脉冲压缩技术因解决了雷达作用距离与分辨率之间的矛盾而成为现代雷达的一种重要技术。雷达的信号参数是确知的，采用大时宽带宽积的信号和用匹配滤波器进行脉冲压缩是获得低截获概率性能的重要手段，可以大大提高雷达的作用距离和分辨率[1-2]。线形调频(LFM)信号因其产生和处理简单而最先得到应用，它具有抛物线式的非线性相位谱，可以获得较大的压缩比，有着良好的距离分辨率和径向速度分辨率。与其他脉压信号相比，LFM信号很容易用数字技术产生，并且所用的匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感，因而可以用一个匹配滤波器处理具有不同多普勒频移的回波信号[3]。

    数字脉冲压缩技术是随着数字信号处理芯片的产生而出现的，通过对任意波形的数字卷积或者通过对LFM波形进行展宽处理，实现信号的匹配滤波。数字脉冲压缩技术具有性能稳定、受干扰小、工作方式灵活多样等优点[4-5]，是现代脉压系统的发展趋势。
    本文针对实际工程应用，采用TI公司推出的TMS320-
VC5509系列DSP芯片实现了LFM信号的实时脉冲压缩。系统首先通过Matlab仿真产生LFM信号数据，循环读入这段数据作为采样输入数据，采用时域脉压处理，同时采取了一定的优化方法以提高系统的效率和实时性，滤波结果衰减后经D/A转换输出。匹配滤波器参数由LFM信号共轭求出。为减小脉压后信号的副瓣，本文对匹配滤波器进行海明窗加权。该系统通用性好，滤波系数调整方便，在实时性和处理精度上都达到了很高的要求，可以为现代雷达信号处理机的设计提供参考和依据。

2 脉压算法具体实现
    LFM信号的实时脉冲压缩以时域滤波程序为基础，本文采用具有线性相位的FIR滤波器。在FIR滤波器参数算法、窗函数一定的情况下，滤波器的阶数越高，其性能越好(更窄的过渡带等)。而滤波器阶数越高，运算量也越大。为了保证处理的实时性及一定的采样率，不可能无限提高滤波器阶数[8-10]。滤波器阶数与运算时间成为相互矛盾的指标，基于这一点，本文采用单位阶数耗时来衡量滤波器程序的性能指标，其定义如下：
   
其中，T表示滤波运算总耗时，N表示滤波器的阶数。当时间一定时，单位阶数耗时越小，则滤波器的阶数越高，性能越好；当滤波器的阶数一定时，单位阶数耗时越小，则可以匹配的采样率越高。因此，该指标可以很好地判断滤波器算法的优劣。设计中都以该指标为标准衡量滤波器程序效率并提供改进方向。
2.1 系统硬件平台和软件平台
    系统采用TMS320VC5509系列DSP芯片为硬件平台中的核心器件。TMS320VC5509 DSP芯片是TI公司推出的定点通用型DSP芯片，可以实现快速的数字信号处理运算，并使大部分运算(例如乘法)能够在一个指令周期内完成。由于芯片是软件可编程器件，因此具有通用微处理器方便灵活的特点。本文使用CCS(Code Composer Studio)软件作为软件开发平台，它是TI公司推出的用于开发其DSP芯片的集成开发环境，采用Windows风格界面，集编辑、编译、链接、软件仿真、硬件调试及实时跟踪等功能于一体，功能强大；同时提供C语言、汇编语言及C与汇编的混合编程，并且具有代码优化功能，可以对C语言程序编译后的代码进行优化，提高代码效率。
2.2 主程序设计
    主程序主要完成初始化操作和FIR滤波算法。时域FIR滤波本质上是进行线性卷积运算，包括反褶、移位、乘累加运算三步。当采集一个数据点后，对存储的数据进行更新、运算，得到处理结果；当采集到下一个数据后，重复上述过程。为了保证实时性，在一个数据采集完成之前，上一个数据的运算应已经完成。
    设计中FIR滤波器采用横截型结构，依据Matlab的仿真结果将LFM信号的波形数据和滤波器参数保存在内部定义的寄存器中。LFM信号数据直接经一路D/A输出，另一路D/A输出匹配滤波后的波形数据。由于波形数据在处理后很大，为正确进行D/A转换，滤波后波形数据需要缩小一定的倍数。
2.3 中断服务程序设计
    中端服务程序负责进行波形数据的读取、处理结果的D/A转换、启动下次采集、采集结束标志位的置位等。由于LFM信号进行了脉冲调制，在脉冲持续时间内数据有效，而在其他时刻数据为0。如果把0加入Matlab仿真得到的采样数据中，会浪费存储空间，而且不利于周期修改。因此，程序中使用两个寄存器分别存储脉宽内的采样点数和整个周期的采样点数，配合计数器，达到了既节约存储空间又方便改变周期的目的。中断服务程序流程图如图1所示。

2.4 程序的优化设计方案
    程序采用队列的方式存储数据，存储一定数量的数据点后进行卷积运算，并将结果输出。下一个数据输入后，清除最早存储的数据并存入当前输入的数据，其余数据依次向后移一位，更新输入数据序列，卷积运算从第一个数据点开始。这样做能简化滤波处理函数的接口设计，但其效率低下，每次更新的数据只有一个，其余数据的相对位置不改变，却对每个数据都进行了操作。为提高效率，在设计中设置一个寄存器，存储当前数据队列的首位(即最早进入队列的数据位置)；更新数据时，根据该寄存器的内容，找到数据队列中需更新数据位的地址，将采集到的数据存入，同时，寄存器指向下一个地址。这样，每次只需对两个数据进行操作，当数据点数很多时，这种方法的优势就更明显。作为代价，滤波运算模块增加一个接口，但是对模块的复杂程度并没有多大影响。这种优化方法极大地提高了效率，改进前后的数据存储更新方式分别如图2(a)和图2(b)所示。

    另外，由于本文设计的滤波器为线性相位的FIR滤波器，其特点是参数左右对称，因此算法中的反褶过程是不必要的。滤波器参数反褶与数据点反褶是等效的，而参数反褶后还是它本身，因此反褶过程可以省去[11-12]。
    经过上述改进，在采样率为20 kHz的情况下，滤波器的阶数由12阶提高到15阶，单位阶数耗时由4.1 ?滋s降低到3.3 ?滋s，效果较明显。
3 实验结果
    经系统调试和测试后，使用虚拟示波器在计算机上观察信号波形。未加窗直接进行脉冲压缩时，单个LFM脉冲信号与脉压后的信号如图3所示。可以看出，脉压信号在主瓣的两侧存在很大的副瓣信号，这对于信号检测是很不利的。

    通过海明窗加权后，LFM信号与脉压处理后的信号波形如图4所示。

    从图3、图4的波形中可以看出，脉压信号取模输出在未加窗时数值上缩小了1 000倍，而加窗后缩小了4 500倍。加窗后脉压结果看不到副瓣，这是由于副瓣过小，而D/A只有8 bit，数值范围内无法同时表示主瓣与副瓣的值。实验结果与仿真结果相符合，达到了预期的效果。
    本文研究了在现有DSP开发平台上进行LFM信号实时脉冲压缩的总体设计方案，并得出了理想的实验效果。通过Matlab仿真产生LFM信号，并根据信号特性计算匹配滤波器的系数。为有效提高程序的效率，对系统中的数据存储更新方式和卷积运算过程进行优化设计，在保持采样率不变的情况下，有效提高了单位阶数耗时。同时，系统采用海明窗加权，有效抑制了脉压信号中的副瓣电平。系统采用数字化结构，处理灵活，参数调整方便，且在处理精度和实时性方面都达到了较高的标准。当系统输入信号来自于实测雷达数字下变频或者每个基带通道中模拟乘积检波器后与A/D转换形成的复包络序列时，可以通过调整匹配滤波器系数的方式实现
脉压而硬件平台不需要修改，因此具有广泛的通用性和推广意义。
参考文献
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