基于軟件化雷達的數字波束處理方法

趙予瑋

(中國電子科技集團公司第二十研究所,陜西 西安 710068)

0 引 言

軟件化雷達在雷達場景的應用愈發廣泛,其研究的發展趨勢日益迅猛[1-3]。

2022年全球機場場面監視雷達行業向數字化、軟件化和智能化方向發展。軟件化雷達具有開放式的架構[4],以軟件化開發模式靈活實現系統擴展、更新及升級[5]。

軟件化雷達的研究逐漸成為一個熱點問題[6]。軟件化雷達的應用可以快速響應新的軍事需求,提高維護保障能力并縮短研制周期[7]。

在傳統的數字波束形成方法中[8],常常采用二維平面陣數字波束形成方法[9],針對大規模陣列情況下,利用共軛梯度算法(CG)的迭代求解權值,并進行了基于現場可編程門陣列(FPGA)的硬件實現,以提高運算實時性[10]。此方法利用共軛梯度算法的迭代求解權值,由于不同的雷達應用場景[11]所需的導向矢量不盡相同,使用該處理算法代碼量過大,可擴展性不強。為了提高靈活性和便利性,需要發明一種新的軟件實現方法來解決上述問題[12]。

本文提出了一種通過FPGA軟件對輸入通道數據補相、極化、加權及布相,并選擇相應功能模式輸出波束數據,完成數字波束形成,用于解決現有數字波束形成算法通用性、可擴展性不強的問題。

1 數字波束處理算法

本算法通過FPGA軟件更改變量及選擇模式,數字波束合成處理軟件搭載于預處理模塊中,完成數字波束形成功能,外部輸入為m通道基帶數據、n通道校準數據及控制數據,數字波束形成處理軟件根據工作模式控制字將(m+n)通道數據進行天線極化、幅相加權、波束成形或直接進行通道選通后形成x組波束的數據,最終通過模式控制指令選擇需要的波束輸出。

首先完成天線的補相及極化處理,計算出補相及極化處理后的數據。主控模塊根據波束參數、極化方式及初相值計算所需的m通道的導向矢量1,并通過控制總線下發給數字波束形成(DBF)處理軟件;DBF處理將m通道輸入數據與m通道導向矢量1復數相乘后,完成相鄰通道的兩兩相加,生成m/2道補相、極化數據,流程圖見圖1。

圖1 天線的補相及極化處理流程

其次完成數據的布相及加權,以此完成波束形成處理,主控模塊根據波束參數,計算所需的m/2通道的單組導向矢量2并通過控制總線下發給DBF處理軟件;DBF處理將m/2通道輸入數據與m/2通道的單組導向矢量2復數相乘后,將m/2通道復乘結果直接相加,完成單組波束形成處理。具體流程見圖2。

圖2 數據的布相及加權處理流程

根據完成的天線補相、極化、加權、布相后產生的單組波束形成處理數據,進行多波束處理。通過軟件設置x組波束的導向矢量2,重復進行步驟2的數據布相及加權處理,最終生成x組波束形成數據。具體流程見圖3。

通過不同的模式選擇控制指令,選擇相應的波束輸出,滿足不同場景下的功能需求。模式控制指令分為5種,分別為:(1)正常工作模式:不選通,不輸出;(2)發射校準模式:選通n通道之一的校準數據;(3)發射天線測試模式:選通n通道之一的校準數據;(4)接收校準模式:選通m通道之一的輸入數據;(5)接收天線測試模式:選通x組波束之一輸出。

在多波束處理完畢后,產生x組波束形成數據,其中波束0～波束x-1形成數據直接按照數據輸出幀格式組幀后輸出至后端進行處理,波束x形成數據與m通道原始輸入數據、n通道校準數據經過數據選通,形成波束1、波束2輸出數據后,按照數據輸出幀格式組幀輸出。具體流程見圖4。

通過軟件修改參數方式對雷達天線通道做數字波束處理的方法。通過采用數字方法對陣列天線采集的數據進行波束形成,完成數字波束形成。當進行多波束形成時,陣列天線每個陣元收到的信號經過混頻、中放和正交相位檢波,變為正交信號I和Q分量,再分別經由模/數(A/D)變換器轉變為數字量I和Q,將數字信號送入波束形成運算器,分別與N組權值進行復數乘法運算,即得到所需的N個波束通道的信號。數字波束形成運算器由FPGA通過編程實現,主要進行權值的存儲和把各路波束所需的權值信息存儲于FPGA內部的存儲模塊中,通過乘加運算來實現多波束的產生。

區別于傳統的更換硬件的數字波束合成方法,軟件化數字波束合成方法更能帶來便利性和可擴展性。

2 數字波束處理算法測試與分析

本實驗中,外部輸入為64通道基帶數據、2通道校準數據及控制數據,DBF處理軟件根據工作模式控制字將64+2通道數據進行天線極化、幅相加權、波束形成或直接進行通道選通后形成11組波束的數據,并按照指定的功能模式選擇輸出。

系統工作時,雷達每個脈沖重復時間(PRT)內完成發射及接收,每個相參處理時間(CPI)中包含P個PRT,陣面以PRT為周期發送陣面數據至預處理模塊,經驅動轉換后,輸入至DBF處理軟件進行處理,每次通信共傳輸1個脈沖,每個脈沖傳輸N個點。N與發射占空比及信號采樣率相關。

原始輸入數據分為窄帶模式及寬帶模式,寬帶模式數據速率不大于窄帶模式;窄帶模式下,分為2種情形:

(1)TPRT1=565 μs,TCPI1=32×TPRT1,發射占空比29%,采樣率15.625 M;

(2)TPRT2=410 μs,TCPI2=64×TPRT2,發射占空比27%;采樣率15.625 M。

根據工作模式計算可得,2種模式下定時參數為:

(1)P=32,N≈6 268,TCPI≈18 ms;

(2)P=64,N≈4 678;TCPI≈26 ms。

本CPI周期的控制數據在上一CPI發送,見到CPI脈沖上升沿時,鎖存本CPI周期控制參數,控制參數以CPI為周期發送,控制參數鎖存后,DBF處理更新內部狀態,系統時序如圖5。

圖5 系統時序圖

休止期內,主控模塊更新DBF處理工作模式及導向矢量,CPI起始后,從第2個PRT開始,陣面發送上一PRT數據,經過接口轉換后輸入至DBF處理計算,DBF處理計算時延<10 μs,DBF處理形成計算流水線,流水輸入、流水輸出。

共對比了9個波束下的Matlab仿真結果與FPGA軟件運行結果。選取任意2個波束對比圖如圖6、圖7所示。圖6為波束1下Matlab與FPGA處理輸出對比圖。圖7為波束9下Matlab與FPGA處理輸出對比圖。

圖6 波束1 Matlab與FPGA處理對比圖

圖7 波束9 Matlab與FPGA處理對比圖

3 結束語

通過對比上述9組波束的Matlab與FPGA處理結果,利用FPGA直接修改參數的處理算法得出的DBF運行結果與Matlab波形一致,精度高且通用性好、便利性高。這種基于軟件化雷達的數字波束處理算法可以用于解決現有數字波束形成算法通用性、可擴展性不強的問題。