基于并行相關(guān)的實(shí)時(shí)時(shí)差估計器設計與實(shí)現

摘 要： 從相關(guān)時(shí)差估計的基本原理出發(fā)，提出了一種并行時(shí)域相關(guān)結構，基于這種并行結構設計實(shí)現了一種簡(jiǎn)單高效的時(shí)差估計器。與傳統頻域相關(guān)時(shí)差估計器相比，這種時(shí)差估計器的主要優(yōu)點(diǎn)是提高了運算效率，運算周期大為縮短，可以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)高精度時(shí)差估計的需求，同時(shí)結構簡(jiǎn)單，硬件資源開(kāi)銷(xiāo)小，易于設計實(shí)現。實(shí)際測試結果驗證了上述結論。

關(guān)鍵詞：無(wú)源定位；到達時(shí)間差(TDOA)；互相關(guān)；并行結構

無(wú)源時(shí)差定位系統利用多個(gè)觀(guān)察站接收目標輻射源的信號，通過(guò)估計各個(gè)觀(guān)察站接收信號之間的到達時(shí)間差，完成對目標輻射源的定位，具有作用距離遠、隱蔽性強、定位精度高等優(yōu)點(diǎn)。通常是通過(guò)對各個(gè)接收站的中頻信號進(jìn)行互相關(guān)，比較接收信號之間的相似性來(lái)得到高精度的到達時(shí)間差估計結果[1-2]。

對于無(wú)源時(shí)差定位中所處理的雷達信號，一般可以檢測出脈沖的到達時(shí)間,也就大體知道了到達時(shí)間差[3]，從而可通過(guò)控制相關(guān)序列的采樣時(shí)機，只求解相關(guān)函數相關(guān)峰附近的相關(guān)值就可獲得時(shí)差信息。而相關(guān)函數的計算一般利用FFT/IFFT快速算法進(jìn)行頻域相關(guān)，頻域相關(guān)會(huì )同時(shí)計算全部相關(guān)信息，在已知粗略時(shí)差范圍時(shí)效率并不高（對于長(cháng)度為N的采樣序列，用頻域相關(guān)法估計時(shí)差需要進(jìn)行3個(gè)2N點(diǎn)FFT/IFFT運算和2N次復數乘法），而且大點(diǎn)數FFT/IFFT的工程實(shí)現也非常困難，運算時(shí)間與硬件資源開(kāi)銷(xiāo)嚴重，不適于進(jìn)行實(shí)時(shí)時(shí)差估計[4- 5]。

本文利用時(shí)域相關(guān)可只求解部分相關(guān)值的優(yōu)勢，設計實(shí)現了一種并行相關(guān)結構的時(shí)差估計器，大大縮減了運算時(shí)間，可以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)時(shí)差估計的需求，同時(shí)簡(jiǎn)化了硬件結構、降低了硬件開(kāi)銷(xiāo)與實(shí)現難度。

1 基本原理[6-8]
假設輻射源輻射的信號為實(shí)信號s(t)，被兩個(gè)接收機接收的信號分別為x(t)和y(t)，具有不同的噪聲和時(shí)間延遲，兩信號可表示為：

由于信號與噪聲互不相關(guān)，R_sn1=R_sn2=0,因此可得到：

若需±m(0mN)范圍內的相關(guān)值，可以用2m+1個(gè)乘累加器并行計算來(lái)減小運算時(shí)間。不失一般性，以一個(gè)N=4,m=2的相關(guān)運算為例，將每個(gè)乘累加器所需進(jìn)行的乘運算列于表1（clk表示乘周期）。

在工程實(shí)際中，中頻采樣后的數據一般存儲于雙口RAM或FIFO中，每個(gè)時(shí)鐘沿最多可提供兩個(gè)不同地址的數據。然而，由式(7)與表1看出，每個(gè)乘累加器每個(gè)周期所需的輸入數據都不一致，要為這些累加器同時(shí)提供不同的輸入數據幾乎是不可能的，尤其是在時(shí)鐘速率與采樣位數都較高的情況下。

　　對乘累加器每個(gè)周期所進(jìn)行的乘運算進(jìn)行調整，如表2所示。從中可以發(fā)現：相關(guān)結果未發(fā)生變化；每個(gè)乘周期所有乘累加器的輸入都相同；第i個(gè)乘累加器當前周期的x輸入為第i-1個(gè)乘累加器上一乘周期的x輸入。由此，可設計一種并行流水結構來(lái)避免多個(gè)乘累加器同時(shí)工作時(shí)對數據吞吐率的要求。

如圖1所示，每個(gè)乘累加器的y輸入相同，x輸入則由上一個(gè)乘累加器的x輸入經(jīng)過(guò)一延遲寄存器得到，整個(gè)并行相關(guān)器每個(gè)周期只需讀入兩個(gè)新的輸入數據，數據吞吐率得以大大降低。需注意的是，為了求得±m(0mN)范圍內的相關(guān)值，需要對輸入序列進(jìn)行簡(jiǎn)單的調整，即在y輸入序列之前和x輸入序列之后各補m個(gè)零。實(shí)際上，只要對x與y輸入序列做出補零或截取這樣的調整，此結構可以求任意2m+1連續范圍內的相關(guān)值。并且在數據輸入完畢后，所有乘累加器同時(shí)輸出各自的相關(guān)結果。

在實(shí)際進(jìn)行設計時(shí)，上述流水結構依然面臨難題。在乘累加器較多、時(shí)鐘速率與采樣位數較高的情況下，需要添加復雜的時(shí)序約束，才能保證每個(gè)乘累加器的y輸入都接收到正確數據，而這實(shí)現起來(lái)是非常困難的，有時(shí)是不可能的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，參照對x輸入流水化的方法，對y輸入也進(jìn)行流水化處理，改進(jìn)為圖2所示的并行流水結構。此結構在數據輸入完畢后，各個(gè)乘累加器將依次輸出相關(guān)結果，且在第一個(gè)乘累加器輸出結果后，做相應的清零，就可以進(jìn)行新數據的相關(guān)運算。