基于DSP的数据处理模块的设计
发布时间:2008/5/27 0:00:00 访问次数:447
| 在tws雷达系统中，对跟踪目标的数据进行处理常常要进行卡尔曼滤波。卡尔曼滤波是一种最优估计的递推滤波算法，具有实时性好和精度高的特点。但是由于其算法中多为矩阵运算，所以较其它算法如最小二乘法、α－β算法等的运算量要大。为了减小运算量以满足系统反应时间的要求，应用中往往采用简化的卡尔曼滤波算法，但这样又会带来滤波精度的降低。在设计卡尔曼滤波数据处理模块时，为了解决该矛盾，采用了高速浮点型dsp tms320c31。tms320c31是美国ti公司的第三代dsp产品，其内部采用程序和数据分开的哈佛结构、流水线操作以及并发i/o和cpu操作。芯片内含有专用硬件乘法器和桶形移位寄存器，具有３２位的浮点精度，特别适合类似卡尔曼滤波这样运算量大、实时性和计算精度要求高的场合。
１ 卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程如下：
ｘ(ｋ＋１)＝ａ(ｋ)ｘ(ｋ)＋ｗ(ｋ)
ｚ(ｋ)＝ｈ(ｋ)ｘ(ｋ)＋ｖ(ｋ)
式中，ｘ(k)＝[x1(k)，x2(k)，x3(k)，x4(k)]ｔ
z(k)=[z1(k)，z2(k)]ｔ
ｗ(k)＝[０，ｕ１(k)，０，ｕ２(k)]ｔ
ｖ(k)＝[ｖ１(k)，ｖ２(k)]ｔ
ａ＝1t00 0100 001t 0001
ｈ＝1000 0010
ｘ１(k)＝ρ(ｋ)
ｘ２(ｋ)＝ρ(ｋ)
ｘ３(k)＝θ(k)
ｘ４(k)＝θ(k)
ｔ为采样周期
ρ(k)，ρ(ｋ)分别为距离和径向速度的估值
θ(k)、(k)分别为方位角和方位角速度的估值
ｕ１(k)表示ｔ时间内径向速度的变化量
ｕ２(k)表示ｔ时间内方位角速度的变化量
ｖ１(k)为距离量测噪声
ｖ２(k)为方位角量测噪声
ｚ１(k)和ｚ２(k)分别为距离和角度的测量值
滤波器递推方程为：
x１(ｋ／ｋ－１)＝ａ(ｋ－１／ｋ－１)
ｐ１(ｋ／ｋ－１)＝ａｐ(ｋ－１／ｋ－１)ａｔ＋ｑ(ｋ－１)
ｇ(ｋ)＝ｐ１(ｋ／ｋ－１)ｈｔ[ｈｐ１(ｋ／ｋ－１)ｈｔ＋ｒ(ｋ)]－１
ｐ(ｋ／ｋ)＝ｐ(ｋ／ｋ－１)－ｇ(ｋ)ｈｐ１(ｋ／ｋ－１)
x１(ｋ／ｋ)＝１(ｋ／ｋ－１)＋ｇ(k)ｚ(ｋ)－ｚ(ｋ)
z(ｋ)＝ｈ１(ｋ／ｋ－１)
其中，ｇ(k)为卡尔曼增益矩阵
ｑ(k)、ｒ(k)分别为状态噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵
ｐ(k)为误差协方差矩阵
２ 基于tms320c31的数据处理模块的工作原理
２．１ 多处理器工作模式下主机和tms320c31数据通信的设计
数据处理模块由双口ｒａｍ ｉｄｔ７１３４、tms320c31(以下简称ｃ３１)、ｅｅｒｏｍ ２８ｆ０１０和高速ｒａｍ ｃｙ７ｃ１９９组成通过ｉｓａ总线和主计算机连接起来，构成主从式多处理器工作模式，如图１所示。主从式处理器系统的设计关键在于处理器之间的数据交换，主从处理器间的数据交换主要有串行、并行、ｄｍａ及双口ｒａｍ四种交换方式。本方案采用ｉｄｔ公司的双口ｒａｍ ｉｄｔ７１３４实现主计算机和ｃ３１间的数据交换。ｉｄｔ７１３４内部含有４ｋｂ的存储器资源，具有两组地址、数据总线及读写控制线。主计算机和ｃ３１可同时对其进行读写操作。在对其内部同一存储单元访问时，要考虑写入和读出数据的完整性。ｉｄｔ７１３４没有单独的主从处理器访问控制引脚，设计时需用软件方式来保证主计算机和ｃ３１之间数据交换的正确性。本方案中采用了在ｉｄｔ７１３４中设置输入输出ｓｅｍａｐｈｏｒｅ的方案，即主计算机在将跟踪雷达的测量数据写入双口ｒａｍ后，设置输入ｓｅｍａｐｈｏｒｅ，通知ｃ３１读取测量数据。ｃ３１进行卡尔曼滤波后，将滤波结果写入双口ｒａｍ，设置输出ｓｅｍａｐｈｏｒｅ，通知主计算机读取。双口ｒａｍ的数据宽度为８位，ｃ３１数据总线宽度为３２位。双口ｒａｍ的数据总线和ｃ３１低８位数据总线相接。为了提高数据处理的精度，双口ｒａｍ中的跟踪数据和ｃ３１的滤波结果都以字(３２位)为单位进行存储，ｃ３１作卡尔曼滤波时，首先按字节读取跟踪数据，然后进行移位，拼接成３２位整形数，再将整形数转换为浮点数，进行滤波运算。输出时，则将浮点型的结果转为整形数，按字节写入双口ｒａｍ中。双口ｒａｍ空间分配如图２所示。
２．２ c31的系统装入和管理
c31有两种工作模式，即微处理器和微计算机方式，本方案中，ｃ３１的ｍｃｂｌ／ｍｐ脚接高电平，ｃ３１工作于
| 在tws雷达系统中，对跟踪目标的数据进行处理常常要进行卡尔曼滤波。卡尔曼滤波是一种最优估计的递推滤波算法，具有实时性好和精度高的特点。但是由于其算法中多为矩阵运算，所以较其它算法如最小二乘法、α－β算法等的运算量要大。为了减小运算量以满足系统反应时间的要求，应用中往往采用简化的卡尔曼滤波算法，但这样又会带来滤波精度的降低。在设计卡尔曼滤波数据处理模块时，为了解决该矛盾，采用了高速浮点型dsp tms320c31。tms320c31是美国ti公司的第三代dsp产品，其内部采用程序和数据分开的哈佛结构、流水线操作以及并发i/o和cpu操作。芯片内含有专用硬件乘法器和桶形移位寄存器，具有３２位的浮点精度，特别适合类似卡尔曼滤波这样运算量大、实时性和计算精度要求高的场合。
１ 卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程如下：
ｘ(ｋ＋１)＝ａ(ｋ)ｘ(ｋ)＋ｗ(ｋ)
ｚ(ｋ)＝ｈ(ｋ)ｘ(ｋ)＋ｖ(ｋ)
式中，ｘ(k)＝[x1(k)，x2(k)，x3(k)，x4(k)]ｔ
z(k)=[z1(k)，z2(k)]ｔ
ｗ(k)＝[０，ｕ１(k)，０，ｕ２(k)]ｔ
ｖ(k)＝[ｖ１(k)，ｖ２(k)]ｔ
ａ＝1t00 0100 001t 0001
ｈ＝1000 0010
ｘ１(k)＝ρ(ｋ)
ｘ２(ｋ)＝ρ(ｋ)
ｘ３(k)＝θ(k)
ｘ４(k)＝θ(k)
ｔ为采样周期
ρ(k)，ρ(ｋ)分别为距离和径向速度的估值
θ(k)、(k)分别为方位角和方位角速度的估值
ｕ１(k)表示ｔ时间内径向速度的变化量
ｕ２(k)表示ｔ时间内方位角速度的变化量
ｖ１(k)为距离量测噪声
ｖ２(k)为方位角量测噪声
ｚ１(k)和ｚ２(k)分别为距离和角度的测量值
滤波器递推方程为：
x１(ｋ／ｋ－１)＝ａ(ｋ－１／ｋ－１)
ｐ１(ｋ／ｋ－１)＝ａｐ(ｋ－１／ｋ－１)ａｔ＋ｑ(ｋ－１)
ｇ(ｋ)＝ｐ１(ｋ／ｋ－１)ｈｔ[ｈｐ１(ｋ／ｋ－１)ｈｔ＋ｒ(ｋ)]－１
ｐ(ｋ／ｋ)＝ｐ(ｋ／ｋ－１)－ｇ(ｋ)ｈｐ１(ｋ／ｋ－１)
x１(ｋ／ｋ)＝１(ｋ／ｋ－１)＋ｇ(k)ｚ(ｋ)－ｚ(ｋ)
z(ｋ)＝ｈ１(ｋ／ｋ－１)
其中，ｇ(k)为卡尔曼增益矩阵
ｑ(k)、ｒ(k)分别为状态噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵
ｐ(k)为误差协方差矩阵
２ 基于tms320c31的数据处理模块的工作原理
２．１ 多处理器工作模式下主机和tms320c31数据通信的设计
数据处理模块由双口ｒａｍ ｉｄｔ７１３４、tms320c31(以下简称ｃ３１)、ｅｅｒｏｍ ２８ｆ０１０和高速ｒａｍ ｃｙ７ｃ１９９组成通过ｉｓａ总线和主计算机连接起来，构成主从式多处理器工作模式，如图１所示。主从式处理器系统的设计关键在于处理器之间的数据交换，主从处理器间的数据交换主要有串行、并行、ｄｍａ及双口ｒａｍ四种交换方式。本方案采用ｉｄｔ公司的双口ｒａｍ ｉｄｔ７１３４实现主计算机和ｃ３１间的数据交换。ｉｄｔ７１３４内部含有４ｋｂ的存储器资源，具有两组地址、数据总线及读写控制线。主计算机和ｃ３１可同时对其进行读写操作。在对其内部同一存储单元访问时，要考虑写入和读出数据的完整性。ｉｄｔ７１３４没有单独的主从处理器访问控制引脚，设计时需用软件方式来保证主计算机和ｃ３１之间数据交换的正确性。本方案中采用了在ｉｄｔ７１３４中设置输入输出ｓｅｍａｐｈｏｒｅ的方案，即主计算机在将跟踪雷达的测量数据写入双口ｒａｍ后，设置输入ｓｅｍａｐｈｏｒｅ，通知ｃ３１读取测量数据。ｃ３１进行卡尔曼滤波后，将滤波结果写入双口ｒａｍ，设置输出ｓｅｍａｐｈｏｒｅ，通知主计算机读取。双口ｒａｍ的数据宽度为８位，ｃ３１数据总线宽度为３２位。双口ｒａｍ的数据总线和ｃ３１低８位数据总线相接。为了提高数据处理的精度，双口ｒａｍ中的跟踪数据和ｃ３１的滤波结果都以字(３２位)为单位进行存储，ｃ３１作卡尔曼滤波时，首先按字节读取跟踪数据，然后进行移位，拼接成３２位整形数，再将整形数转换为浮点数，进行滤波运算。输出时，则将浮点型的结果转为整形数，按字节写入双口ｒａｍ中。双口ｒａｍ空间分配如图２所示。
２．２ c31的系统装入和管理
c31有两种工作模式，即微处理器和微计算机方式，本方案中，ｃ３１的ｍｃｂｌ／ｍｐ脚接高电平，ｃ３１工作于
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