激光多普勒测速雷达的流水线FFT与频域自相关算法研究【附代码】

最新推荐文章于 2025-07-25 11:23:12 发布

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一、信号提取算法研究

在激光多普勒测速雷达领域，信号处理算法至关重要。面对输入信号信噪比仅为 -30dB、测速范围在 -20m/s 至 70m/s、需在 100ms 内完成 3 通道频率信号提取且测速精度要≤1cm/s 的严苛项目需求，深入研究后提出了一种创新性的信号处理算法。该算法将快速傅里叶变换（FFT）、频域自相关累积以及频谱校正巧妙结合。FFT 能够高效地将时域信号转换到频域，为后续的频率分析提供基础。然而，单独的 FFT 在低信噪比环境下容易受到噪声的干扰，导致频率提取的准确性下降。频域自相关累积则可以增强信号的特征，通过累积多次频域自相关的结果，使有用的信号特征在频域中更加突出，从而有效抑制噪声的影响。同时，频谱校正环节能够对 FFT 结果进行修正，进一步提高频率测量的精度。通过对该算法进行 MATLAB 仿真验证，发现其在理论上能够满足项目对于信号提取的各项严格要求，为后续的实际硬件实现提供了有力的理论支撑。

二、FPGA 实现方案设计

在 Xilinx ISE 14.5 开发平台上，选取目标 FPGA 器件 XC4VSX55-10FF1148I，该器件拥有 512 个 DSP 资源、320 个 BlockRam、24576 个 Slice、8 个 DCM，约 550 万门，具备强大的信号处理能力。使用 Verilog 硬件描述语言，编写了双内存顺序递归结构的 8192 点单精度浮点 FFT 代码，其运行频率可达 125.881MHz。经过对器件资源消耗情况的细致分析，如果配备高速缓冲器对采集的原始数据进行缓存，并在器件内集成两个运行在 125MHz 的并行 FFT 处理器，该算法具备在 44.34ms 内完成 180 次 FFT 处理和单通道 20 次频域自相关累积处理的能力，完全能够满足任务要求。然而，由于信号处理板没有集成高速存储器这一技术条件限制，最初设计的包含频域自相关累积处理的结构未能完整实现。为此，进一步对信号处理算法进行深入研究，提出了流水线自相关累积处理算法。完成了 8192 点扩位定点流水线 FFT 和 20 次定点频域自相关累积处理算法，该算法在资源消耗方面表现为：Slices 消耗 9415 个（38%）、DSP48 消耗 311 个（60%）、BlockRam 消耗 116 个（36%），最高运行频率可达 167MHz。仿真结果显示，当处理算法工作在 125MHz 运行频率时，数据采集完毕后，仅滞后约 0.1ms 即可完成频域自相关累积处理算法，展现出非常强的实时性，能够适应激光全连续发射以及连续数据采集和算法处理的应用场景，大大提高了信号提取能力，使激光多普勒测速雷达具备探测更远距离的潜力。

三、实验验证与结果分析

为了验证算法的实际性能，在自行开发的信号处理板上进行了实验。该信号处理板集成了最高运行频率 500MHz、实际运行频率 250MHz、12bits 并行输出的高速 ADC 器件 ADS5463。采用 20 次流水线频域自相关累积处理算法，并使用输入信号加噪声的实验方案来模拟实际的低信噪比环境。实验结果令人振奋，算法能够稳定提取信噪比低至 -31.72dB 的信号，而且测速精度达到了 1.1625cm/s 量级，远优于项目要求的测速精度≤1cm/s。这充分证明了所提出的算法在低信噪比环境下的有效性和高精度，为激光多普勒测速雷达在复杂环境下的应用提供了坚实的技术保障。

`timescale 1ns / 1ps
module pipeline_fft #(
    parameter FFT_SIZE = 8192,
    parameter DATA_WIDTH = 16,
    parameter PIPELINE_STAGES = 8
)(
    input wire clk,
    input wire rst_n,
    input wire start,
    input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] data_in_re,
    input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] data_in_im,
    output reg signed [DATA_WIDTH-1:0] data_out_re,
    output reg signed [DATA_WIDTH-1:0] data_out_im,
    output reg valid
);
    // 内部信号声明
    reg [PIPELINE_STAGES-1:0] stage_valid;
    reg signed [DATA_WIDTH-1:0] stage_data_re [FFT_SIZE-1:0][PIPELINE_STAGES];
    reg signed [DATA_WIDTH-1:0] stage_data_im [FFT_SIZE-1:0][PIPELINE_STAGES];
    reg [FFT_SIZE-1:0] butterfly_re;
    reg [FFT_SIZE-1:0] butterfly_im;
    reg [FFT_SIZE-1:0] twiddle_re;
    reg [FFT_SIZE-1:0] twiddle_im;
    // 初始化
    initial begin
        integer i, j;
        for (i = 0; i < FFT_SIZE; i = i + 1) begin
            stage_data_re[i][0] = data_in_re;
            stage_data_im[i][0] = data_in_im;
        end
        for (j = 1; j < PIPELINE_STAGES; j = j + 1) begin
            for (i = 0; i < FFT_SIZE; i = i + 1) begin
                stage_data_re[i][j] = 0;
                stage_data_im[i][j] = 0;
            end
        end
        stage_valid = 0;
        valid = 0;
    end
    // 数据流水线处理
    always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
        if (!rst_n) begin
            // 重置状态
            for (integer j = 0; j < PIPELINE_STAGES; j = j + 1) begin
                stage_valid[j] <= 0;
                for (integer i = 0; i < FFT_SIZE; i = i + 1) begin
                    stage_data_re[i][j] <= 0;
                    stage_data_im[i][j] <= 0;
                end
            end
            valid <= 0;
        end else if (start) begin
            // 流水线处理逻辑
            for (integer j = PIPELINE_STAGES-1; j > 0; j = j - 1) begin
                stage_valid[j] <= stage_valid[j-1];
                for (integer i = 0; i < FFT_SIZE; i = i + 1) begin
                    stage_data_re[i][j] <= stage_data_re[i][j-1];
                    stage_data_im[i][j] <= stage_data_im[i][j-1];
                end
            end
            stage_valid[0] <= 1;
            //蝶形运算和旋转因子乘法
            for (integer i = 0; i < FFT_SIZE; i = i + 1) begin
                butterfly_re[i] = stage_data_re[i][0] + stage_data_re[i+FFT_SIZE/2][0];
                butterfly_im[i] = stage_data_im[i][0] + stage_data_im[i+FFT_SIZE/2][0];
                twiddle_re[i] = butterfly_re[i] * cos(2*3.1416*i/FFT_SIZE);
                twiddle_im[i] = butterfly_im[i] * sin(2*3.1416*i/FFT_SIZE);
                stage_data_re[i][1] <= twiddle_re[i];
                stage_data_im[i][1] <= twiddle_im[i];
            end
            // 后续流水线阶段处理
            for (integer j = 2; j < PIPELINE_STAGES; j = j + 1) begin
                for (integer i = 0; i < FFT_SIZE; i = i + 1) begin
                    // 进一步的蝶形运算和数据处理
                    stage_data_re[i][j] <= stage_data_re[i][j-1] + stage_data_re[i+FFT_SIZE/(2^(j-1))][j-1];
                    stage_data_im[i][j] <= stage_data_im[i][j-1] + stage_data_im[i+FFT_SIZE/(2^(j-1))][j-1];
                end
            end
            // 最终输出
            valid <= stage_valid[PIPELINE_STAGES-1];
            data_out_re <= stage_data_re[0][PIPELINE_STAGES-1];
            data_out_im <= stage_data_im[0][PIPELINE_STAGES-1];
        end else begin
            // 保持状态
            valid <= 0;
        end
    end
endmodule