摘 要： 介紹了一種基于ADSP-TS201的無線電測向系統(tǒng)。給出了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和工作原理，研究了MUSIC測向算法及基于零點預(yù)處理的波束合成算法，介紹了DSP模塊的設(shè)計思想和程序流程圖。實驗證明，高性能的DSP芯片和優(yōu)越的陣列信號處理算法保證了系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地對信號進(jìn)行定位和跟蹤，滿足了系統(tǒng)需求。

　　無線電測向系統(tǒng)主要用來測定各類偵察目標(biāo)的地理位置和移動情況，目前在技術(shù)偵察、電子對抗等領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)揮了重要的作用。無線電測向系統(tǒng)主要包括兩方面功能：對空間信號波達(dá)方向(DOA)的估計和數(shù)字波束合成。波達(dá)方向的估計就是確定同時處在空間某一區(qū)域內(nèi)多個感興趣信號的空間位置(即多個信號到達(dá)陣列參考陣元的方位角及仰角)；數(shù)字波束合成的目的是在增強(qiáng)期望信號的同時最大程度地抑制無用的干擾和噪聲，并提取有用的信號特征以及信號所包含的信息，主要是根據(jù)信號環(huán)境的變化，自適應(yīng)地改變各陣元的加權(quán)因子，在期望信號方向形成主波束，在干擾信號方向形成零陷，降低副瓣電平。本文所介紹的無線電測向系統(tǒng)要求在一定時間內(nèi)完成測向和波束合成，需要選擇合適的算法和快速的信號處理器來保證高速度、高靈敏度和高精度。

　　1 TS201的主要特點

　　TS201是ADI公司繼ADSP-TS101之后又推出的新一代高性能Tiger-SHARC處理器，它集成了更大容量的存儲器，性價比很高。它兼有ASIC和FPGA的信號處理性能和指令集處理器的高度可編程性與靈活性，適用于高性能、大存儲量的信號處理和圖像應(yīng)用。其特點如下：

　　(1)主頻為600 MHz，即單指令周期為1.67 ns；有2個對等的處理單元來支持SIMD(單指令多數(shù)據(jù))模式。

　　(2)片內(nèi)24 Mbit的存儲空間，分成* Mbit的存儲塊。DSP可以在一個周期內(nèi)從存儲器的任意位置加載一個2×128 bit的數(shù)據(jù)。

　　(3)系統(tǒng)內(nèi)部有4條獨立的128 bit數(shù)據(jù)總線，分別訪問不同的4 Mbit內(nèi)部存儲塊。

　　(4)4個8 bit的全雙工鏈路口，各自可以獨立工作。在多處理器系統(tǒng)中，鏈路口可作為處理器之間的點到點通信，組成分布式的多處理器系統(tǒng)。14個DMA通道，可用于后臺傳輸。DMA傳輸速率可達(dá)1 Gb/s。

　　(5)三級復(fù)位，即上電復(fù)位、正常復(fù)位和DSP核復(fù)位。

　　2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　無線電測向系統(tǒng)由4個部分組成：陣列天線、多通道接收機(jī)、陣列信號處理器以及監(jiān)控終端，如圖1所示。

　　該系統(tǒng)采用9元均勻面陣，多通道接收機(jī)完成信號的采樣，再經(jīng)過數(shù)字下變頻，送到處理單元的9個通道。數(shù)字信號處理器為該系統(tǒng)的核心部分。由于考慮陣列信號處理的運算量較大(特征值分解及多次復(fù)矩陣相乘等運算)，為了滿足系統(tǒng)實時性的要求，故選用2片主頻為600 MHz、內(nèi)存為24 Mbit的TS201芯片作為本系統(tǒng)的處理器。其中一片用來實現(xiàn)測向算法，另一片用來實現(xiàn)波束合成算法。

　　3 算法研究

　　3.1 算法簡介

　　通過對各種測向和波束合成算法的比較，選擇了多重信號分類MUSIC算法和基于干擾源定向的零點預(yù)處理算法。

　　多重信號特征算法MUSIC(Multiple Signal CharacteriSTic)是一種基于矩陣特征空間的方法，它將觀測空間分解為信號子空間和與之正交的噪聲子空間。信號子空間由陣列接收到的數(shù)據(jù)協(xié)方差距陣中與信號對應(yīng)的特征向量張成，而噪聲子空間則由該協(xié)方差距陣中所有最小特征值（噪聲方差）對應(yīng)的特征向量張成。多重信號特征法就是利用這兩個互補(bǔ)空間之間的正交特性來估計空間信號的方位，噪聲子空間的所有向量都被用來構(gòu)造譜估計器，所得空間方位譜中的峰值位置就是空間信號的方位估計。多重信號特征法大大提高了陣列信號處理的分辨率,可應(yīng)用于任意形狀的陣列和特性相異的陣元。

　　基于干擾源定向的零點預(yù)處理算法是在對各種自適應(yīng)波束合成算法研究的基礎(chǔ)上，基于協(xié)方差矩陣的特征分解，結(jié)合采樣協(xié)方差矩陣求逆(SMI)算法、基于特征空間(ESB)、預(yù)投影變換等自適應(yīng)波束合成算法的知識，以及MUSIC 算法中對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解提取出信號子空間等手段而提出的一種新的自適應(yīng)波束合成方法。它與陣列形狀無關(guān)，在對干擾源進(jìn)行精確定向的情況下，提取干擾信號的噪聲子空間對陣列觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行零點預(yù)處理再進(jìn)行傳統(tǒng)的自適應(yīng)波束合成，從而使得陣列方向圖在干擾方向形成極深零陷的同時在期望方向形成主瓣。該算法對干擾的抑制能力很強(qiáng)，合成增益接近最優(yōu)；對幅相誤差、實際期望信號來向誤差不敏感，有著很強(qiáng)的穩(wěn)健性，適合實際使用。

　　兩種算法的流程圖如圖2、圖3所示。