FPGA实现子空间法雷达目标一维像识别算法研究

本文主要探讨的是子空间法在雷达目标一维像识别中的应用，特别是通过现场可编程门阵列（FPGA）技术的实现。作者陈璋鑫，作为电子科技大学通信与信息系统专业的硕士研究生，在导师窦衡的指导下，针对雷达目标识别这一关键领域，选择了子空间法作为核心算法进行深入研究。 子空间法是雷达目标识别中的一个重要手段，它通过构建目标特征空间的子空间来区分不同的目标类别。在这个过程中，特征向量分解，尤其是奇异值分解（SVD），起着至关重要的作用。SVD被用来简化数据表示，提取最有代表性的信息，从而提高识别精度。 FPGA作为一种高性能的并行计算平台，其可编程性和高效性使得它在算法实现上具有显著优势。论文的核心内容涵盖了以下几个方面： 1. FPGA基础设计方法：首先介绍了如何利用FPGA进行算法设计的基础理论和技术，包括硬件描述语言（HDL）的使用、逻辑布线策略以及优化设计以提高执行效率。 2. 特征矩阵运算的实现：详细阐述了如何在FPGA上实现特征矩阵的运算，如加法、乘法等，以及如何处理矩阵分解过程中可能出现的复杂运算。 3. Systolic阵列结构与CORDIC实现原理：Systolic阵列是一种特殊的并行计算结构，用于高效地进行矩阵运算。作者探讨了如何在FPGA上设计和实现这种结构，并结合CORDIC（坐标旋转数字计算机）算法来优化奇异值分解的计算。 4. FPGA实现CORDIC-SVD的具体方法：深入解析了如何将CORDIC技术融入到SVD的FPGA实现中，以提升算法的实时性和性能。 整个研究工作基于Xilinx公司的FPGA芯片和ISE 4.2i软件开发系统进行，这显示出作者对前沿FPGA技术和工具的熟练掌握。 这篇论文旨在探索如何利用FPGA技术有效地将子空间法的算法应用于雷达目标一维像识别，这对提高雷达系统的实时性和准确性具有重要意义。通过这项研究，不仅可以推动雷达技术的发展，也为其他领域的信号处理和机器学习算法的硬件加速提供了新的思路。