DSP是一种基于精简指令集的可编程数学计算芯片，可以对数字信号进行时频域变换、频谱分析、滤波、估值、增强、压缩等处理，广泛应用于家用电器、多媒体系统、雷达、卫星系统、移动通信、网络会议、医学仪器、实时图像识别与处理、语音处理、自适应制导控制、模式识别、定位、导航、联合战术无线电系统和智能基站等领域。本文重点介绍通用DSP在雷达信号处理系统中的典型应用，以及研制基于DSP的雷达信号处理系统的关键技术。

DSP在雷达信号处理中的典型应用

作为面向数字信号处理的可编程嵌入式处理器，DSP具有高速、灵活、可靠、可编程、低功耗、接口丰富、处理速度快、实时性好等特点。雷达信号处理系统所涉及的主要技术，包括数据重采样、参数估计、自适应滤波、恒虚警处理、脉冲压缩、自适应波束形成和旁瓣对消等，通常需要完成大量具有高度重复性的实时计算。DSP可以利用硬件算术单元、片内存储器、哈佛总线结构、专用寻址单元、流水处理技术等特有的硬件结构，高速完成FFT、FIR、复数乘加、相关、三角函数以及矩阵运算等数字信号处理。因此，DSP非常适合雷达数字信号处理算法的实现。

FFT是雷达信号处理的重要工具。DSP内部的硬件乘法器、地址产生器（反转寻址）和多处理内核，保证DSP在相同条件下，完成FFT算法的速度比通用微处理器要快2到3个数量级。因此，在雷达信号处理器中，大量采用DSP完成FFT/IFFT，以实现信号的时-频域转换、回波频谱分析、频域数字脉冲压缩等。

FIR滤波器是雷达信号处理中常用设计之一。在动目标指示（MTI）或动目标检测（MTD）中，采用FIR滤波器可以滤除杂波干扰，提高信杂比，而通过恒虚警处理（CFAR）完成目标的检测。在机载多普勒雷达中，为了抑制地杂波的干扰，采用了复杂的自适应滤波器组。在阵列信号处理以及波束形成中，进行数据校正及加权系数计算和控制，均需要大量的复数运算。这些复数加权滤波器、多普勒滤波器组或者矩阵运算都是复信号的乘法累加运算，可根据不同算法的需要，采用DSP进行灵活编程实现。

数据重采样主要是为了得到雷达回波数据局部细节信息，实现数据校正或者配准。例如在SAR图像处理中，距离徙动校正中的多点插值算法和InSAR进行图像配准之前进行8倍像素细化，均可采用DSP完成一维和二维的插值运算。

DSP在参数估计方面也得到了广泛应用。典型的应用实例是SAR成像处理中的最大对比度算法。最大对比度算法是一种优秀的多普勒调频斜率估计方法，它通过对方位向数据的重复脉冲压缩，最后通过计算对比度，得到最优的普勒调频斜率。其中，采用DSP完成大量的FFT、IFFT和复数乘法，实现实时的参数估计。

此外，DSP可以利用其存储器管理和计算能力，分析杂波强度、面积、杂波的多普勒频率、起伏分量以及地杂波等，建立杂波图，完成雷达回波的统计分析、信息保存及存储器控制等任务，最终实现CFAR处理。
由此可见，DSP在雷达信号处理器设计中具有很大的灵活性和适用范围，它不仅增强了信号处理的速度和能力，大大提高了信号处理系统的性能指标，而且适合多功能可编程并行处理和阵列处理，满足高速并行处理的要求。

基于DSP的新体制雷达信号处理系统的关键技术

高适应性和多功能是现代雷达系统所应有的两个基本特征，一方面要求雷达在复杂杂波环境下具有很高的检测概率和很低的虚警率；另一方面要求雷达在相同的平台上具有多功能，不但需要发现并测定目标的位置和运动参数，还要进行分析处理，判定其属性和威胁程度，进行辅助决策，并将目标信息直接传递给信息中心。因此，在现代雷达信号处理系统的设计中，不仅要考虑运算量、运算速度、数据传输速度、体积的要求，还要考虑系统的标准化、通用性、模块化、可扩展性及其相关的技术。下面从系统结构、数据传输与互连技术、存储技术和软件开发四个方面介绍DSP在雷达信号处理系统的应用。

基于DSP的雷达信号处理系统结构设计

现代雷达信号处理系统是典型的实时并行处理系统，采用模块化设计，多种模块构成一个通用硬件平台，根据软件雷达的思想，通过改变算法和软件，使其适应不同的工作环境和任务需要。由于多DSP处理模块具有运算密集、体积小、实时性好以及处理时间可严格预测等特点，通常可作为系统的核心模块。例如我国最新研制的WRSP1（Weather Radar Signal Processor 1）全功能天气雷达信号处理器，由三类标准模块构成，采用了多DSP并行方式，通过软件编程能够实时完成当今天气雷达信号多普勒处理的PPP（脉冲对）、FFT等五种算法，与我国原有系统相比较，具有高集成、高精度、高度灵活、高稳定、高成像质量和低成本等特点。

另外，同一种DSP处理模块采用不同的结构进行组合，也会直接影响系统的工作效率、适应性等技术指标。国内某大学研制了大存储容量4 DSP通用高速信号处理板，并采用多种不同结构应用于SAR实时成像处理器研制中。图1（a）采用并行处理方式，处理模块中的多个DSP组成一个独立处理单元，运行相同的成像处理程序，负责一景图像的处理。系统的多个模块完成多景图像的处理，是典型的单指令流多数据流（SIMD）结构。该结构可以适应大多数SAR成像算法。图1（b）采用总体串行、局部并行的布局，对于距离脉压，采用串行处理，提高处理速度；对于方位向处理，采用并行处理，完成参数估计和方位向脉压，是典型的多指令流多数据流（MIMD）。MIMD结构处理效率高，但是系统结构和算法流程存在相当程度的耦合，算法适应性不如前者。

图1(a)(略)

图1(b)(略)

根据上面的实例，对现代雷达信号处理系统结构特点做如下总结：

（1）采用模块化设计，能够通过简单地增加或者删减模块数量，调整整体系统处理能力；

（2）内部模块以及外部设备之间，采用标准的接口和传输协议，保证良好的可扩展性；

（3）处理模块具有海量存储、高速数据传输和密集运算能力，能够适
应多种算法的需要；

（4）系统具有良好的互连方式，可以适应多种拓扑结构，便于系统结
构优化；

（5） 接口模块具有可编程能力和高速存储能力，能适应外部设备和
数据传输率的变化；

（6） 硬件对软件有良好的支持，通过软件编程实现不同的算法，完成
对回波信号的处理。

数据传输与互连技术

数据传输与互连技术的选择直接影响雷达信号处理系统结构。数据传输与互连技术随着DSP芯片技术发展而逐步完善更新换代。在此将相关技术分为4类，进行分析和比较。

（1）基于高性能工作站或者分布式通用计算机网络构建的实时雷达信号处理器，通常采用千兆以太网或者光纤网络，构成系统的互连结构。其特点是技术成熟，可构成不同的拓扑结构。但是网络结构传输速率相对较低，难以满足SAR、相控阵雷达等信号处理中的海量数据传输要求，通常用于雷达系统目标信息交换和组网。

（2）采用总线结构实现数据交互是常见的一种数据传输与互连技术，可以分为专用总线和通用总线两类。专用总线应用较少，而通用总线如PCI系列、VME系列等，由于是工业标准，可以得到很多厂商产品和软硬件技术支持，有着广泛的应用。现有的高性能DSP都开始提供通用总线接口，例如TMS320C64系列、PowerPC系列都提供了PCI或者PCI-X总线接口，Sharc系列DSP若需要进行简单的逻辑转换便可直接与PCI总线连接。DSP借助总线接口，通过PCI桥可以实现多DSP总线互连，共享彼此的资源，使DSP之间可以直接进行数据交换。通用总线结构存在的主要问题是：当系统总线存在多个设备时，每个设备共用总线带宽，需要通过仲裁分时占用总线，造成每个设备可使用的总线带宽不足。通用总线提高性能的办法是增加总线位宽，提高频率，流水处理，切分传输。

（3）交叉开关数据传输与互连技术是一种动态互连技术，采用通道开关或者ASIC芯片实现，可以动态地改变拓扑结构，使用户在通信过程中能方便地实现点对点的数据传输，提高通信带宽。该技术是目前发展最快的高速数据传输与互连技术，部分DSP如MPC85/86系列提供了Rapidio接口，可以直接实现芯片以及板间互连。部分针对DSP的桥接芯片也提供了交叉开关互连接口，如StarLink接口等。

（4）专用数据传输与互连技术是指一些DSP等芯片独有的数据传输技术。典型代表是Sharc系列DSP使用的LINK技术。LINK技术可以使所有DSP之间形成一个立方体连接形式，实现一种动态的全互联网络；通过中间结点的接力，使得任意两DSP均可互通。因此，基于Sharc系列DSP构建的处理板，既可以实现板内互连，又可以实现板间互连。但缺点是采用了存储转发式的操作，延时大，降低了数据传输的效率。

由于各种传输与互连技术都各有优缺点，雷达信号处理器在设计中通常采取总线+专用数据传输与互连技术，或者总线+交叉开关等方式，构成DSP、模块或者设备之间的数据传输和系统互连的通道，保证系统良好的可靠性和可扩展性。

存储技术

随着芯片制造技术的发展，通用DSP采用多内核技术，工作主频越来越高，运算速度不再是雷达信号处理的瓶颈。在一些新体制雷达中，如SAR成像处理器和相控阵雷达信号处理器中，需要进行海量数据存储和处理，存储技术就成为实时处理的关键技术之一。

雷达信号处理器的数据存储载体分为动态存储器（DRAM）、静态存储器（SRAM）、双口存储器（Dual-Port RAM，简称DPRAM）、先进先出存储器（FIFO）等。此外，硬盘和磁带也可用于原始数据和处理结果的存储，例如SAR成像处理系统的存储子系统设计。FIFO、DPRAM和SRAM通常用于局部存储器设计，存储空间有限，而SDRAM具有容量大、成本低、速度快的优点，通常作为数据矩阵的存储介质。SDRAM对于连续地址存储空间的访问效率非常高，但是在地址跳变的随机访问情况下，大量的翻页操作使得访问效率降低数倍。例如在SAR成像处理中，需要对数据矩阵转角存储。一般情况下，数据矩阵在存储器中以行为单位顺序存放，当DSP读取矩阵列时，由于进行非连续地址访问，严重降低了SDRAM的读写效率，直接影响实时成像。

当前，高性能DSP，如TS201/101和TMS320C6000系列，都提供了SDRAM控制器，实现了DSP对海量数据的高效管理，但是，相对于新一代雷达对存储能力和访问速度的需求还存在一定的差距。许多公司提供了更先进的接口技术，例如TUNDRA公司的Tsi108接口桥芯片就提供了2GB空间、133MHz的DDR SDRAM控制器。此外，还可以通过FPGA开发DDR SDRAM和DDR II SDRAM控制器，使DSP访问SDRAM效率得到成倍提高。

雷达信号处理器软件的开发

软件是系统的灵魂，硬件是系统的基础。雷达信号处理系统软件开发不同于一般的软件，其核心是基于DSP的嵌入式软件，主要任务不是对数据执行变换，而是在各种硬件设备上执行相应的算法，完成相应的功能，而计算机仅仅提供人机交互界面，进行系统监控和显示结果。这种软件系统的开发采用了分层方法，把软件分为底层软件和顶层软件两个相对独立的部分。其中底层软件完成 DSP 等硬件资源的控制和相应的算法，顶层软件运行于底层软件之上，完成面向用户的应用级设计。这种层次化的软件结构，可以提高整个软件系统的可维护性、可移植性、通用性；而且由于软件开发人员只需要考虑自己层次的开发内容，有效提高了软件代码的开发效率。下面重点讨论底层软件的开发。

底层软件包含嵌入式软件，主要完成 DSP 寄存器、存储器的操作，控制多 DSP 间的通信，以及处理在多个 DSP 之间的分配等任务。需要研究、解决底层控制软件与硬件平台的最优适配问题，包括多 DSP 之间的通信协议、多 DSP 的控制信令设计、处理任务的粒度划分、处理任务的动态调度和分配等。底层软件非常强调时间性、并发性、活动性、异构性、反应性，一般采用数据流驱动。当雷达信号处理系统的规模越来越大，软件高度复杂，任务调度和分配频繁，这时需要采用实时操作系统完成上述软件功能。当前市场上的实时操作系统主要有Wind River Systems公司开发的Virtuoso、VxWorks，QNX系统软件公司的QNX，美国微软公司的Windows CE等，其中Vxworks得到了广泛的应用。

VxWorks是一个实时的多任务系统，由一个体积很小的内核以及一些可以根据需要进行定制的系统模块组成。微内核支持实时系统的一系列特征，包括多任务、中断支持、任务抢占式调度和轮转调度。微内核设计使VxWorks缩减了系统开销并加速了对外部事件的反应。VxWorks内核只占用了很小的存储空间，并可高度裁减，保证了系统能以较高的效率运行。VxWorks具有专门为实时嵌入式系统设计开发的操作系统内核，提供了高效的实时多任务调度、中断管理，实时的系统资源以及实时的任务间通信。因此，在DSP软件开发过程中，用户可根据需要对VxWorks相对独立的目标模块进行裁剪和配置，然后自动链接，完成系统的功能。因此，对于多DSP系统采用VxWorks开发，可以提高效率，并有效地保证软件的安全性、可靠性和可移植性。

结束语

近年来，国内外雷达技术研究进展迅猛，各种新体制雷达相继问世，对雷达信号处理器的处理能力、存储能力、可扩展性、软件开发以及数据传输与互连能力等各个方面都提出了更高的要求。DSP技术的采用，增强了数据处理能力，提高了系统的性能指标，促进了现代雷达信号处理技术的发展。尤其是各种新型的DSP产品，对软件、外围接口技术和互连技术的良好支持，使雷达信号处理平台系统结构、拓扑结构得到优化，系统的可扩展性得到提高。随着DSP的开发和应用的深入，DSP将在信息与信号处理、通信与信息系统、自动控制、雷达、军事、航天和航空等许多领域得到更加广泛的应用。