基于DSP的數(shù)據(jù)處理模塊的設(shè)計(jì)

　　在TWS雷達(dá)系統(tǒng)中,對(duì)跟蹤目標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理常常要進(jìn)行卡爾曼濾波。卡爾曼濾波是一種最優(yōu)估計(jì)的遞推濾波算法,具有實(shí)時(shí)性好和精度高的特點(diǎn)。但是由于其算法中多為矩陣運(yùn)算,所以較其它算法如最小二乘法、α-β算法等的運(yùn)算量要大。為了減小運(yùn)算量以滿(mǎn)足系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間的要求,應(yīng)用中往往采用簡(jiǎn)化的卡爾曼濾波算法,但這樣又會(huì)帶來(lái)濾波精度的降低。在設(shè)計(jì)卡爾曼濾波數(shù)據(jù)處理模塊時(shí),為了解決該矛盾,采用了高速浮點(diǎn)型DSP TMS320C31。TMS320C31是美國(guó)TI公司的第三代DSP產(chǎn)品,其內(nèi)部采用程序和數(shù)據(jù)分開(kāi)的哈佛結(jié)構(gòu)、流水線(xiàn)操作以及并發(fā)I/O和CPU操作。芯片內(nèi)含有專(zhuān)用硬件乘法器和桶形移位寄存器,具有32位的浮點(diǎn)精度,特別適合類(lèi)似卡爾曼濾波這樣運(yùn)算量大、實(shí)時(shí)性和計(jì)算精度要求高的場(chǎng)合。

　　1 卡爾曼濾波算法

　　卡爾曼濾波器的狀態(tài)方程和量測(cè)方程如下:

　　ρ(K),分別為距離和徑向速度的估值

　　 θ(K)、分別為方位角和方位角速度的估值

　　 U1(K)表示T時(shí)間內(nèi)徑向速度的變化量

　　 U2(K)表示T時(shí)間內(nèi)方位角速度的變化量

　　 V1(K)為距離量測(cè)噪聲

　　V2(K)為方位角量測(cè)噪聲

　　 Z1(K)和Z2(K)分別為距離和角度的測(cè)量值