红外/毫米波复合制导的AR融合与MPSoC实现：高效实时性能

本文主要探讨了红外/毫米波复合制导系统中的一种创新信息处理方法及其在多处理器片上系统（MPSoC）中的实现。针对共口径红外和毫米波这两种传感器在复合制导中的应用需求，研究者提出了一个基于自回归谱估计和扩展卡尔曼滤波的融合处理策略。这种方法旨在有效整合两种传感器的数据，提高目标跟踪的精度和实时性。 自回归谱估计用于分析红外和毫米波信号的统计特性，而扩展卡尔曼滤波则是一种先进的状态估计算法，它能够处理非线性动态系统的不确定性，确保融合后的信息更准确。通过将这两种技术结合，该系统能够在复杂的环境中准确地预测和跟踪目标，尤其是在存在噪声和动态环境变化的情况下。 文章构建的MPSoC系统采用了主/从流水线结构，这种设计能够有效地解决多核处理器之间的通信难题以及系统间的同步问题。在一个单片FPGA平台上实现了这一系统，实验结果显示，目标融合后的预测轨迹与实际轨迹高度吻合，误差控制在极小的范围，仅为10^-2 rad，这显著提高了航向角的融合精度，超过了单一的毫米波雷达和红外传感器。 此外，该MPSoC在100MHz时钟频率下，实现了红外/毫米波复合制导信号处理的时间效率，整个处理过程不超过2毫秒，完全满足复合制导系统对于实时性的严苛要求。这意味着系统能够在短时间内做出快速决策，对目标进行精确跟踪和引导，这对于现代军事和航天领域的应用至关重要。 这篇论文不仅介绍了红外/毫米波复合制导信息处理的新方法，还展示了其在多处理器片上系统的具体实现和性能验证，为提升复合制导系统的性能和可靠性提供了有价值的技术支持。这项研究对于推动多传感器融合技术的发展以及提高智能导航系统的实时性和准确性具有重要意义。