FPGA并行实现逆QR分解SMI算法的研究

"这篇论文主要探讨了基于FPGA的逆QR分解SMI算法的并行实现方法，用于提高声纳信号处理中的自适应波束形成效率。逆QR分解SMI算法在声纳技术中的应用，特别是在处理宽带、低频、远距离以及高频、高分辨率信号时，具有重要的现实意义。由于这类新信号处理技术需要大量的运算，因此并行处理系统的需求变得至关重要。 波束形成是声纳系统的关键技术，能够增强信号并抑制噪声。SMI自适应波束形成器采用了最小二乘法，而其中的数据域算法——基于逆QR分解的方法，相比传统的均方域算法，不仅数值稳定性更高，而且更适合并行化实现。这是因为逆QR分解不需要直接计算采样协方差矩阵，减少了数据处理的复杂性，有利于提高计算效率。 论文深入研究了逆QR分解SMI算法的Systolic阵列结构，这是一种并行计算模型，由多个处理单元（PE）组成，每个单元执行特定的运算任务。通过FPGA实现这种并行结构，可以充分利用硬件资源，实现高效并行计算，从而满足实时处理大量数据的需求。 文章详细阐述了FPGA上Systolic阵列的架构设计，包括PE单元的构建和运算模块的实现细节。作者刘千里指出，这种并行实现策略对于在当前工艺条件下提升信号处理速度和容量具有显著效果，对于实时自适应波束形成至关重要。 这篇论文为声纳信号处理提供了一种新的并行计算方案，即利用FPGA实现逆QR分解SMI算法的Systolic阵列结构，旨在解决新信号处理技术中计算量大、实时性要求高的问题。这种并行处理方法不仅提高了算法的数值稳定性，还优化了系统的并行性能，对于推动声纳技术的发展具有积极的理论和实践价值。"