基于DSP的雷達目標識別算法高速實現研究.pdf

1、雷達目標識別是現代雷達技術的一個十分重要的發(fā)展方向，利用高分辨率雷達獲得目標一維距離像是雷達目標識別領域中研究的熱點。隨著模式識別技術的推廣應用和信號處理技術的不斷發(fā)展，高速數字信號處理芯片DSP已經在雷達目標識別信號處理和數據處理中占據著非常重要的地位。本文以32位浮點數字信號處理核心DSP為設計應用平臺，對雷達目標一維距離像識別算法的架構及高速實現進行討論和研究。 首先，講述了一維距離像成像模型及特性，簡單介紹了雷達目標識別

2、中基于準則函數的特征提取和特征變換方法，進而以此為出發(fā)點分析和比較了雷達目標一維距離像識別中常見的兩種子空間識別方法，重點研究相對穩(wěn)定的基于矩陣奇異值分解(SVD)的特征子空間方法的特點和算法結構，得出對矩陣進行奇異值分解是整個目標識別算法的關鍵。 之后，針對較大規(guī)模單精度浮點矩陣，對常用的矩陣奇異值分解算法進行了分析和比較。以降低算法復雜度和減少算法運算量為目的，在深入研究經典算法的基礎上，對基于正交分解的經典算法進行了適當改

3、進。根據課題中選用的TMS320C6713B DSP處理器的結構和特點，從理論上評估了經典算法和改進算法的執(zhí)行速度，并對這兩種算法進行仿真驗證和比較。 最后，在基于TI公司的TMS320C6713B DSP硬件平臺TDS6713EVM上構建了目標識別最小系統(tǒng)，對矩陣奇異值分解的經典算法和改進算法進行軟件設計和實現，通過多種軟件優(yōu)化方法對程序進行優(yōu)化，并且使用實驗數據比較和評估這兩種算法的運行速度。進而將兩種SVD算法應用在特征子