從信號(hào)到目標(biāo)

　　脈沖壓縮是這一抽象過程的開始。在時(shí)間域或者頻域，脈沖壓縮器一般通過自相關(guān)找到有可能含有發(fā)送啁啾的波形。然后，它采用脈沖目標(biāo)來表示這些波形 —— 含有到達(dá)時(shí)間、頻率和相位以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)包。從這里開始，接收鏈會(huì)處理這一數(shù)據(jù)包而不是接收到的信號(hào)。

　　下 一步一般是多普勒處理。首先，脈沖被送入方格陣列中( 圖 3 ) 。在陣列中，每一列含有從某一發(fā)射器啁啾返回的脈沖。陣列中會(huì)有很多列，這取決于系統(tǒng)能夠承受多大的延時(shí)。陣列中的行表示返回切換時(shí)間：距離陣列的 x 軸越遠(yuǎn)，發(fā)射器啁啾和接收脈沖到達(dá)時(shí)間之間的延時(shí)就越大。這樣，延時(shí)方格也代表了與某一脈沖反射的目標(biāo)的距離。

　　圖 3 .多普勒處理方格。

　　把一系列啁啾脈沖置入到正確的方格中后 ， 多普勒處理程序水平移動(dòng)數(shù)據(jù) —— 觀察從一個(gè)目標(biāo)返回的脈沖隨時(shí)間的變化 ， 提取出相對(duì)速度和目標(biāo)頭部信息。這一處理方法需要很大的環(huán)形緩沖，無論某一多普勒算法一次能夠處理多少方格，緩沖都能夠容納所有的方格。

　　先進(jìn)系統(tǒng)在陣列中增加了另一個(gè)維度。通過把天線劃分成子陣列，系統(tǒng)可以同時(shí)發(fā)送多個(gè)波束，然后，使用相同的多旁瓣天線方向圖設(shè)置接收器進(jìn)行監(jiān)聽?；蛘?，系統(tǒng) 通過聚束或者使用合成孔徑方法來掃描波束。現(xiàn)在，當(dāng)裝入壓縮后的脈沖時(shí)，系統(tǒng)建立一個(gè)三維方格陣列：一個(gè)軸上是發(fā)送脈沖，第二個(gè)是返回延時(shí)，第三個(gè)是波束 方位( 圖 4 ) ?，F(xiàn)在，對(duì)于每一路脈沖，我們有兩維或者三維方格陣列，同時(shí)表示距離和方向 —— 表示物理空間。這種存儲(chǔ)器的排列是空時(shí)自適應(yīng)處理 (STAP) 的起點(diǎn)。

　　圖 4 .多維方格為STAP建立矩陣。

　　這一術(shù)語可以解釋為 ：“ 空時(shí)” ， 數(shù)據(jù)組在 3D 空間統(tǒng)一了目標(biāo)的位置 ， 含有與目標(biāo)相關(guān)的啁啾時(shí)間。之所以是“自適應(yīng)”，是因?yàn)樗惴◤臄?shù)據(jù)中獲得自適應(yīng)濾波。

　　概 念上，實(shí)際情況也是如此，構(gòu)成自適應(yīng)濾波器是一個(gè)矩陣求逆過程：這一數(shù)據(jù)要與哪一矩陣相乘，得到噪聲中隱藏的結(jié)果 ? 據(jù)Altera資深技術(shù)營(yíng)銷經(jīng)理Michael Parker，推測(cè)的隱藏方向圖信息可能來自多普勒處理過程發(fā)現(xiàn)的種子，從其他傳感器采集的數(shù)據(jù)，或者來自智能數(shù)據(jù)。運(yùn)行在 CPU 下游的算法把假設(shè)的方向圖插入到矩陣方程中，解出能夠產(chǎn)生預(yù)期數(shù)據(jù)的濾波函數(shù)。

　　很顯然，在這一點(diǎn)，計(jì)算負(fù)載非常大。反變換算法需要的動(dòng) 態(tài)范圍要求進(jìn)行浮點(diǎn)計(jì)算。對(duì)于戰(zhàn)斗環(huán)境中一個(gè)實(shí)際的中等規(guī)模系統(tǒng)，必須實(shí)時(shí)進(jìn)行處理，Parker估算了STAP負(fù)載會(huì)達(dá)到幾個(gè) TFLOPS 。在采用了低分辨率、窄動(dòng)態(tài)范圍的系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)性要求并不高，例如，簡(jiǎn)單的汽車輔助駕駛系統(tǒng)或者合成孔徑映射系統(tǒng)等，這一負(fù)載會(huì)顯著減小。

　　從 STAP ，信息進(jìn)入到通用CPU中，復(fù)雜但是數(shù)字計(jì)算量小，軟件嘗試對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類，構(gòu)建環(huán)境模型，估算威脅所在，或者告訴操作員，或者直接采取緊急措施。在這一點(diǎn)，我們不但在信號(hào)處理域處理信號(hào)，而且還進(jìn)入了人工智能領(lǐng)域。

　　兩種體系結(jié)構(gòu)

　　從一名經(jīng)驗(yàn)豐富的雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)師的角度看，我們還只是膚淺的了解了 AESA 戰(zhàn)斗雷達(dá)。這一參考方法把網(wǎng)絡(luò)看成是相對(duì)靜態(tài)的 DSP 鏈，都連接至STA 模塊，其本身是軟件受控的矩陣算術(shù)單元。除此之外，從 DSP 專家的角度看，是一組 CPU 內(nèi)核。

　　作為對(duì)比，汽車或者機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員會(huì)從完全不同的角度看系統(tǒng)。從嵌入式設(shè)計(jì)人員的角度看，系統(tǒng)只是一大段軟件，有一些非常專用的 I/O 器件，以及需要進(jìn)行加速的某些任務(wù)。有經(jīng)驗(yàn)的雷達(dá)信號(hào)工程師考慮到信號(hào)處理和通用硬件的相對(duì)規(guī)模，可能會(huì)對(duì)這一方法不屑一顧。很顯然，機(jī)載多功能雷達(dá)的數(shù) 據(jù)速率、靈活性和動(dòng)態(tài)范圍要求采用專用 DSP 流水線以及大量的本地緩沖才能完成實(shí)時(shí)處理。但是對(duì)于有幾個(gè)天線單元的不同應(yīng)用，簡(jiǎn)單的環(huán)境、更短的距離和較低的分辨率，以 CPU 為中心的觀點(diǎn)帶來了一些有意思的問題。

　　萊斯大學(xué)的 Gene Frantz 教授提出的第一個(gè)問題是，定義真實(shí)環(huán)境的 I/O 。第二個(gè)問題是選擇 CPU 。 Frantz 注意到，“很少只有一個(gè) CPU 。更常見的是異構(gòu)多處理系統(tǒng)。” Frantz 建議這一方法不從 MATLAB 中的 DSP 函數(shù)開始，而是從 C 語言中描述的完整系統(tǒng)開始。然后，以 CPU 為中心的設(shè)計(jì)人員不是定義設(shè)計(jì)中 DSP 和 CPU 域之間的硬件邊界，而是“不斷優(yōu)化并加速 C 代碼。”

　　實(shí)際結(jié)果可能與以 DSP 為中心的方法完全不同。例如，以 CPU 為中心的方法一開始假設(shè)在一片通用 CPU 上執(zhí)行所有工作。如果速度不夠快，這一方法轉(zhuǎn)向多片 CPU ，共享一個(gè)分層的連續(xù)存儲(chǔ)器。只有當(dāng)多核不足以完成任務(wù)時(shí)，這一方法才轉(zhuǎn)向優(yōu)化的硬件加速器。

　　相似的，以 CPU 為中心的設(shè)計(jì)從假設(shè)一個(gè)統(tǒng)一的存儲(chǔ)器開始。它為每一個(gè)處理器分配連續(xù)高速緩存，為加速器分配本地工作存儲(chǔ)器。它開始時(shí)并不假設(shè)任何硬件流水線，也不把任務(wù)混合映射到硬件資源上。