脈沖實時測向算法的改進設計與實現

龍慧敏

(中國西南電子技術研究所,成都 610036)

1 引 言

由于敵我識別(IFF)和戰術空中導航(TACAN)系統在現代電子戰爭中具有舉足輕重的作用[1],使敵我識別和戰術空中導航(塔康)信號偵察識別技術成為現代電子戰偵察技術研究的重要內容[2-3]。通過對所截獲的敵我識別、塔康信號脈沖的實時測向,結合對信號的參數測量和識別,可實現對目標的偵察監視,得到目標的多種重要參數和運動軌跡。

與通信信號不同,敵我識別信號、塔康信號均為突發短時脈沖,尤其是西方體制敵我識別信號,最小脈沖寬度僅為0.45 μ s。在以往針對這類脈沖信號的偵察測向技術研究中,由于其脈沖較窄的特性,信號處理能夠獲取的有效數據極少,難以實現高精度的測向。同時,在實際的戰場信號環境中,敵我識別等脈沖信號的突發性和密集性也凸顯了高速實時測向的重要性。在以往的工程實現中,脈沖測向時間通常為毫秒級別,無法快速有效地得到目標方向信息,導致目標信號丟失。

FPGA是一種高速邏輯器件,具有高速數據處理能力。本文基于相關干涉儀測向原理,在一片Xinlix V5SX95T FPGA中建立了脈沖測向模型,通過對測向模型的一系列改進實現了對不同脈寬、突發性極強的各種脈沖信號的快速實時高精度測向。

2 測向原理

2.1 相關干涉儀

干涉儀測向利用無線電波在接收天線陣的不同陣元上形成的相位差來確定源信號的方向。相關干涉儀測向處理就是將實際天線陣列收到的信號相位差向量,與標準測試環境下利用信號源產生信號,測量出不同AOA和不同工作頻率下的相位差構建的標準樣本集進行相關比較,找出最相似的相位差向量樣本,根據樣本在樣本空間的位置,從而獲取電波的入射方位。

2.2 基于FPGA的測向流程

脈沖信號測向模型總體方案設計原理框圖如圖1所示,其中輸入信號的采樣頻率為40MHz。

圖1 模型原理框圖Fig.1 Block diagram of reconnaissance and DOA estimation system

在通信信號的測向處理中,通常采用多點FFT和反正切函數相結合的方式對信號測向[4]。設采樣率為40MHz,FFT點數為2 048,測向耗費的時間為100 μ s左右,其中包括信號組幀時間、FFT計算時間、相位計算時間和相關運算輸出結果的時間。

對于敵我識別和塔康信號脈沖來說,由于其突發性和脈沖長度的不定性,在采用FFT-反正切測向所需的100 μ s之內,若有新脈沖到來,極可能被丟掉。因此,脈沖測向時采取上述方法很難做到脈沖的全截獲和高速實時測向。

除了FFT方法之外,可直接計算N組IQ信號每一個樣點的相位,再將兩兩相減,形成C2N路相位差,通過累加求平均,得出脈沖對應的相位差平均值,如圖2所示。

圖2所示的測向流程中,反正切IP核個數較多,資源占用很高;在計算相關函數時,需要用到累加器和除法器,不同脈寬脈沖所需的累加器和除法器長度不同,是導致FPGA資源高消耗的原因之一;且天線陣列數增加會導致資源占用急劇增加。在測向時間方面,優化前的流程耗費的時間大致為T=T1+T2+T3,若處理時鐘為40 MHz,天線陣列數 N=4,T1為計算反正切和相關函數的時間,略大于脈沖寬度(針對 IFF和TACAN信號,T1為 0.45～112 μ s),T2為相位庫讀取時間(相位庫為1°間隔時,相位庫大小為6×181,讀取時間為4.525 μ s;T3為計算來波方向時間,大概耗費時間為1 μ s,流程中其他時間可忽略不計,也就是說總的測向耗費時間T>6 μ s,最長耗費時間則大于118 μ s,在測向實時性通用性方面無優勢。

圖2 測向原理框圖Fig.2 Block diagram of DOA estimation system

3 測向流程改進方案及FPGA實現

3.1 測向流程改進方案

本文對圖2所示的測向流程進行了優化改進,盡可能地對資源進行復用,將大大降低資源占用,并在流程的多個環節中引入高速時鐘,設計了相關函數階梯計算方法,減少了時間消耗。改進的測向流程如圖3所示。

圖3 優化測向流程框圖Fig.3 Block diagram of optimized DOA estimation

為減少資源占用,降低功耗,圖3所示優化流程在提取信號相位時采用了“并串—串并”轉換結合的方式。通過復用一個反正切函數模塊計算出一路高速串行信號中每個樣點的相位,再將串行高速相位轉換為N路fs低速相位輸出。采取這種模式,使用高速運算將原本需要N個的反正切IP核減少為1個,有效降低FPGA內部資源占用。

在標校過程中,FPGA收到的N路信號為標校源發出的標校信號,通過復用的測向模塊計算并存儲標校信號的相位差向量,標校過程完成后,信號切換為脈沖信號,FPGA開始對輸入的脈沖信號進行測向,得到的相位差向量與存儲的標校信號相位差向量相減,去模糊后得到標校后的相位差向量。由于脈沖到達的不確定性,流程中設置了存儲區對標校之后的相位差向量進行緩沖,不僅可最大限度地保留可測到的相位差向量,且有利于配合方向計算模塊中的高速相關處理。緩沖區大小可根據實際環境中脈沖數量和FPGA內部資源等因素來設置。

設計中相位庫的獲取采取了理論相位庫和實測相位庫結合的方式。FPGA根據輸入信號的不同頻點,從外部的存儲空間中將對應頻點的理論相位庫讀入相位庫存儲區用于計算。在實際情況下,由于各種不同環境的影響,理論庫是存在一定偏差的。此時FPGA可接收上位機發出的建庫命令,進入建庫流程。

為降低FPGA內部資源消耗,圖3的優化流程中,測向、標校和建庫復用整個測向流程,輸入信號和輸出結果由外部的流程選擇信號來控制。選擇信號為標校有效時,輸入信號為標校信號,輸出結果為標校相位差,存儲在標校值存儲區中,供測向流程調用;選擇信號為建庫有效時,輸入信號為建庫信號,輸出結果為實采相位差,存儲在相位庫中,供測向流程調用;選擇信號為測向有效時,輸入信號即天線輸入的待測向信號,輸出結果為信號來波方向。

FPGA將測量的相位差向量和相位庫中對應的相位差一一相減,求該差值的余弦,并將所得路余弦值求和,其最大值對應的相位庫中方位即為信號入射角。由于上述計算過程需要耗費固定的時長,為提高效率,達到實時測向的目的,本設計中利用高速時鐘進行相關處理。模型計算出的相位值精度受產生相位庫時采取的方向步進的限制,為減小方向誤差,對測向結果進行插值處理,提高測向精度。

3.2 優勢對比

在測向時間方面,天線陣列數 N=4,處理時鐘為40 MHz時 ,高速時鐘設置為160 MHz,則0.4 μ s

在資源占用方面,由于資源的復用和階梯式累加的應用,資源消耗比改進之前大大降低。而由于實時處理,使流程中需要存儲的單個對象數據量較小,可最大限度地利用FPGA內部的存儲空間,僅用很少的BlockRAM即可實現每秒4萬以上個脈沖相位信息的存儲。

3.3 擴展應用

本文設計的測向流程占用FPGA資源較低,測向速度快,可適應性較強,不僅可應用于IFF信號和塔康、航管信號的測向,還可應用于雷達信號、Link16信號等多種脈沖信號的測向處理。本流程也適用于某些可看作超寬脈沖的突發通信信號。

4 試驗情況

在實驗室通過信號源模擬產生IFF應答射頻信號,IFF應答信號脈寬為0.45 μ s,信號產生的頻率設定為1 s產生200個信號(即PRI=5 ms)。信號處理的實際采樣率為40 MHz。使用的FPGA芯片為Xilinx公司的xc5vsx95t。圖4中通過FPGA調試工具Chipscope顯示FPGA內部測向結果,圖5通過顯控軟件顯示綜合處理結果,包括信號的類型、幅度、編碼、關聯結果和插值處理后的測向結果等。

圖4 IFF應答信號測向Fig.4 DOA estimation of transponder signal

圖4分別顯示了IFF應答脈沖信號的脈沖檢測結果和測向結果。在無移相處理的情況下,測向結果為90°,圖中第一行為脈沖到達標識,第四行為測向結果輸出標識,第五行即測向結果。可以看出,測向結果在脈沖前沿到達后的100個時鐘內輸出,驗證了該模型在3 μ s內即可得到測向結果的結論。

圖5 脈沖信號處理顯示Fig.5 The display of processing result

圖5(a)、(b)、(c)分別顯示了信號源分別模擬輸出模式1、2、3、C詢問信號和編號為 2262的應答信號以及頻率為962 MHz塔康信號的處理情況,可看出,脈沖間隔參數(PRI)測量誤差在納秒量級,信號模式識別正確,測向結果穩定,從信號個數可以反映出信號正確截獲和關聯概率達到了90%以上。

表1展示了本文測向流程在實際工程應用中的測向結果。從表中可看出,本文所設計改進的測向流程具有較高的測向精度。多次試驗和工程應用結果表明測向精度可達到2°(RMS)以內。

表1 實際測向結果Table 1 The practice result

表2為整個測向流程在FPGA Xinlix V5SX95T中的資源占用情況,可看出雖然整個FPGA實現了圖1所示的信號分析、測向、建庫以及必要的接口控制等功能,但由于合理的模塊復用,資源占用仍然較少。

表2 FPGA資源占用情況Table 2 Device utilization summary

5 結 論

本文基于FPGA硬件平臺,根據敵我識別和塔康信號特點,設計了一種占用資源少的實時高精度相關干涉儀測向模型,實現了對IFF、TACAN和航管信號等不同脈寬脈沖的快速實時高精度測向,為目標偵察監視、定位和態勢獲取工作提供了基礎,具有較好的工程應用價值,能較大提高敵我識別信號和塔康信號偵測的效能。本文所設計的測向模型目前已在某實際工程項目中得到應用和證實。

本文的下一步工作是繼續對復雜電磁環境下的敵我識別和塔康信號測向進行研究,以降低復雜電磁環境對測向的不良影響。

[1] 陳非凡,苑京立.國外敵我識別技術的現狀及發展趨勢[J].電訊技術,2001,41(2):5-10.CHEN Fei-fan,YUAN Jing-li.New Developments on IFF Technology[J].Telecommunication Engineering,2001,41(2):5-10.(in Chinese)

[2] 董海.MarkXII IFF信號一體化處理技術[J].電訊技術,2011,51(6):39-42.DONG Hai.Integrative Processing Technique for Mark XII IFF Signal[J].Telecommunication Engineering,2011,51(6):39-42.(in Chinese)

[3] 錢眺,茅玉龍,查榮.IFF信號的分析與識別研究[J].雷達與對抗,2008(3):45-48.QIAN Tiao,MAO Yu-long,ZHA Rong.A study on the analysis and identification of IFF signals[J].Radar&ECM,2008(3):45-48.(in Chinese)

[4] 韓廣,王斌,王大磊.基于FPGA的相關干涉儀算法的研究與實現[J].電子技術應用,2010(7):76-80.HAN Guang,WANG Bin,WANG Da-lei.The research and realization of correlation interferometer direction finding algorithm based on FPGA[J].Application of Electronic Technique,2010(7):76-80.(in Chinese)