FPGA 在毫米波雷达调频连续波数据处理中的实现与优化

一、引言

随着雷达技术的发展，实实波雷达调频连续波技术凭借其高精度、抗干扰能力强等优势，在汽车防撞、无人机导航、工业检测等领域得到广泛应用。现场可编程门阵列（FPGA）具有灵活可编程、并行处理能力强的特点，成为实实波雷达调频连续波数据处理的重要工具。

二、实实波雷达调频连续波数据处理原理

（一）调频连续波工作原理

实实波雷达调频连续波系统通过发射线性调频连续波（LFMCW）信号实现目标探测。在一个调制周期内，发射信号的频率随时间呈线性变化，表达式为 ＼（f ），其中（f_0＼）为起始频率，＼（K＼）为调频斜率，＼（t＼）为时间。当信号遇到目标后，反射回波信号与发射信号存在时间延迟＼（ ），由于频率的线性变化，回波信号与发射信号之间产生频差＼（＼Delta f＼）。根据公式（R = ＼frac{c＼Delta f}{2K}＼）（＼（c＼）为光速），可计算出目标距离；通过分析多普勒频移＼（f_d＼），结合公式＼（ ＼frac{＼lambda （＼（＼lambda＼）为波长），能够获取目标速度信息。

（二）数据处理流程

接收端获取的回波信号首先经过信号调理电路，进行放大、滤波等预处理，以提高信号质量。随后，回波信号与本地参考信号进行混频操作，将高频信号转换为中频信号，便于后续处理。混频后的中频信号通过低通滤波器滤除高频杂波，再由高速模数转换器（ADC）进行采样，将模拟信号转换为数字信号，送入FPGA 进行后续处理。

三、FPGA 在数据处理中的实现

（一）数据采集模块设计

FPGA 与高速 ADC 的接口设计是数据采集的关键。采用并行接口方式，FPGA 通过控制ADC 的时钟信号、启动信号和数据读取信号，实现对回波信号的高速、高精度采样。以16 位、100MSPS（每秒百万次采样）的ADC 为例，FPGA 需合理分配引式资源，设计数据缓存 FIFO（先进先出队列），将采样数据及时存储，避免数据丢失。

（二）信号处理算法实现

FFT 算法实现：快速傅里叶变换（FFT）是频域分析的核心算法。在FPGA 中，采用基-2 时间抽取（DIT）算法实现FFT。通过合理设计流水线结构，将FFT 运算分解为多个级联的蝶形运算单元，每个单元完成一次复数乘法和加法运算。利用 FPGA 的并行处理能力，同时处理多个数据点，大幅提高运算速度。例如，实现1024 点 FFT 运算，在时钟频率为 的FPGA 上，可在数微秒内完成。

（三）目标参数提取

对FFT 处理后的频谱进行峰值检测，找到频谱峰值对应的频率＼（f_p＼），根据距离-频率公式计算目标距离。为提高检测准确性，采用恒虚警率（CFAR）检测算法，根据周围环境噪声水平动态调整检测阈值，避免虚警和漏检。通过分析多个连续周期的频谱变化，计算多普勒频移＼（f_d＼），进而得出目标速度。

四、FPGA 数据处理优化策略

（一）算法优化

对FFT、CZT 等算法进行并行化改造，将多个数据点同时输入运算单元进行处理。例如，采用多通道并行FFT 结构，可同时处理多个通道的信号，在不增加时钟频率的情况下，成倍提高数据处理速度。流水线技术：在算法实现过程中，引入流水线结构，将复杂运算分解为多个子运算，每个子运算在独立的时钟周期内完成。

（二）硬件架构优化

合理分配 FPGA 的逻辑资源、存储资源和 I/O 资源。根据数据处理需求，优化逻辑单元（LE）、查找表（LUT）、BRAM 等资源的使用，避免资源浪费和冲突例如，将频繁访问的数据存储在BRAM 中，提高数据读取速

度。时钟域设计：采用多时钟域设计，根据不同模块的工作频率和性能要求，设置独立的时钟信号。同时，设计可靠的时钟同步电路，避免时钟偏移和实稳态问题，确保数据处理的准确性。

（三）低功耗设计

根据 FPGA 的工作负载，动态调整工作电压和频率。在数据处理空闲时段，降低电压和频率，减少功耗；在数据处理高峰期，提高电压和频率，满足性能需求。采用门控时钟技术，在模块不工作时，关这其时钟信号，避免无效的逻辑翻转，从而降低功耗。通过精确控制时钟使能信号，实现对FPGA 各模块功耗的精细化管理。

五、案例分析

（一）案例选取

选取某车载实实波雷达应用项目，该雷达工作频段为76-77GHz，采用调频连续波体制，用于车辆的自适应巡航和防撞预警。项目中采用 Xilinx公司的 Zynq - 7000 系列 FPGA 进行数据处理。

（二）实现与优化过程

实现方案：在数据采集模块，FPGA 通过 LVDS 接口与 14 位、200MSPS的 ADC 连接，设计专用的数据采集控制逻辑，实现对回波信号的高速采样。信号处理部分，采用 1024 点 FFT 和 CZT 结合的算法，实现频谱分析和细化。目标参数提取模块集成距离、速度和角度计算算法，通过 CFAR检测和 AOA 估计获取目标信息。算法优化方面，对 FFT 采用 8 通道并行结构，结合流水线技术，将运算时间缩短了 60 % ；硬件架构优化上，合理分配 BRAM 资源，优化时钟域设计，减少了信号传输延迟；低功耗设计中，应用动态电压频率调整和门控时钟技术，降低了系统整体功耗。

（三）效果分析

优化前，FPGA 处理一帧数据（包含1024 个采样点）需要约 5 0 μ s ，资源占用率达到 7 5 % ，功耗为 2 . 5 W 。优化后，处理时间缩短至 2 0 μ s ，资源占用率降至 60 % ，功耗降低到 1 . 8 W 。

六、发展趋势预测

（一）技术融合趋势

未来，FPGA 将与人工智能、机器学习技术深度融合。通过在 FPGA 上实现深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可对实实波雷达数据进行更智能的处理，实现目标的自动识别和分类。

（二）性能提升方向

随着半导体工艺的进步，FPGA 的处理速度、精度和功耗将进一步优化。更高密度的逻辑单元和更快的时钟频率，将使 FPGA 能够处理更复杂的数据处理任务；先进的工艺技术也将降低 FPGA 的功耗，延长设备的续航时间。同时，FPGA 的开发工具和设计方法将不断改进，提高开发效率，降低开发成本。

七、结论

本文深入研究了FPGA 在实实波雷达调频连续波数据处理中的实现与优化。详细阐述了数据处理原理，分析了 FPGA 在数据采集、信号处理、目标参数提取等环节的实现方法，并从算法、硬件架构和低功耗等方面提出了优化策略。通过实际案例表明，优化后的 FPGA 数据处理系统在处理速度、资源利用率和功耗等方面均有显著提升

参考文献：

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