CN113126033B - 一种雷达信号数字正交下变频方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种雷达信号数字正交下变频方法、装置及其电子设备,方法包括:CPU从存储器中读取接收到的雷达实信号作为原始采样序列;在GPU中生成两路正交的本振信号序列,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列;在CPU中根据滤波器阶数得到hamming窗系数,并根据所述hamming窗系数得到低通滤波器系数;在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到雷达信号数字正交下频复信号。本发明基于CPU‑GPU异构平台执行,比CPU平台运行速度上有明显提升,采用软件化的处理流程,不存在对硬件的依赖,具备更好的可移植性,且采用低通滤波法不会影响滤波过程中雷达信号的正交性和幅度一致性,整个***具有很好的性能。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域,具体涉及一种雷达信号数字正交下变频方法。
背景技术
单通道雷达接收机接收到的信号是实信号,实信号的频谱包括正负频谱两部分,正负频谱共轭对称,每一部分都含有信号的全部信息。如果只对其进行单路相位检波的话,正负频谱会在零频附近发生频谱混叠;若想不发生频谱混叠,需要对实信号进行正交双路相位检波,一路为同相支路用来获得同相分量,一路为正交支路用来获得正交分量,它们可以构成复数信号,这样负频率部分在零频附近相互抵消为0,正频率部分在零频附近相互叠加变为原来的2倍,没有发生频谱混叠,且信号频谱已搬移到零频附近,成为基带信号。数字正交变换是对雷达信号处理的第一步,是***中数字处理运算量较大的部分。
图形处理单元(Graphics Processing Unit,简称GPU)具有大量的并行运算资源,天然适用于异构并行计算。而且利用当代GPU平台不断增长的并行性和越发强大的通用计算能力。为此,王任远等人在其发表的论文“一种正交数字下变频的改进结构”中提出了一种正交数字下变频的改进结构,针对传统数字正交下变频结构无法对高速AD采样结果很好的进行处理,介绍了一种混频器后置的方法,在这种方法上,使用多相滤波结构并选取合适的滤波器阶数来对该种结构进一步优化,使得DDC模块能够很好的处理高速AD采样结果,减少片上资源消耗。此外,上海大学在其申请的专利“基于GPU的宽带信号DDC***设计方法”(申请号:CN202010267001.8;申请公布号:CN111552559A)中提出了一种基于GPU的宽带信号DDC***设计方法,该方法摒弃基于传统FPGA处理硬件的方案,提供一种基于GPU的宽带信号DDC***设计方法,具体来说,该方法包括:接收采样信号,采样率为fs,按照固定时长打包为sr1;预处理得到中心频率fc,将采样信号以fc为目标进行下变频,得到信号为sd1;将信号sd1插值I倍抽取D倍,进行信号采样率转换匹配,得到采样率fs*I/D的基带信号为src1,并结合方法并行度设计CUDA实现;将信号src1通过Q路多相滤波信道化器,完成多信号并行处理,采样率变为(fs*I/D)/Q,得到信号spcz1,其中包含Q路基带窄带信号为so1~soQ,并结合方法并行度设计CUDA实现;通过CUDA编程将设计方法移植到CPU-GPU异构平台上执行,并采取内存优化、线程组织优化、流处理架构等并行优化方法,基于软件的***设计具备高灵活性和高吞吐量。
但是,王任远等人提出的方法,依赖于硬件处理,首先滤波器与混频器相结合,使得下变频灵活性降低,变更频率时滤波器也需要变化,其次滤波器系数为原系数乘三角函数,会存在舍入误差,滤波器系数的选取对***的性能有所影响;上海大学提出的方法,虽然能够实现对宽带信号的数字正交下变频过程的加速,但是在处理窄带雷达信号方面加速效果不明显,且滤波器阶数的选取对***的性能有所影响。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提供了一种雷达信号数字正交下变频方法。
本发明的一实施例提供了一种雷达信号数字正交下变频方法,包括以下步骤:
步骤1、CPU从存储器中读取接收到的窄带雷达实信号作为原始采样序列;
步骤2、在GPU中生成两路正交的本振信号序列,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列;
步骤3、在CPU中根据滤波器阶数得到hamming窗系数,并根据所述hamming窗系数得到低通滤波器系数;
步骤4、在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到窄带雷达信号数字正交下频复信号。
在本发明的一个实施例中,步骤2包括:
步骤2.1、在CPU中初始化两路正交的本振信号序列;
步骤2.2、在GPU中根据中频信息、采样率信息生成两路正交的本振信号序列;
步骤2.3、将CPU中所述原始采样序列与GPU中所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列。
在本发明的一个实施例中,步骤2.3包括:
步骤2.3.1、将CPU中所述原始采样序列传入GPU中;
步骤2.3.2、在GPU中完成两路正交的本振信号序列的初始化,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到所述新的采样序列;
步骤2.3.3、将GPU中所述新的采样序列传回CPU中。
在本发明的一个实施例中,步骤4包括:
步骤4.1、将CPU中所述低通滤波器系数传入GPU中;
步骤4.2、在GPU中所述新的采样序列与所述低通滤波器系数进行卷积得到窄带雷达信号数字正交下频复信号;
步骤4.3、将GPU中计算得到的所述窄带雷达信号数字正交下频复信号传回CPU中。
在本发明的一个实施例中,步骤4.2包括:
步骤4.2.1、在GPU中将所述新的采样序列中同相支路的序列与所述低通滤波器系数进行卷积,完成第一路的滤波得到正交复信号的实部;
步骤4.2.2、将GPU中计算得到的所述正交复信号的实部传回CPU中;
步骤4.2.3、在GPU中将所述新的采样序列中正交支路的序列与所述低通滤波器系数进行卷积,完成第二路的滤波得到正交复信号的虚部;
步骤4.2.4、将GPU中计算得到的正交复信号的虚部传回CPU中;
步骤4.2.5、在CPU中将所述正交复信号的实部与所述正交复信号的虚部组合,得到所述窄带雷达信号数字正交下频复信号。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
本发明提供的雷达信号数字正交下变频方法,基于CPU-GPU异构平台执行,比CPU平台在运行速度上有明显的提升,采用软件化的处理流程,不存在对硬件的依赖,具备更好的可移植性,且采用低通滤波法不会影响滤波过程中雷达信号的正交性和幅度一致性,使得整个***具有很好的性能。
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种雷达信号数字正交下变频方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的雷达接收机接收到的原始雷达实信号示意图;
图3是本发明实施例提供的雷达接收机接收到的原始雷达实信号对应的频谱示意图;
图4是本发明实施例提供的一种雷达信号数字正交下变频方法中经过数字正交变换后的雷达信号实部幅度示意图;
图5是本发明实施例提供的一种雷达信号数字正交下变频方法中经过数字正交变换后的雷达信号频谱示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
实施例一
请参见图1,图1是本发明实施例提供的一种雷达信号数字正交下变频方法的流程示意图。本实施例提出了一种雷达信号数字正交下变频方法,该雷达信号数字正交下变频方法包括以下步骤:
步骤1、CPU从存储器中读取接收到的雷达实信号作为原始采样序列。
具体而言,本实施例获取雷达接收机接收到的单通道信号,选取待处理的雷达实信号作为原始采样序列,具体地,单通道窄带雷达信号的正弦振荡表示为:
其中,a(n)表示窄带雷达信号的幅度,fI表示窄带雷达信号的中频,fs表示信号采样率,表示雷达信号的相位。
将雷达接收机接收的雷达实信号预先存储在存储器中,在进行在雷达信号数字正交下变频过程中,CPU从存储器中读取雷达接收机接收的雷达实信号,将该雷达实信号作为原始采样序列。
步骤2、在GPU中生成两路正交的本振信号序列,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列。
具体而言,本实施例步骤2在GPU中生成两路正交的本振信号序列,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列包括:
步骤2.1、在CPU中初始化两路正交的本振信号序列。
具体而言,本实施例在CPU中初始化I和Q两路正交的本振信号序列,具体地采用malloc函数对两路正交的本振信号序列分配长度为原始序列长度的内存空间。
步骤2.2、在GPU中根据中频信息、采样率信息生成两路正交的本振信号序列。
具体而言,本实施例在GPU中生成的I路正交的本振信号序列为cos(2πfIn/fs),生成的Q路正交的本振信号序列为sin(2πfIn/fs)。
步骤2.3、将CPU中所述原始采样序列与GPU中所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列。
具体而言,本实施例将CPU中原始采样序列与GPU中I路正交的本振信号序列相乘为:
同理,将CPU中原始采样序列与GPU中Q路正交的本振信号序列相乘为:
进一步地,本实施例步骤2.3将CPU中所述原始采样序列与GPU中所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列包括:
步骤2.3.1、将CPU中所述原始采样序列传入GPU中。
具体而言,本实施例调用cudaMemcpy函数将CPU中所述原始采样序列传入GPU中。
步骤2.3.2、在GPU中完成两路正交的本振信号序列的初始化,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到所述新的采样序列。
具体而言,本实施例调用CPU中的第一核函数,具体第一核函数根据实际需要设计,然后利用调用的第一核函数,在GPU中完成两路正交的本振信号序列的初始化,以及将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到所述新的采样序列。
步骤2.3.3、将GPU中所述新的采样序列传回CPU中。
具体而言,本实施例同样调用cudaMemcpy函数将GPU中新的采样序列传回CPU中。
步骤3、在CPU中根据滤波器阶数得到hamming窗系数,并根据所述hamming窗系数得到低通滤波器系数。
具体而言,由于滤波器的阶数不会太高,一般为百量级或者千量级,得到滤波器系数的计算量较小,所以本实施例在CPU中生成低通滤波器系数,避免滤波器系数在传入和传出GPU的过程中消耗更多的时间,具体本实施例根据设置的滤波器阶数来获取hamming窗系数,再hamming窗系数得到低通滤波器系数。
步骤4、在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到窄带雷达信号数字正交下频复信号。
具体而言,本实施例步骤4中在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到窄带雷达信号数字正交下频复信号包括:
步骤4.1、将CPU中所述低通滤波器系数传入GPU中;
具体而言,本实施例调用cudaMemcpy函数将CPU中所述低通滤波器系数传入GPU中。
步骤4.2、将GPU中所述新的采样序列与所述低通滤波器系数进行卷积得到窄带雷达信号数字正交下频复信号。
具体而言,本实施例调用CPU中的第二核函数,具体第二核函数根据实际需要设计,然后利用调用的第二核函数,在将GPU中所述新的采样序列与所述低通滤波器系数进行卷积得到窄带雷达信号数字正交下频复信号。
步骤4.3、将GPU中计算得到的所述窄带雷达信号数字正交下频复信号传回CPU中。
具体而言,本实施例调用cudaMemcpy函数将GPU中计算得到的所述窄带雷达信号数字正交下频复信号传回CPU中。
进一步地,本实施例步骤4.2将GPU中所述新的采样序列与所述低通滤波器系数进行卷积得到窄带雷达信号数字正交下频复信号包括:
步骤4.2.1、在GPU中将所述新的采样序列中同相支路的序列与所述低通滤波器系数进行卷积,完成第一路的滤波得到正交复信号的实部。
具体而言,本实施例新的采样序列包括两路序列,第一路为I路同相支路的序列,第二路为Q路正交支路的序列,分别对I路同相支路的序列、Q路正交支路的序列进行卷积滤波处理。本实施例步骤4.2.1中调用第二核函数,实现GPU中所述新的采样序列中I路同相支路的序列与所述低通滤波器系数的卷积,以完成第一路的滤波得到正交复信号的实部,具体地,第一路的滤波得到正交复信号的实部表示为:
步骤4.2.2、将GPU中计算得到的所述正交复信号的实部传回CPU中。
具体而言,本实施例调用cudaMemcpy函数将GPU中计算得到的所述正交复信号的实部传回CPU中。
步骤4.2.3、在GPU中将所述新的采样序列中正交支路的序列与所述低通滤波器系数进行卷积,完成第二路的滤波得到正交复信号的虚部。
具体而言,本实施例步骤4.2.3中对Q路正交支路的序列,具体调用第二核函数,实现在GPU中所述新的采样序列中Q路正交支路的序列与所述低通滤波器系数的卷积,以完成第二路的滤波得到正交复信号的虚部,具体地,第二路的滤波得到正交复信号的虚部表示为:
步骤4.2.4、将GPU中计算得到的正交复信号的虚部传回CPU中。
具体而言,本实施例调用cudaMemcpy函数将GPU中计算得到的正交复信号的虚部传回CPU中。
步骤4.2.5、在CPU中将所述正交复信号的实部与所述正交复信号的虚部组合,得到所述窄带雷达信号数字正交下频复信号。
具体而言,本实施将步骤4.2.2得到的正交复信号的实部、步骤4.2.4得到的正交复信号的虚部进行组合得到最终的窄带雷达信号数字正交下频复信号,具体地,最终的窄带雷达信号数字正交下频复信号表示为:
为了验证本实施例提出的雷达信号数字正交下变频方法的有效性,通过以下仿真实验以进一步证明。
仿真雷达参数:
第一部雷达参数包括:载频RF为3550MHz,脉宽PW[5μs,30μs],脉冲重复周期PRI[50μs,300μs],脉内调制类型单载频;
第二部雷达参数包括:载频RF为3700MHz,脉宽PW[7μs],脉冲重复周期PRI[100μs],脉内调制类型单载频。
仿真内容与结果:
请参见图2、图3,图2是本发明实施例提供的雷达接收机接收到的原始雷达实信号示意图,图3是本发明实施例提供的雷达接收机接收到的原始雷达实信号对应的频谱示意图。图2为通过上述第一部雷达、第二部雷达同时接收产生的原始窄带雷达实信号,图3为图2原始窄带雷达实信号对应的频谱图。
请参见图4、图5,图4是本发明实施例提供的一种雷达信号数字正交下变频方法中经过数字正交变换后的雷达信号实部幅度示意图,图5是本发明实施例提供的一种雷达信号数字正交下变频方法中经过数字正交变换后的雷达信号频谱示意图。由图4为通过本实施例方法处理之后的复信号的实部幅度图,从图4中可以看出经过数字正交变换之后的信号能完整地保留原始信号的信息。由图5为经过本实施例方法处理之后复信号的频谱图,从图5中可以看出经过数字正交变换之后去除了接收信号中的中频载波,能够无损地提取出信号的同相部分和正交部分。
同时,本实施例将传统CPU版本实现数字正交下变频方法与本实施例基于CPU-GPU版本实现数字正交下变频方法作对比,分别取不同的采样时长测试数字正交下变频方法的性能,具体采样时长分别取0.5毫秒、1毫秒、2毫秒、5毫秒、10毫秒,对应的数据采样点数分别为60万、120万、240万、600万、1200万。将每次实验重复100次,取平均运行时间,得到如表1所示的传统、本实施例两种方法运行消耗的平均时长对比结果。
表1两种方法运行消耗的平均时长对比结果
从表1中可以看出,随着采样时长的增加,即采样数据量的增加,传统CPU版本的数字正交变换方法基本呈现线性增加,当采样数据量很大的时候,耗时非常长;但是本实施例提出的基于CPU-GPU的数字正交变换方法,相比于传统CPU版本,运行时长明显减小,且随着采样数据量的增加,运行时间并不是简单的线性增长,相比于传统CPU版本,本实施例CPU-GPU版本耗时增长幅度小。
综上所述,本实施例提出的雷达信号数字正交下变频方法,不同于王任远等人提出的数字正交下变频的改进结构,本实施例采用纯软件化的处理流程,不存在对硬件的依赖,具备更好的可移植性,开发周期较短;另一方面,不同于上海大学所提的方法,本实施例没有采用多相滤波的结构,不用考虑到信号和滤波器系数的抽取对***处理结果的影响,本实施例采用低通滤波法,低通滤波法分别对两路正交信号同时进行变换,且所用的数字低通滤波器的系数相同,这样同相支路和正交支路所产生的失真是一样的,所以低通滤波法进行数字正交下变频后负频谱剩余很少,则不会影响两支路的相位正交性和幅度一致性,使得整个***具有很好的性能。可见,本实施例提出的雷达信号数字正交下变频方法,基于CPU-GPU异构平台执行,比CPU平台在运行速度上有明显的提升,能够在大数据、没有硬件支持、软件化的环境下,完成对雷达信号的数字正交变换,具备较好的可移植性,尤其本实施例提出的方法适用于窄带雷达信号的数字正交变换,但不局限于窄带雷达信号的数字正交变换。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种雷达信号数字正交下变频方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、CPU从存储器中读取接收到的窄带雷达实信号作为原始采样序列;
步骤2、在GPU中生成两路正交的本振信号序列,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列;
步骤3、在CPU中根据滤波器阶数得到hamming窗系数,并根据所述hamming窗系数得到低通滤波器系数;
步骤4、在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到窄带雷达信号数字正交下频复信号;
步骤2包括:
步骤2.1、在CPU中初始化两路正交的本振信号序列;
步骤2.2、在GPU中根据中频信息、采样率信息生成两路正交的本振信号序列;
步骤2.3、将CPU中所述原始采样序列与GPU中所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列;
步骤2.3包括:
步骤2.3.1、将CPU中所述原始采样序列传入GPU中;
步骤2.3.2、在GPU中完成两路正交的本振信号序列的初始化,并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到所述新的采样序列;
步骤2.3.3、将GPU中所述新的采样序列传回CPU中。
2.根据权利要求1所述的雷达信号数字正交下变频方法,其特征在于,步骤4包括:
步骤4.1、将CPU中所述低通滤波器系数传入GPU中;
步骤4.2、在GPU中将所述新的采样序列与所述低通滤波器系数进行卷积得到窄带雷达信号数字正交下频复信号;
步骤4.3、将GPU中计算得到的所述窄带雷达信号数字正交下频复信号传回CPU中。
3.根据权利要求2所述的雷达信号数字正交下变频方法,其特征在于,步骤4.2包括:
步骤4.2.1、在GPU中将所述新的采样序列中同相支路的序列与所述低通滤波器系数进行卷积,完成第一路的滤波得到正交复信号的实部;
步骤4.2.2、将GPU中计算得到的所述正交复信号的实部传回CPU中;
步骤4.2.3、在GPU中将所述新的采样序列中正交支路的序列与所述低通滤波器系数进行卷积,完成第二路的滤波得到正交复信号的虚部;
步骤4.2.4、将GPU中计算得到的正交复信号的虚部传回CPU中;
步骤4.2.5、在CPU中将所述正交复信号的实部与所述正交复信号的虚部组合,得到所述窄带雷达信号数字正交下频复信号。
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CN113126033A (zh) | 2021-07-16 |
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