隨著現代雷達技術的不斷發展,電子偵察設備面臨電磁環境日益復雜多變,發展寬帶化、數字化、多功能、軟件化的電子偵察設備已是一項重要的任務.然而,目前的寬帶A/D與后續DSP之間的工作速率總有一到兩個數量級的差別,二者之間的瓶頸成為電子偵察系統數字化的最大障礙.通信領域軟件無線電的成功應用為電子偵察系統的發展提供了一種理想模式.另一方面,微電子技術的快速發展,以及FPGA的廣泛應用,在很大程度上影響了數字電路的設計與開發.這也為解決高速A/D與DSP處理能力之間的矛盾提供了一種有效的解決方法.為了解決寬帶A/D與后續DSP之間的瓶頸問題,本文給出了一種基于多相濾波的寬帶數字下變頻結構,并從軟件無線電原理出發,從理論推導和計算機仿真兩方面對該結構進行了驗證,并進一步給出該結構改進方案以及改進的多相濾波數字下變頻結構的硬件實現方法.本文將多相濾波下變頻的并行結構應用到數字下變頻電路中,并在后繼的混頻模塊中也采用并行混頻的方式來實現,不僅在一定程度上解決了二者之間的瓶頸問題,同時也大大提高了實時處理速度.經過多相濾波下變頻處理后的數據,在速率和數據量上都有大幅減少,達到了現有通用DSP器件處理能力的要求.另外,本人還用FPGA設計了實驗電路,利用微機串口,與實驗目標板進行控制和數據交換.利用FPGA的在線編程特性,可以方便靈活的對各種實現方法加以驗證和比較.
標簽:
FPGA
DDC
多相濾波
寬帶
上傳時間:
2013-07-13
上傳用戶:華華123
隨著21世紀的到來,計算機技術,信息處理技術,半導體技術和網絡技術不斷發展,人類社會進入了信息化時代。與此同時,無線視頻傳感器網絡也得到了突飛猛進的發展,成為當今國際上備受關注的熱點研究領域。無線視頻傳感器網絡有著很多的優點和十分廣泛的應用前景。在軍事,工業,城市管理和監控系統等重要領域都有潛在的使用價值。 無線視頻傳感器網絡有著顯著的特征,例如:網絡節點能源有限;網絡帶寬有限;對處理速度要求較高等。由此可見,傳統的視頻編碼標準無法應用于無線視頻傳感器網絡。MPEG-4,H.263,H.264等視頻編碼標準,全是基于運動估計補償實現的,計算量十分巨大,在能量,存儲空間和處理能力均有限的節點難以實現這類高復雜度的編碼算法。 本文針對無線視頻傳感器網絡對視頻編碼算法的具體需求,提出一種基于運動檢測的低復雜度視頻編碼算法。該算法只對當前編碼幀中的運動對象進行編碼,并且以面向對象的結構輸出碼流。實驗結果表明,與H.264全I幀編碼相比,本文提出的算法編碼速度提高了約3倍,編碼性能提高了約2dB。與H.264基本檔次相比,雖然編碼性能略有下降,但是編碼速度平均提高了8倍左右。因此,本文提出的算法可以在編碼效率和編碼速度之間獲得很好的折衷,在一定程度上可以滿足無線視頻傳感器網絡的需求。 本文選用ALDVK_270作為硬件實驗平臺。在分析算法結構的同時,結合嵌入式系統的特點,從算法,內存,高級語言和匯編語言等幾個方面提出優化方案,最終在ARM嵌入式平臺下實現了面向無線視頻傳感器網絡的低復雜度視頻編碼算法。測試結果表明,與優化前相比,優化后的編碼速度有了很大的提高,對于CIF格式的監控視頻序列能夠滿足實時處理的要求。
標簽:
ARM
無線視頻
傳感器網絡
復雜度
上傳時間:
2013-07-26
上傳用戶:小小小熊
摘要:"紅外弱小目標檢測"是紅外搜索跟蹤系統、紅外雷達預警系統、紅外成像跟蹤系統的核心技術,因此紅外小目標的檢測是當前一項重要的研究課題.目前的發展方向是研究運算量小、性能高、利于硬件實時實現的檢測和跟蹤算法.該文在前人研究的基礎上,著重研究了Marr視覺計算理論在紅外小目標檢測技術中的應用.從Marr算法的理論基礎——高斯平滑濾波器與拉普拉斯算子的相關知識以及Marr的計算視覺理論基礎開始,進行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)濾波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G濾波器在人類視覺、邊緣檢測、邊緣處理的物理意義以及神經生理學意義方面的分析討論,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)實現的基于Marr計算視覺的紅外圖像小目標檢測方法.該方法可根據目標大小自動設計檢測模板,在濾除不相關的噪聲的同時又保留閉合的目標邊緣,從而檢測出目標.將該方法用FPGA實現,滿足了檢測過程中的實時性.考慮到工程中的應用,該文對該方法在FPGA中的具體實現給出了設計總體思路和詳細流程.由于FPGA具有對圖像數據的實時處理能力,而且該算法在FPGA中的具體實現中對資源的合理使用進行了綜合考慮,因此該算法能夠實時、有效地實現目標檢測.并在此基礎上對小目標的檢測研究前景進行展望.
標簽:
FPGA
紅外目標檢測
技術研究
上傳時間:
2013-07-04
上傳用戶:萌萌噠小森森