序中觀察和記錄數字化前端U1的空間電磁信號特征值分析結果以及感興趣目標識別的報警情況，同時可以觀察到FPGA內的RAM資源消耗狀況。

（5）運行過程中，根據空間電磁信號在時域、頻域、能量域和空域特征參數的實際情況，結合數字化前端U1所在處的電磁環(huán)境狀況，視情況調整、改進、增加、刪減數字化前端U1中數字中頻變換器U16和深度學習卷積計算層U17的部分功能；

（6）優(yōu)化完成后，重復以上（4）、（5）步驟，直至滿足特定復雜電磁環(huán)境下空間電磁信號特征參數的提取精度指標和速度要求。

本發(fā)明之基于FPGA的前端數字化裝置，電路規(guī)模小，硬件集成度高，具有良好的信號完整性和電磁兼容性，可用于復雜電磁環(huán)境下的高精度測量。

本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種修改和變型，倘若這些修改和變型在本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內，則這些修改和變型也在本發(fā)明的保護范圍之內。

說明書中未詳細描述的內容為本領域技術人員公知的現有技術。