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雷达
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【博客大赛】五年后,回到这里聊聊“芯”事
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用芯创造未来
2018-4-21 18:46
五年前我正值毕业季,刚刚走上工作岗位。因为那年在研究生电子设计大赛中的一些切身感受,本着分享技术经验和职场感悟的想法在 EDN 上开了博客,希望结识更多的同行,也从了当时个人的职业规划,取名“用芯创造未来”。五年后的今天,因为关注到中美贸易摩擦以及中兴事件的发酵,想起了 5 年前研电赛颁奖礼上第一次听说芯片进口远超石油时的情景(常识被刷新),以及当时在个人博客上写的些有关技术“芯”规划的博文。因为网站改版,先附上当年的一篇博文链接,感兴趣的同行们可以先看一下,也许会勾起你的青涩记忆也说不定 。 《 对做技术的一点思考 》 先聊聊近五年,期间抵抗各种诱惑没跳槽,并一直坚持技术积累,参与团队并作为骨干研制了国内第一款星载抗辐加固 ASIC ,更多关于工作方面取得的成果不便过多透露。但可以明确一点,作为国内航天科技从业者,正直国内外商业航天兴起阶段,开放交流与创新创业将成为行业发展的大趋势。这里不谈关于芯片产业链,以及国内缺芯的种种现状,相信同行们早已感同身受,甚至遭其软硬件绑架。还是回到我个人的理解边界上,和大家分享下为什么五年前的“芯”思考会影响到今天的自己,并从中寻求核心竞争力。 很久以前我就将我的本科生涯划进了入行(电子信息)时间,因为沿用至今的数学、专业与工程基础知识均从大学四年的自学与电赛培训交流中得来。而研究生生涯,通过接触国内一流学术创新团队和不同背景老中轻科技工作者,从学各种技能转成干一个又一个的系统项目,虽然不是面向市场应用的产品型号,但足以接触到当前国内电子信息行业技术从业者所使用的所有设计工具、开发平台以及测试测量仪器,这些东西毫无例外均来自于外企。唯独使我感到难的东西只有认识自然层面的工程理论(比如统计信号检测与估计、现代信号处理,数字通信与编码等),当然这些经典工程理论也都来自于别人的英文版教材。经历了这些,当面临职业选择的时候,为了更好的坚持技术道路,选择国防事业无疑是合适的。现在看来,当时的我是站在多高的战略层面来思考职业选择问题 ,究其原因,也许因为深处内陆视野受限,但我个人以为主要源于雷达项目经历。对比今天中兴困局,如果它的战略制定者能深入研究中国雷达甚至航天发展史,又何尝会有今天的这般窘境。事已至此,我们不必责怪,核心知识体系还在,大不了把产品推倒从来,再也不用美国芯。特朗普这招“精准打击”式禁令给很多电子信息领域都敲响了警钟,但反过来想,只要特朗普敢动芯片商的核心利益,中国国产半导体的机会也将重现(听长辈们说过以前三极管,二极管国产厂商如何被招商引资来的外来半导体企业断了自己的发展之路,希望不再重蹈覆辙)。 作为一个资深理科男,最大的特质就是喜欢迎难而上,不管是面对重大工程技术难题还是面对体量巨大的行业竞争者,不为别的,性格使然。作为一个萌芽时期的毕业生,听闻一个又一个雷达人终其一生只干雷达的事迹,如何自立根深,发奋图强,我想任何热爱科学技术的年轻人都会深受感染。面对今天中美在航天技术与体制创新力上的差距,在立足自身技术积累的基础上,一直希望将其数倍放大切入某个关键技术领域形成核心竞争力(比如从软硬架构上一统测控、数传与定轨)。也许有人会觉得,是不是太理想化了,或者资历不够什么的。 在我看来,这都不是问题,从这些年干成的事情中明白一个重要道理:只要确定方向没错全靠坚持与实干,与最直接的参与者们达成共识形成默契就足够了。 关于平台,关键在利益分配、人才培养与保有量,三者缺一不可,否则一拍不和就不欢而散的风险总是有的。这里不妨分享一个朋友经历,深圳互联网程序员,兴致冲冲在初创企业干一个共享项目,一个不务实只说不干的老板,在产品推出评测的关键点才发现重大结构性问题导致项目胎死腹中,企业一拍而散,老板跑路致使下面多次讨薪无果。最后老板能够摆脱公司债务跳到朋友公司,苦了一些平民员工的青春。通过类似的眼见耳闻分享下个人感悟,任何人的青春都是无价的,只有自己能够对自己负责,但对于一些物质尚在缺乏中的年轻人,当你决定付出自己的青春去干一件大事的时候,请务必以上面的例子为鉴。相比之下,以团队形式,核心成员志同道合,以形成核心竞争力为目标坚持实干,全力培养年轻人共谋大事,并建有一套顾全企业发展与利益共享的分配机制,这样的平台,在国防科技领域不是没有先例,相信军民融大背景下将会有更多掌握核心竞争力的创新企业出现。 贸易战并不可怕,可怕的是不脚踏实地只说不干。
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对做技术的一点思考
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(多图)易于工程实现的脉冲信号实时测频算法
wuyanbei24
2015-11-20 17:32
脉冲信号是现代雷达主要采用的信号形式,脉冲信号频率测量是雷达侦察中不可或缺的环节,对雷达对抗起着重要的作用。数字化处理是雷达对抗系统发展的趋势之一,常用的数字测频方法包括过零点检测法、相位差分法、快速傅里叶变换( FFT) 法和现代谱估计法。其中FFT 法工程可实现性强,实时性好,且适用于宽带侦收,因此在工程中得到广泛应用。 本文以时宽较短( 0. 2 ~ 1 μs) 的正弦波脉冲信号为研究对象,分析了传统FFT 测频法的不足之处,从工程应用角度分析了提高测频精度的改进方法,并提出了基于FPGA 的全数字实现流程。 1 FFT 测频 信号x( t) 经过数字化采样后为x( n) ,n = 0,1,2,…,N - 1 ,为对其进行频谱分析,进行离散傅里叶变换( DFT) ,将信号从时域转换到频域,如式( 2)所示: DFT 实现时采用的快速算法即是FFT,经FFT处理后,信号的频率分辨率为: 式中,f s 为采样率,设信号的时宽为T ,则信号的点数为T × f s ,信号的频率分辨率可表示为: 可见,FFT 测频的频率分辨率只与信 号时宽有关,根据谱线的最大值来换算信号的频率,如果信号的频率正好落在一根谱线上,得到的频率测量结果是准确的,而在多数情况下,信号频率落在两根谱线之间,由最大值谱线位置反映的频率不再准确,最大测频误差为Δf /2 。 脉冲是雷达最常采用的信号形式,根据需要,雷达有时会采用脉内带调制的信号类型,例如相位编码、线性调频等,对于此类复杂信号可采用各种信号处理方法将其转化为普通正弦波信号,因此正弦波脉冲的测频方法具有通用性。根据上文分析结果,对于时宽较长的脉冲,采用FFT 测频法易于实现较高测频精度,满足设备指标要求。但是对于短脉冲,例如一个0. 2 μs宽的脉冲,根据式( 3) ,理论能达到的测频精度只有2. 5 MHz,难以满足侦察要求。 2 补零技术 补零是指在进行FFT 运算之前在时域数据的尾部添加一些零,并使总的时域数据点数保持为2 的幂次方。由于补零不增加任何新的信息,所以并不改变频谱形状和频率分辨率,补零只是在原始点数的FFT 结果中内插了一些频率分量。对于点数较少的FFT 结果,在大多数情况下,从中找到峰值比较困难,也很难观察到频谱的细微结构。而补零之后,功率谱的峰值位置可以较清晰的显露出来,有助于提高对主瓣峰值频率分量进行精确定位的能力,由此提高测频精度。 补零技术的缺点是额外增加了处理量,补零越多,处理时间也就越长。此外,对于存在噪声的情况,补零也不能改善信噪比,存在频谱峰值点定位错误的可能,造成测频误差增大。 【分页导航】 第1页: FFT测频法 第2页: 插值FFT频率估计原理 第3页: 噪声条件下性能分析 第4页: 加窗性能分析 第5页: 加窗插值FFT测频实现 3 插值FFT 测频方法分析 3. 1 插值FFT 频率估计原理 插值FFT 估计频率方法利用真正的频谱峰值两侧的2 根FFT 谱线,求其幅度比值,建立一个以修正频率为变量的方程,解方程得到修正频率值,对FFT 最大谱线位置进行校正,以实现对信号频率更高精度的估计,如图1 所示。相比上节补零的方法,不必增加FFT 的长度以及由此带来的运算处理量,只需从FFT 结果中找出两个点就足够。 图1 矩形窗频谱函数 在图1 中插值频率校正即求出矩形窗谱主瓣中心与相邻谱线的横坐标差,对于谱线位置x 、x + 1 ,其矩形窗谱函数为sinc 函数,表示为f( x) ,频谱值为y x 、y x+1 ,矩形窗谱函数和频谱值已知,可构成一方程如下: 在图1 中, sinc 函数以峰值横坐标为零点 ,频率修正值δ = - x ,只要根据式( 4) 求解出x ,即可得到频率修正值。 对矩形窗谱函数归一化,求模可得: 带入式( 4) ,得到: 式中 ,α = y x /y x+1 。实际应用中,已知FFT 谱峰最大值位置k 1 ,相邻次大值位置k 2 ,频率分辨率Δf ,利用修正频率值校正频率可得: 当k 2 = k 1 + 1 时,取加号; k 2 = k 1 - 1 时,取减号。 【分页导航】 第1页: FFT测频法 第2页: 插值FFT频率估计原理 第3页: 噪声条件下性能分析 第4页: 加窗性能分析 第5页: 加窗插值FFT测频实现 3. 2 噪声条件下性能分析 以上对插值FFT 频率估计法进行了理论分析,实际应用中,不可避免的会有背景噪声,本小节将在加性高斯白噪声背景下,通过仿真分析插值FFT 频率估计法的性能。 设定仿真参数,信号采样率f s 为1 280 MHz,脉冲宽度0. 2 μs,频率分别设f1为102. 4 MHz,f 2 为100. 4 MHz,按照10 dB信噪比加入高斯白噪声。 以信号频率f 1 进行仿真,连续测频1 000次,仿真结果如图2 所示。由图可知,最大测频误差不超过300 kHz。 图2 测频误差变化图 以信号频率f 2 进行仿真,连续测频1 000次,仿真结果如图3 所示。由图3 可知,最大测频误差超过1 MHz。 图3 测频误差变化图 由以上结果易知,噪声背景下的插值法测频误差与频率位置的选取有关,准确的说,是与实际频率位置偏离FFT 谱线的距离,即与频率修正值δ 大小有关。一般情况下,FFT 幅度最大值k1和相邻次大值k 2 都位于矩形窗函数的主瓣内,当实际频率位置位于k 1 、k 2 中间附近时,信号向两边泄漏的能量都较多,在一定信噪比下,使得k 1 、k 2 电平均大于噪声电平,确保了k 2 位置不会找错,这对应了图2 的情况。而当δ 值接近0 时,较多信号能量集中在k1处,k 2 处幅度较小,而最大谱线相邻另一侧的幅值k3由于受噪声影响,与k 2 幅度接近,因此会造成最大谱线相邻的次大谱线位置找错,导致式( 7) 中加或减符号错误,使得测频结果出现较大误差,对应了图3的情况。可见,在噪声背景下,插值FFT 测频法有局限性,即只有在δ 值大于某一阈值时,才能达到较理想的测频精度。 【分页导航】 第1页: FFT测频法 第2页: 插值FFT频率估计原理 第3页: 噪声条件下性能分析 第4页: 加窗性能分析 第5页: 加窗插值FFT测频实现 3. 3 加窗性能分析 为抑制频谱泄漏,进行FFT 之前常对采样数据进行加窗处理。抑制泄漏的同时,加窗会使得频谱主瓣加宽。对于插值FFT 法求频率,无论频谱最大值偏离实际FFT 谱线距离远近,最大值及其相邻两侧谱线都被包含在主瓣之内,在一定信噪比条件下,次大值不会趋近于噪声电平,使得抗噪声性能增强。 加窗后频率校正值仍随k 1 、k 2 幅度大小变化,但变化规律不再依据sinc 函数,文献[7]给出了几种窗函数对应的频率校正计算公式,当选用汉宁( Hanning) 窗时,计算式较易于实现。对采样数据加Hanning 窗,利用k 1 和k 2 的比值α 带入窗函数,经推导可得: 利用α 估计频率修正值δ 的解析式如下: 校正频率的方法如式( 10) 所示。 设定仿真参数,信号采样率、脉冲宽度不变,仍按照10 dB信噪比加入高斯白噪声。连续测频1 000次,频率f 1 仿真结果如图4 所示,频率f 2 仿真结果如图5 所示。 图4 测频误差变化图 图5 测频误差变化图 由仿真结果 可知,最大测频误差不超过500 kHz。加窗处理后,在常规信噪比条件下,次大值方向错误的概率大大降低,由此造成的频率估计误差已可以忽略。 【分页导航】 第1页: FFT测频法 第2页: 插值FFT频率估计原理 第3页: 噪声条件下性能分析 第4页: 加窗性能分析 第5页: 加窗插值FFT测频实现 4 实现过程 加汉宁窗插值FFT 测频的实现框图如图6 所示。整个算法可在一片FPGA 中实现,采样数据进入FPGA 后,与汉宁窗数值相乘,汉宁窗值可预先存储在FPGA 内ROM 中,以查表方式读出。加窗后的数据进入FFT 模块进行流水处理,得到信号的频谱结果,对频谱结果进行峰值搜索,并与检测门限比较,判断是否存在信号,当频谱峰值大于检测门限时,找出峰值位置相邻幅度较大的谱线位置,按照式( 8) 经过插值换算,得到频率估计值。 图6 加窗插值FFT 测频 实现框图 式( 10) 中存在除法计算,实现时可将除法转化为先对除数求倒数,再与被除数相乘的过程,利用FPGA 中丰富的RAM 资源,求倒计算利用查表完成。除此之外,运算只由常规加、乘组成,便于FPGA 实现。 5 测试结果 某宽带侦察接收机,指标要求适应脉冲宽度0. 2 ~ 1 000 μs,测频误差不大于500 kHz。实现时信号检测与频率测量由FPGA 硬件完成,算法采用定点实现,频率的分辨率设为15. 625 kHz。测频结果送出至软件显示,误差单位为kHz,取整。根据要求设置信号幅度在接收机实测灵敏度以上3 dB,频率选择在1 001 ~ 1 003 MHz和200 kHz步进,脉冲宽度分别设为1 μs、0. 5 μs和0. 2 μs。测试结果如表1 所示。 表1 雷达信号测频精度测试结果 可见在不同频率、不同脉 宽时测频最大误差均小于500 kHz,满足指标要求。 6 结束语 论述了一种易于工程实现的脉冲信号实时测频算法,与传统方法相比可以达到更高的测频精度。经过试验证明,可以满足目前常规雷达侦察接收机的指标要求,可应用于目标为脉冲信号的电子对抗系统,具有较高的应用价值。 【分页导航】 第1页: FFT测频法 第2页: 插值FFT频率估计原理 第3页: 噪声条件下性能分析 第4页: 加窗性能分析 第5页: 加窗插值FFT测频实现
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雷达脉冲参数统计分析--如何用示波器进行射频信号测量连载(五)
李凯的技术博客
2015-7-8 20:57
除了在示波器里直接对雷达脉冲的基本参数进行测量,也可以借助功能更加强大的矢量信号分析软件。下图是用 Keysight 公司的 89601B 矢量信号分析软件结合示波器对超宽带的 Chirp 雷达信号做解调分析的例子,图中显示了被测信号的频谱、时域功率包络以及频率随时间的变化曲线。被测信号由 M8195A 超宽带任意波发生器产生, Chirp 信号的脉冲宽度为 2us ,频率变化范围从1 G~19GHz ,整个信号带宽高达 18GHz !这里充分体现了实时示波器带宽的优势。 更严格的雷达测试不会仅仅只测脉冲和调制带宽等基本参数。比如由于器件的带宽不够或者频响特性不理想,可能会造成 Chirp 脉冲内部各种频率成分的功率变化,从而形成脉冲功率包络上的跌落( Droop )和波动( Ripple )现象。因此,严格的雷达性能指标测试还需要对脉冲的峰值功率、平均功率、峰均比、 Droop 、 Ripple 、频率变化范围、线性度等参数以及多个脉冲间的频率、相位变化进行测量,或者要分析参数随时间的变化曲线和直方图分布等。这些更复杂的测试可以借助于 89601B 软件里的 BHQ 雷达脉冲测量选件实现。这个测试软件也支持示波器的分段存储模式,可以一次捕获到多个连续脉冲后再做统计分析,下图是一个实际测试的例子。 除了雷达脉冲分析以外,借助于示波器自身的抖动分析软件或者矢量信号分析软件,还可以对超宽带的调频信号进行分析。下图是对一段在 7GHz 的带宽范围内进行调频的信号的频谱、时域以及跳频图案的分析结果。
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雷达脉冲信号分析--如何用示波器进行射频信号测量连载(四)
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李凯的技术博客
2015-7-1 17:08
对于雷达等脉冲调制信号来说,对于脉冲信号其宽度、上升时间、占空比、重复频率等都是非常关键的时域参数。按照 IEEE Std 181 规范的要求,一些主要的脉冲参数的定义如下图所示。 当用宽带示波器已经把射频脉冲捕获下来以后,就可以借助于示波器里内置的数学函数编辑一个数学的检波器。如下图所示,黑色曲线是从原始信号里用数学检波器检出的包络信号。包络波形得到后,借助于示波器本身的参数测量功能,就可以进行一些基本的脉冲参数测试。 更进一步地,我们还可以借助于示波器的 FFT 功能得到信号的频谱分布,借助示波器的抖动( Jitter )分析软件得到脉冲内部信号频率或相位随时间的变化波形,并把这些结果显示在一起。下图显示的是一个 Chirp 雷达脉冲的时域波形、频率 / 相位变化波形以及频谱的结果,通过这些波形的综合显示和分析,可以直观地看到雷达信号的变化特性,并进行简单的参数测量。 在雷达等脉冲信号的测试中,是否能够捕获到足够多的连续脉冲以进行统计分析也是非常重要的。如果要连续捕获上千甚至上万个雷达脉冲,可能需要非常长时间的数据记录能力。比如某搜索雷达的脉冲的重复周期是 5ms ,如果要捕获 1000 个连续的脉冲需要记录 5s 时间的数据。如果使用的示波器的采样率是 80G/s ,记录 5s 时间需要的内存深度 =80G/s*50s=400G 样点,这几乎是不可能实现的。 为了解决这个问题,现代的高带宽示波器里都支持分段存储模式。所谓分段存储模式( Segmented Memory Mode ),是指把示波器里连续的内存空间分成很多段,每次触发到来时只进行一段很短时间的采集,直到记录到足够的段数。很多雷达脉冲的宽度很窄,在做雷达的发射机性能测试时,如果感兴趣的只是有脉冲发射时很短一段时间内的信号,使用分段存储就可以更有效利用示波器的内存。 在下图中的例子里,被测脉冲的宽度是 1us ,重复周期是 5ms 。我们在示波器里使用分段存储模式,设置采样率为 80G/s ,每段分配 200k 点的内存,并设置做 10000 段的连续记录。这样每段可以记录的时间长度 =200k/80G=2.5us ,总共使用的示波器的内存深度 =200k 点 *10000 段 =2G 点,实现的记录时间 =5ms*10000=50s 。也就是说,通过分段存储模式实现了连续 50s 内共 10000 个雷达脉冲的连续记录。
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雷达,超声波应用
pengchengcheng082_593158939
2014-4-15 21:19
所在实验室是“宽带与智能信息处理”,主要进行“阵列信号处理”,“穿墙雷达”和“探**达”方面的研究。近几年医疗电子比较火,像B超,彩超,CT等等,查查资料,发现还是有些相通的地方。其实, 穿墙和探**达不就相当于是给地面做个彩超成像吗 ,哈哈,当然一个是超声波,一个是电磁波,这方面无论从理论还是实现上都是相当难的。 B超原理: 超声 在人体内传播,由于超声波对人体不同组织 界面处产生反射、折射、散射、绕射、吸收、衰减不同,接收这些 反射 、 散射 信号 ,通过分析回波信号,显示各种组织及其病变的形态,结合病理学,总结不同的反射规律,而对 病变 部位、性质和功能障碍程度作出诊断。 彩超原理: 简单来讲就是高清晰度的黑白B超再加上彩色多普勒。当 超声波 碰到流向远离探头液体时回声频率会降低,流向探头的液体会使探头接收的回声信号频率升高。利用计算机伪彩技术加以描述,使我们能判定超声图像中流动液体的方向及流速的大小和性质,并将此叠加在二维黑白超声图像上,形成了我们今天见到的彩超图像。通俗的说就是彩超比B超多了个血流功能。 X线摄片、CT、磁共振成像 当前 影像学 检查的三驾马车,都是用的电磁波。 CT是用 X线 束对人体某部一定厚度的层面进行扫描,由探测器接收透过该层面的X线,转变为可见光后,由光电转换变为电信号,再经模拟/数字转换器(analog/digital converter)转为数字,输入计算机处理。 探**达: 发射超宽带脉冲信号,不同地层,不同介质,对电磁波的吸收不同,反射,散射也就不同,通过对雷达回波信号的分析处理,可以得出不同地层的介质,断层,裂缝等等。 穿墙雷达也是这个道理,对回波信号进行成像处理,不就类似于彩超成像吗 ?
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基础和模拟
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[博客大赛]Costas序列de应用研究 二
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lining7935504_821440430
2013-6-25 10:32
如果新增加的1单元格与原来n个1单元格之间的n个向量与原n阶Costas序列的向量都不相同,则可由n阶Costas序列增加一行和一列得到n+1阶Costas序列。例如,某些素数阶的Costas序列可以由低一阶的Welch Costas序列用这种方法来获得。 需指出的是: a) 对于给定的n,当Welch Costas序列或GolombCostas序列存在时,Welch Costas序列或Golomb Costas序列不一定是全部的n阶Costas序列; b) 在实际应用中,若不能应用有限域理论构造n阶Welch-Costas序列或Golomb-Costas序列,此时可以采用穷举法在n!个n阶置换矩阵中 搜索Costas序列,搜索的方法可以采用计算置换矩阵的校验矩阵的方法,为了减小计算工作量,可以利用校验矩阵的性质简化计算。对于较大的n,用穷举法 搜索Costas序列的工作量巨大,所以是不实用的; c) 当n25时,其Costas序列的数量将显著减少。特别地,当n趋于无穷大时,Costas序列数趋于0。 d) 我们还不能回答,当n满足什么条件时,不存在Costas序列,但当n=32、33或43时,不存在Costas序列。 4 信号的模糊函数 设u(t)为复包络,令 x(τ,fd)称为信号u(t)的模糊函数。 x(τ,fd)沿着fd=0的截面为: x(τ)称为信号的距离模糊函数。 由式(4)可知,x(τ)为信号的自相关函数,对能量型信号,其傅里叶变换存在,信号自相关函数的傅里叶变换等于信号傅里叶变换幅值的平方,即信号的能谱 密度。对功率型信号,当信号的自相关函数绝对可积时,信号自相关函数的傅里叶变换等于信号的功率谱密度。雷达信号在频域上占据的频带越宽,则其距离分辨力 越好。 x(τ,fd)沿着τ=0的截面为: x(fd)称为信号的速度模糊函数。 由式(5)可知,s(fd)为信号复包络模(实包络)平方的傅里叶变换,换句话说,速度模糊函数只与信号的幅度有关,而与信号的相位和频率调制无关。雷达信号在时域上持续宽度越大,则其速度分辨力越好。 当u(t)为离散数字信号时,u(t)=u(nTs)=u(n)(n=0,1,…,M-1),Ts表示采样周期。对于给定的τ=m(-M+1≤m≤M-1),设fd=△f·k= ,式中fs=1/Ts表示采样频率,代入模糊函数定义式(3)中,得 5 FHSS信号与Costas序列信号 单位能量FHSS信号的复包络可表达为: 式中:y(k)称为跳频算子;B表示信号占据的频带宽度;频隙Fb=B/N,Tb表示时隙,信号占据的时域宽度T=NTb。第k个时隙发送信号的中心频率为fc+fk。为防止子脉冲频谱发生交叠,频隙应不小于子脉冲的频带宽度。 当y(k)为N阶Costas序列的放置函数时,上式表示的FHSS信号即为按照Costas序列构成方法进行FHSS的信号,这种信号具有理想的模糊函 数性能。对子脉冲为恒载频的Costas序列跳频编码信号,θk(t)=0;对子脉冲为LFM的Costas序列跳频编码信号, 6 多目标散射和多路径传输环境的数学模型与雷达信号设计 设雷达发射信号为u(t),假设散射目标为多个点目标,信道为AWGN(加性白高斯噪声)信道,则接收信号为: 式中:z(t)为零均值加性复高斯白噪声过程; αi(t)、τi(t)和wi(t)分别为第i条路径的衰减因子(以t为变量的复随机过程)、传播时延和多普勒角频率。 若散射目标不是点目标,则可将v(t)看做由连续多径分量组成的,此时: 式中:c(τ,t)是信道时变冲激响应h(τ,t)的复包络(等效低通时变冲激响应);h(τ,t)表示在t-τ时刻施加的单位冲激在t时刻的信道响应。当存在大量路径时,应用中心极限定理,c(τ,t)可建模为一个以t为变量的复高斯随机过程。 若信道为非时变的,则 如果将目标散射电磁波看成是信道的特性,那么对目标的探测就可等同于对信道特性的检测。因为信道是随机时变的,所以要研究能表征其统计特征的物理量--散 射函数。散射函数与信道等效低通冲激响应(信道冲激响应的复包络)的频移、时移自相关函数具有双傅里叶变换的关系。散射函数是时延τ和多普勒频率φ的函 数,它表征了信道平均输出功率的量度,在多目标散射和多径传输的信道中,对目标的检测可归结为对信道的散射函数的检测。文献 给出了匹配滤波器输出的 平均信号干扰比的数学表达式,如果信号的模糊函数具有二维δ函数的特性,那么匹配滤波器的输出即为信道的散射函数。 所以为了正确检测出目标,要求信号的模糊函数具有二维δ函数的针状特性:主峰尖锐,且模糊体积很小。但事实上,这样的信号是不存在的,由模糊体积不变性知 道,任何调制都不能改变模糊曲面下的总容积,该容积只决定于信号的能量,而与信号的形式无关。Costas序列信号的模糊函数具有"图钉状"的特性:主峰 尖锐,副峰很小,由图1可知,Costas序列信号的模糊体积不会减小。为了解决这个问题,可用2个信号来代替1个信号,即在同一个重复周期内,发射2个 不同的Costas跳频编码序列信号,因为2个信号模糊函数的副峰不会都出现在同一个位置,所以在接收端可通过综合2个信号的信息使2个信号模糊函数的边 瓣相互抵消,从而获得主峰尖锐且模糊体积很小的针状特性。 在同时使用多个同阶Costas跳频编码序列信号的多用户雷达系统中,需要减小各信号之间的互相关,多用户系统中雷达信号设计问题,限于篇幅,本文不再讨论,有关这方面的内容参见文献 。 7 计算机仿真结果 有限域GF(11)上共有4个本原元,分别为2、6、7和8。其中,2和6为一对互逆的本原元,7和8为另一对互逆的本原元。 本文给出利用GF(11)上本原元α=2和β=6生成的2个Welch Costas序列信号的自模糊函数、自相关函数、离散傅里叶变换、互模糊函数以及采用双信号发、收的计算机仿真结果。在图2~图4中:τ为时延,fd为多 普勒频率,Tb为时隙,T为信号时域长度。 图2表示子脉冲为LFM矩形包络的脉冲信号,子脉冲的带宽时宽乘积BT=5.76。为了满足奈奎斯特(Nyquist)取样定理,采用N=128点,用 10段调频序列,调频范围分别是 0.045~0.09,0.135~0.09,0.135~0.18,0.225~0.18,0.225~0.27,0.315~0.27,0.315~0.36,0.405~0.36,0.405~0.45,0.495~0.45(归 一化频率),
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GlobalPress硅谷采访花絮:冷战时做过雷达工作的老记者
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Mike张迎辉
2012-11-1 16:27
赫宁是一位70多岁的自由职业人记者,是GlobalPress媒体活动的最为年老的记者之一(之所有加之 一 是因为在美国做技术类媒体记者的人一定会先有技术背景,有多年的经验。因此老记者首先会在年龄上就看得出来的)。 从外表来看,他是一个非常睿智的人,但事实上他既是睿智,同时也是一个非常开朗的人。在采访中他的口头禅是“en, ebay it, or put it on ebay”,一个很轻的玩笑。 从第一天起,我就注意到他了,因为第一次全体见面会时,他就坐在我的左手边,他桌上长长的媒体名单让我记住了他。同时他的长像非常像一个老演员比尔·奈伊 Bill Nighy,当你面对他聊天的时候,忍不住就会看着他深邃的眼神。我特别下载了那位名星的相片到手机上,他看了后说“嗯,是很像。把相片发给我吧。” (上)赫宁的职业生涯非常有意思,长得是有些像Bill Nighy吧 Bill Nighy在电影《**希特勒》中表演一位德军元帅 赫宁曾经换过好几个工作,原因是他个人喜欢--他喜欢换工作,喜欢换城市,喜欢到世界不同的环境去生活。他出生在丹麦,然后在四岁的时候离开,搬到了德国。 “在二战前,丹麦住着说丹麦语和德语的两种人。在希特勒入侵占领了丹麦,二战后丹麦人强迫讲德语的人搬到德国。我们全家就搬到了德国。”老人家随便一讲,就是一个故事。 我说,“那你们受到伤害了吗?” “我不愿意再回忆那段日子了。每天都在挨饿,几年中都没有吃过荤菜。”赫宁结束了那段日子的回忆。童年痛苦的记忆尤新,经历过德国二战的人,对战争的反省很深。 他讲了他年轻时所做过的工作,最自豪的是他曾经是一个雷达工程师。 “在冷战时期,我是一个雷达工程师。二战后是冷战,我在西德为北约监测苏联的飞机。我还记得在古巴危机的时候,苏联的飞机经常会飞得很近,甚至有时跨界到西德侦查。”他说这是他的第一份工作,似乎很有意思。 “美国的咖啡不是很强,我们那时候每天也要喝咖啡,眼睛紧紧地盯着雷达信号,一刻也不敢放松。” 我问:“那你从雷达上可以看得出什么飞机是友军的吗?都是一个个的点。” 赫宁笑了笑,解释道:“当然知道啦。雷达不停地用无线电扫描,友军的飞机上有特别的code,当雷达扫过的时候,会有特别的信号返回,我们收到信号就知道是友军。但苏联的飞机就不会对我们的雷达扫描信号有反应,因为没有我们的代码,因此不会有反馈。这个很简单。不过难的是要不停地盯着屏幕。那时喝的咖啡比美国现在的要浓很多了。” 很有意思,我问:“那你们发现苏联飞机,会攻击吗?” 赫宁:“不会啊。你派飞机过来侦察,看到没人管就会越界去侦察情报。我们的飞机也是一样的,不过被发现就会返回了。两边都是这样干的,有来有往。” 确实有意思,希望下次有机会再跟他聊下去,可惜采访又开始了。 赫宁曾经在香港工作过四年,他知道深圳与香港相连。他在美国现在工作有二十年了,与妻子住在纽约,已经是美国人了。不过孩子们都留在德国。他说对中国很有兴趣,还很想到深圳去工作,不过看起来可能会有难度了。
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基于W7100的雷达数据传输接口设计
wiznetbj_594974420
2012-8-30 14:04
针对雷达高速数据传输的需求,提出一种实现简单、可靠性高的解决方案。该方案应用W7100网络微处理器实现雷达高速数据通信接口。介绍了W7100芯片的结构和特点,阐述了数据传输接口的硬件设计、配置软件和通讯软件设计,详细说明了UDP方式的数据传输流程。实验表明该接口工作稳定,传输速度高,能够很好地满足雷达数据高速传输要求。 本文作者是来自 南京船舶雷达研究所91404部队的孙国政和张宇。 在线阅读和下载全文请到这里: http://www.cqvip.com/qk/95518x/201004/36394261.html 更多有关W7100的博文请看这里: W7100例程学习之ADC应用 http://blog.iwiznet.cn/?p=691 用W7100,做自己的HTTP服务器 http://blog.iwiznet.cn/?p=684 W7100学习笔记 -W7100部分固件(firmware)解析 http://blog.iwiznet.cn/?p=677 什么是API函数以及如何使用W7100A进行初始化(TCPIPCore)?(二) http://blog.iwiznet.cn/?p=628 更多有关W7100A的博文请看这里: 如何使用W7100A实现网络字符LCD http://blog.iwiznet.cn/?p=168 单片机以太网控制芯片— iMCU W7100A http://blog.iwiznet.cn/?p=229 如何使用W7100A模拟I2C总线 http://blog.iwiznet.cn/?p=304 如何实现W7100A程序烧录 http://blog.iwiznet.cn/?p=161 也可进入我们的官方网站或博客查看更多。 如果您对WIZnet的产品或是技术感兴趣,请随时与我们联系。 可以直接留言或登录WIZnet官方网站: http://www.iwiznet.cn 公司微博是: http://weibo.com/wiznet2012 公司博客是: http://blog.iwiznet.cn/
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从雷达客户的一个有趣问题看软硬件之争
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tinacao_480771701
2011-4-8 12:16
作者:Jit Lim 这听起来是一个非常简单的问题,但在星期五下午四点多的时候,对某位准备在周末进行自动测试的系统工程师来说,则可能是一个真正的问题,因为他必须解决一些可能与软件或硬件相关的问题。 那么,你会打电话给谁呢?哪个倒霉的家伙会在周五晚上被*扰?软件工程师还是硬件工程师? 硬件工程师设计的观点是:硬件总是能够正确运行的。他们的证据是如何如何执行了参数测试,以及在电路中置入了多少余量,云云。 软件工程师会指出软件(固件)永远没有漏洞,除非你证明它有问题,而不仅仅是怀疑,而且证据最好是可重复的。 其实是系统工程师制造了所有的问题,因为是他试图把硬件和软件放到一起! 最近,我在东海岸一家雷达客户那里遇到一个有趣的问题。我们在午餐时段演示时,一边讨论着一些RF新产品。而在演示过程中,有一名听众似乎老是分神——他一边要专心听讲,一边不断被手机短信打断。在会议结束后,他礼貌地问我们是否有时间带设备去帮他解决一下问题。 他是一位跳频雷达产品的系统工程师,产品正准备进行某项质检测试。在周末时,他的测试人员不断地向他提供环境测试中产品的最新测试进度:参数测试——通过;功能测试——失败。 我们到达现场后,看见一个装备相当不错的实验室,一个产品盖子已经打开了,旁边放着一台混合信号示波器,感觉就像是一台呼吸机在维持着产品的生命。 根据经验,我知道示波器右侧标为“Ext Trig”的第五条通道是干什么用的,当出现问题时,你就需要使用这个东东。如果问题自行确定时(通过隔离关心的事件),你可以很轻松。但有时需要同时使用两台仪器来处理问题。 在对这台跳频雷达进行参数测试期间,该客户用非跳频测试模式,来测试雷达的参数性能。我们一步步地测试了12条可能的工作通道,结果非常明了:硬件一切正常。 功能测试需要在特定通道计划中使用PN9序列把雷达置于自测模式,在本例中,要跳过12条通道中的8条通道。 通过使用实时频谱分析仪,我们在功能测试过程中很清楚地看到8条通道的所有9条通道。是的,所有9条!在真正随机序列上,你有可能得到类似的统计密度(PN9 – 8条通道中512步 ~12.5%的时间)。我们在8条RF通道中看到类似的统计数据,但只用了大约0.2%的时间,通道0出现了。 通过使用频域触发功能(频率边沿、频率模板或统计密度)触发混合信号示波器,每次在PN9顺序重启时,我们都能捕获发送到位移寄存器的通道0值。它是可以重复的设计漏洞,需要向软件工程师打电话解决问题了。很明显,新的固件负载出现了小漏洞。 解决硬件工程师和软件工程师之间的争论,您又有怎样的测试策略呢?欢迎您参与讨论。
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