多重信号分类算法(MUSIC)

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背景介绍


MUSIC算法是经典的空间谱估计算法,实现波达方向(DOA)估计的相关应用。在电子侦察和电子对抗等对实时性要求严格的领域中,实现该算法将对提升整体装备的性能具有重大的意义,但如何移植到平台实现并满足系统的响应处理速度,成为了设计者颇为头疼的问题。整个MUSIC算法计算复杂度和灵活度都很大,而且电子对抗系统都有浮点处理的要求,对系统移植需要有很强的开发能力与工程化的团队。加速云采用基于FPGA的浮点技术,将算法移植到FPGA中实现了基于MUSIC算法的DOA空间谱估计。全部算法极大提升了MUSIC算法的实时性,相比于传统实现,具有5倍左右的性能提升。


多重信号分类算法(MUSIC)



实现方案


多重信号分类算法(MUSIC)



系统规格


多重信号分类算法(MUSIC)



性能指标


多重信号分类算法(MUSIC)



方案优势 


比起传统算法,MUSIC算法的FPGA实现具有如下显著特点: 

性能高(比TI的DSP处理器实时性强,性能提升了5倍左右);

 功耗低、集成度高、灵活性强;

 能够突破阵列的瑞利限; 

 能适应多信号、小角度、低信噪比等复杂环境; 

 方向入射相干信号,能有效对抗诱饵干扰; 

算法灵活,易于改进,且适用于无源设备


案例介绍


加速云参与并完成了中国电子科技集团XX所的干扰角度超分辨定位(MUSIC)算法实现,此项目为型号类项目;加速云负责算法的评估、FPGA实现,解决了客户在遇到实时高维数矩阵运算的问题。客户之前用FT 6678 DSP上进行了开发,一直无法用基于 Xilinx FPGA V7平台实现;加速云通过将整个算法移植到FPGA,大大地提高了有源相控阵雷达在对抗干扰方面的性能。

 

 






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