基于多DSP并行處理的聲探測系統(tǒng)設(shè)計

聲探測技術(shù)用聲傳感器陣列接收各種軍事目標(biāo)運動所產(chǎn)生的特征聲信號，運用陣列信號處理、信號識別、信息融合等技術(shù)，確定目標(biāo)的位置、航跡、類型。聲探測技術(shù)具有被動探測、不受電磁干擾、能夠全天候工作、成本較低等突出優(yōu)點，特別是在夜間、霧天及能見度不良、通視度較差的情況或者復(fù)雜電磁環(huán)境下，是戰(zhàn)場信息感知不可缺少的重要手段之一。

并行DSP處理的目的是采用多個處理單元(DSP)同時對任務(wù)處理以減少任務(wù)的執(zhí)行時間。多DSP并行處理系統(tǒng)設(shè)計的核心是實現(xiàn)多DSP之間的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、任務(wù)分配、數(shù)據(jù)交換、信號處理及通信控制。

因此，應(yīng)用高性能DSP作為數(shù)據(jù)實時處理單元，借助多DSP并行處理技術(shù)實現(xiàn)實時性強、精度高、動態(tài)范圍大和高數(shù)據(jù)吞吐量的大規(guī)模并行處理系統(tǒng)，既打破了單處理器性能提升空間的限制，又大大增強了系統(tǒng)的兼容性和在線升級能力，為聲探測系統(tǒng)的研制提供了強大的技術(shù)支持。

TMS320C67x是TI公司C6000上具有最高性能的浮點DSP, 具有第二代的超長指令字(VLIW)結(jié)構(gòu)。本文基于國內(nèi)外日益發(fā)展的聲探測技術(shù)研究成果和先進(jìn)成熟的電子技術(shù)，提出一種以多片TMS320C6711D DSP為信號處理單元,用FPGA實現(xiàn)各DSP的EMIF接口總線互聯(lián)，從而構(gòu)成松耦合級、可再編程的多DSP并行處理模式，實現(xiàn)了一種具有高實時性、良好的擴(kuò)展性和容量可變等特點的多DSP聲探測系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)設(shè)計

系統(tǒng)由前端聲傳感器基陣和聲探測系統(tǒng)兩大部分構(gòu)成。

聲傳感器基陣是由若干個傳聲器組成的陣列，利用傳聲器陣列接收目標(biāo)輻射噪聲（如直升機(jī)飛行時旋翼擾動空氣引起的噪聲和發(fā)動機(jī)自身輻射的噪聲信號）。

聲探測系統(tǒng)由模擬電路、數(shù)字電路和控制電路組成。模擬電路完成對傳聲器陣列送來的微弱信號的放大、調(diào)理、均衡，并將預(yù)處理后的信號送至后端電路處理。數(shù)字電路實現(xiàn)對目標(biāo)聲信號的采集、定向算法、識別算法、增益控制、電路邏輯控制以及外部接口功能?？刂齐娐酚呻娫垂芾砗腿藱C(jī)界面組成。圖1為系統(tǒng)構(gòu)成圖。

2 硬件設(shè)計

2.1 模擬電路

根據(jù)聲目標(biāo)信號的特征及探測對信號拾取和處理的要求，傳聲器及相應(yīng)各通道間應(yīng)具有較好的低頻響應(yīng)特性，而且相位一致性必須很好。

為保證各個模擬信號通道的電路一致性，特別是放大濾波電路部分，在設(shè)計中采用了厚膜電路技術(shù)實現(xiàn)。通過對放大濾波電路的深入分析，確定影響電路相位的各種因素和關(guān)鍵的阻容元件的允許誤差范圍，將其應(yīng)用到厚膜電路的設(shè)計中，并篩選阻容器件，以控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

最終通過對前端模擬電路的二次集成方法來確保產(chǎn)品的一致性，更好地保證傳聲器相位一致性，提高探測精度。模擬電路功能組成如圖2所示。　　

2.2 數(shù)字電路

數(shù)字信號處理采用基于FPGA的多DSP并行處理模式，增強處理能力和實時性。FPGA實現(xiàn)類似AD DSP的LINK PORT功能，形成了分布式松耦合系統(tǒng)；完成數(shù)字電路的邏輯控制功能、外部通信接口協(xié)議（RS232、FSK、并行通信等）、DSP之間的波形數(shù)據(jù)采集存儲、交換以及相互間的通信。

用于實現(xiàn)高速數(shù)字信號處理的DSP，一片作為主DSP，實現(xiàn)信號的預(yù)處理、增益控制、外界通信、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等工作；另一片作為目標(biāo)識別DSP，完成已定向目標(biāo)的類型識別功能。其余5片，完成主DSP分配的目標(biāo)頻點的信號處理及定向。每片DSP具有獨立的程序、數(shù)據(jù)空間。數(shù)字電路設(shè)計模塊圖如圖3所示。

2.3 控制電路

控制電路主要實現(xiàn)電源管理、人機(jī)界面功能。

電源管理主要完成對模擬和數(shù)字電路的電源分配、濾波處理以及控制。

人機(jī)界面完成對目標(biāo)的重要信息的顯示(目標(biāo)方位、目標(biāo)類型、批次)、參數(shù)的設(shè)置(編號、傳輸方式、測試)及檢測功能。

控制電路以C8051F020單片機(jī)為核心器件。其功能框圖如圖 4所示。

3 軟件設(shè)計

聲探測系統(tǒng)軟件完成對數(shù)字化聲信號采集、模擬電路放大電路的增益動態(tài)實時調(diào)整、系統(tǒng)參數(shù)的初始化配置，核心是實現(xiàn)聲目標(biāo)信號的高速實時處理后的定向、識別功能。軟件分為兩大部分，即目標(biāo)定向軟件和目標(biāo)識別軟件。軟件構(gòu)成如圖5所示。

3.1 目標(biāo)定向軟件設(shè)計

諸如直升機(jī)、坦克等目標(biāo)，其輻射噪聲是一種寬帶信號，能量主要集中在500 Hz以下的低頻段。由于其在結(jié)構(gòu)上具有周期轉(zhuǎn)動機(jī)制（螺旋槳、發(fā)動機(jī)等），聲信號的功率譜具有鮮明特征：主要是由離散譜疊加在連續(xù)

譜上組成的，存在穩(wěn)定的基頻和較強的線譜，且線譜間具有明顯的諧波關(guān)系。

目標(biāo)定向軟件完成了對單個或多個聲目標(biāo)的遠(yuǎn)距離聲學(xué)被動定向。軟件利用目標(biāo)的寬譜和多諧波特性，采用了多頻段、多頻點模式的窄帶子空間類高分辨陣列信號處理方法，并結(jié)合時域累積置信度方法和數(shù)據(jù)處理后的關(guān)聯(lián)和跟蹤濾波，較好地實現(xiàn)了對相互靠近的多個聲目標(biāo)的有效跟蹤。

目標(biāo)定向軟件由1個主DSP和5個從DSP完成。主從DSP之間通過FPGA構(gòu)建數(shù)據(jù)交換通道，完成并行處理。

3.1.1 主DSP軟件設(shè)計

主DSP實現(xiàn)了目標(biāo)頻點檢測和定向跟蹤。目標(biāo)頻點檢測是在目標(biāo)信號的寬譜和多諧波特征基礎(chǔ)上的目標(biāo)頻點提取。在頻點檢測中，設(shè)計了合適的檢驗統(tǒng)計量與準(zhǔn)則，并且通過大量外場實驗驗證，獲得了理想的恒虛警似然比門限。

定向跟蹤完成了對目標(biāo)頻點的管理，實現(xiàn)了對各個從DSP的頻點目標(biāo)定向結(jié)果的關(guān)聯(lián)與融合處理及偽目標(biāo)的消除，同時采用角度和角速度的二維信息跟蹤方法，實現(xiàn)對復(fù)雜噪聲條件下目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。主DSP軟件流程如圖6所示。

3.1.2 從DSP軟件設(shè)計

從DSP的目標(biāo)定向特征是根據(jù)獲取的頻點信息，針對性地對目標(biāo)信號在指定頻點上進(jìn)行檢測，采用MUSIC方法逐個解算各頻率對應(yīng)的定向結(jié)果。將各諧波信號與對應(yīng)的定向結(jié)果以及頻率能量信息建立文件記錄，并傳送給主DSP 進(jìn)行綜合處理，獲得目標(biāo)定向結(jié)果。目標(biāo)定向軟件的軟件流程如圖 7所示。

3.2 目標(biāo)識別軟件設(shè)計

目標(biāo)識別軟件是采用數(shù)學(xué)和智能方法對各種傳感器信號進(jìn)行統(tǒng)計、分析、學(xué)習(xí)和融合，提取和選擇目標(biāo)特征，與目標(biāo)樣本庫進(jìn)行比較和匹配，確定復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)類型。軟件采用了包括特征參數(shù)提取及其篩選、分類器訓(xùn)練和識別等方法。

波束形成是一種空域濾波器，能無失真地接收感興趣方位或區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)噪聲信號，同時抑制其他方位獲取區(qū)域內(nèi)的干擾及噪聲，能顯著提高目標(biāo)信號的信噪比，改善探測方向的靈敏度?？紤]到本設(shè)計針對的目標(biāo)噪聲特性和后續(xù)處理要求，波束形成器設(shè)計為寬帶的，頻帶范圍覆蓋3～5個倍頻程，在全空間形成多個相互疊加的固定波束，通過目標(biāo)方位估計結(jié)果選擇對應(yīng)波束輸出進(jìn)行直升機(jī)特征參數(shù)提取。

針對系統(tǒng)對實時性要求較高且硬件資源優(yōu)化的要求，功率譜估計采用改進(jìn)的平均周期圖法估算其功率譜，獲得目標(biāo)輻射噪聲大類區(qū)分。功率譜估計方法包括參數(shù)法和非參數(shù)法。

目標(biāo)特征提取是通過對各種諸如直升機(jī)、坦克等聲目標(biāo)信號的多次分析，從時、頻二維抽取典型特征量，如幅度、周期等，作為對信號判斷與識別的依據(jù)，結(jié)合各種參數(shù)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計特征和模式可分性進(jìn)行反復(fù)的算法仿真，優(yōu)選出一些最有效、最有代表性的特征參數(shù)。主要方法有時頻分析、小波變換、短時傅立葉變換等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法由輸入層節(jié)點、輸出層節(jié)點、隱層節(jié)點組成。對于輸入信號，要先向前傳播到隱節(jié)點，經(jīng)過作用函數(shù)后，再把隱節(jié)點的輸出信息傳播到輸出節(jié)點，最后給出輸出結(jié)果。算法的學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播組成。在正向傳播過程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱單元層逐層處理，并傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，使得誤差信號最小。與傳統(tǒng)計算機(jī)技術(shù)相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)具有處理速度快、容錯性好、抗干擾性好、自組織性好(能自動找出規(guī)律)等優(yōu)點。

諧波集檢測方法的特征是：對提取的所有線譜頻率向量，逐個選擇目標(biāo)主頻范圍內(nèi)的頻率及其諧波集合, 尋找能量最強的一組作為主諧波集合。在剩余的頻率向量和諧波向量中，對照目標(biāo)類型模板，尋找能量最強的一組為次諧波集合，最終實現(xiàn)聲目標(biāo)的主次諧波集檢測。目標(biāo)識別軟件流程如圖 8所示。

4 系統(tǒng)驗證

聲探測系統(tǒng)設(shè)計完成后，經(jīng)過大量的試驗測試可知，各類指標(biāo)滿足要求，具有較強的實用性。
聲探測系統(tǒng)利用多DSP并行處理方式，解決大容量數(shù)據(jù)的實時處理和目標(biāo)輻射噪聲的寬帶處理問題。利用一種創(chuàng)新的方法，綜合運用多手段、多技術(shù)和寬帶處理方法，實現(xiàn)了對低空和超低空聲目標(biāo)的微弱輻射噪聲信號提取、遠(yuǎn)距離預(yù)警探測和目標(biāo)識別。

參考文獻(xiàn)

[1] TMS320C6711D floating-point digital signal processor(Rev.B) [M].USA：TI，2006.
[2] Virtex-II platform FPGAs：complete data sheet(v3.5)[M].USA：Xilinx，2007.
[3] 張賢達(dá).現(xiàn)代信號處理（第二版）[M].北京：清華大學(xué)出版社，2002.
[4] 邊肇祺.模式識別(第二版)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2000.