基于PXIE 总线架构的Kintex UltraScale 系列FPGA 高性能数据预处理板卡

基于PXIE 总线架构的Kintex UltraScale 系列FPGA 高性能数据预处理板卡

一款基于3U PXIE 总线架构的高性能数据预处理FMC 载板,板卡具有1 个FMC+(HPC)接口,1 个X8 GTH 背板互联接口,可以实现1 路PCIe x8。板卡采用Xilinx 的高性能KintexUltraScale 系列FPGA 作为实时处理器,实现FMC 接口数据的采集、处理、以及背板接口互联。板载1 组独立的72 位DDR4 SDRAM 大容量缓存。该板卡通过搭载不同的FMC 子卡,可快速搭建起3U PXIE
系统平台,实现前端数据的预处理,可广泛应用于雷达与中频信号采集、视频图像采集等场景。

技术指标
 板载FPGA 实时处理器:XCKU060-2FFVA1517;
 与XCKU085-2FFVA1517I 以及XCKU115-2FFVA1517I 可以实
现 PIN-PIN 兼容,可升级FPGA 资源容量;
 背板互联接口:
 X8 GTH 互联;
 支持PCIe gen3 x8@8Gbps/lane;
 独立的XDMA 控制器,理论带宽高达64Gbps;
 支持SMBUS 总线管理;
 FMC 接口指标:
 标准FMC+(HPC)接口,符合VITA57.4 规范;
 支持x24 GTH@16Gbps/lane 高速串行总线;
 支持80 对LVDS 信号;
 支持IIC 总线接口;
 +3.3V/+12V/+VADJ 供电,供电功率≥15W;
 独立的VIO_B_M2C 供电(可由子卡提供);
 动态存储性能:
 存储带宽:72 位,DDR4 SDRAM,1200MHz 工作时钟;
 存储容量:支持4GByte DDR4 SDRAM;
 其它接口性能:
 8 路LVTTL GPIO 接口,1 路RS422 接口;
 1 路RJ45 千兆以太网接口,1 路USB3.0 接口;
 板载2 个SPI Flash 用于FPGA 的加载;
 物理与电气特征
 板卡尺寸:100 x 160mm;
 板卡供电:4A max@+12V(±5%,不含给子卡供电);
 散热方式:风冷散热;
 工作湿度:5%~95%,非凝结 

 

 

### FPGA 雷达数据预处理实现方法 FPGA(现场可编程门阵列)因其高度的并行处理能力和灵活性,被广泛应用于雷达数据预处理中。以下详细介绍如何使用 FPGA 实现雷达数据预处理功能。 #### 1. 数据采集与传输 FPGA 可以通过高速接口(如 PCIe、PXIE 或 VPX 总线架构)完成雷达回波信号的采集和传输。例如,基于 PXIE 总线架构Kintex UltraScale 系列 FPGA 板卡能够实现 1 路 PCIe x8 数据传输,并支持 FMC 接口的数据采集[^2]。同时,3U VPX 总线架构的 XC7VX690T FPGA 平台也提供了类似的功能,适用于高性能数据预处理场景[^3]。 #### 2. 数据预处理算法实现 FPGA 的并行处理能力使其非常适合实现复杂的信号处理算法。以下是常见的预处理步骤及其实现方式: - **相干积累**:通过 FPGA 的流水线结构,可以实现任意数量 PRT(脉冲重复时间)信号的相干积累。这一过程显著提高了雷达回波信号的信噪比[^1]。 - **窗函数滤波**:汉宁窗等窗函数可以通过 FPGA 内部的 RAM/ROM IP 核实现。这些窗函数用于抑制旁瓣效应,提高信号质量[^1]。 - **快速傅里叶变换 (FFT)**:利用 Xilinx 提供的 FFT IP 核,可以在 FPGA 上高效实现距离向压缩功能。这一步骤将时域信号转换为频域信号,从而提取目标的距离信息[^1]。 #### 3. 硬件资源优化 为了充分利用 FPGA 的硬件资源,设计时需要考虑以下几点: - 使用 FPGA 内置的 DSP Slice 和 Block RAM 实现高效的数学运算和数据存储。 - 结合 Xilinx ISE 14.7 开发平台中的 Divider、RAM/ROM 和 FFT IP 核,构建完整的预处理系统。 - 对于大规模数据处理任务,可以选择更高性能FPGA 系列,如 Kintex UltraScale 或 Virtex-7。 #### 4. 实时性与扩展性 FPGA 的实时处理能力是其在雷达数据预处理领域的重要优势。例如,基于 PXIE 总线架构FPGA 板卡可以通过搭载不同的 FMC 子卡,快速搭建起适用于不同应用场景的系统平台。此外,3U VPX 总线架构FPGA 平台也具备良好的扩展性,适合复杂系统的开发需求[^3]。 ```python # 示例代码:基于 FPGA 的 FFT 实现 def fft_preprocessing(data): # 假设 data 是输入的雷达回波信号 import numpy as np # 汉宁窗加权 window = np.hanning(len(data)) weighted_data = data * window # 快速傅里叶变换 fft_result = np.fft.fft(weighted_data) return fft_result ``` ###
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