[发明专利]一种高速数据采集处理系统在审
申请号: | 202210555681.2 | 申请日: | 2022-05-20 |
公开(公告)号: | CN114895596A | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
发明(设计)人: | 吴奇;陈海龙;宋力君;熊湘曦;杜宝舟;魏冉;宋锋;刘海涛;白昊 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军32201部队 |
主分类号: | G05B19/042 | 分类号: | G05B19/042;G01R29/08;G01R31/00;H03H21/00 |
代理公司: | 北京专赢专利代理有限公司 11797 | 代理人: | 李斌 |
地址: | 137000 吉林*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高速 数据 采集 处理 系统 | ||
1.一种高速数据采集处理系统,其特征在于:包括
AD转换电路,所述AD转换电路由型号为AD7484芯片及其外围电路构成;
DA转换电路,所述DA转换电路由型号为AD5546芯片及其外围电路构成;
FPGA,所述AD转换电路数据输出端和DA转换电路的数据输入端均接入到FPGA数据端口;所述FPGA控制端口还分别电连接DA转换电路和AD转换电路的控制端口;
电流转电压模块,所述电流转电压模块由由型号为OP2177运放芯片及其外围电路构成;所述电流转电压模块输入端接入到DA转换电路输出端;
所述AD转换电路输入端接入射频接收信号端口;所述电流转电压模块输出端为系统输出端口;
所述系统工作过程如下:通过射频接收信号端口接收模拟信号,信号送入到AD转换电路,然后经过14位的AD芯片采样,移位处理转化为16位的数字信号,并将数字信号送入到FPGA进行数据的解析;在数据解析中,识别当前的信号并通过enable判断,将信号的前数据保存在相应的BRAM储存空间中,即将前数据保存在FIFO中;为了保证信号的连续性,同时将该信号输送到数据输出缓冲BRAM;其中BRAM按设定规则排列写地址,将数据依次写入,在读出的时候,读地址比写地址延时一定空间即可完成数据的延时;当其它时刻数据到来时,FPGA的算法数据处理模块将取出对应BRAM储存空间的数据,将该数据作为参考信号,其它时刻数据作为信号通道同时输入到数据处理的LMS算法模型中;通过LMS算法模块对其它时刻的数据进行处理,并将处理后的数据保存到数据输出BRAM中,然后利用在线逻辑分析仪完成对数据分析;然后数据处理结束之后通过DA转换电路进行数模转换经过链路口输出得到最终信号。
2.根据权利要求1所述的高速数据采集处理系统,其特征在于:所述算法数据处理模块包括滤波器子模块,控制自适应权更新模块和数据延时模块;所述FPGA控制算法数据处理模块初始化各个子模块;产生控制信号作为使能控制各个子模块和协调各个模块使其能够超前流水线运行;所述算法数据处理模块是利用收发通信设备的特性,提取通信设备在未接收对方发射的信号之前提供的前一段时间的信号,作为干扰信号即为基准信号,根据收到的特定干扰信号,将信道上的有通信信号即同时含信号和干扰,与无通信信号即只含干扰两段数据进行记录与区分,将信道上的串行数据变成并行数据,将同时有信号加干扰与没有信号只有干扰两段数据分离出来,分别输入ADC的端口加以区分;基于信号相关性理论,作为下一个接收的信号即干扰信号+有用信号作为对消基准信号,依此方法连续迭代对消。
3.根据权利要求1所述的高速数据采集处理系统,其特征在于:所述LMS算法模块具体如下:
所述LMS算法模块包括LMS自适应滤波器,其基本数学表达式包括乘法和加减法运算,表达式基本结构可以分为两个部分:一部分执行滤波操作为滤波器结构,一部分执行权系数更新的操作为系数更新结构;所述LMS自适应滤波器通过LMS算法基本公式实现,所述LMS算法基本公式具体如下:
(1)初始化滤波权系数W(n)与收敛步长因子μ;
(2)计算滤波输出信号:y(n)=WT(n)X(n) (1)
(3)计算误差:e(n)=d(n)-y(n) (2)
(4)计算下一阶滤波器滤波权系数:W(n+1)=W(n)+2μe(n)X(n) (3)
(5)继续重复(2)至(4);
所述LMS算法基本公式为(1)至(3);根据算法系数更新,对于n-1次迭代有:
W(n-1)=W(n-2)+2ue(n)X(n) (4)
W(n-2)=W(n-3)+2ue(n-1)X(n-1) (5)
将上式迭代式得:
由此,只要知道必要的信息,就可通过W(n)提取一个采样点来计算出来W(n-1),进一步计算可以获得其任意前瞻量D的通用公式:
实际的应用中,延时单元通过利用锁存器完成,D个前瞻量就需要D个锁存器来提供,所述LMS算法模块运算时,根据对象选择放宽一些技术指标来提高算法速度;放宽指标包括放宽时延或放宽求和;其具体如下:
(1)放宽时延:为精确应用前瞻方法,将(3)式中的误差表示为W(n-D)函数再代入式(7),假设信号在M个采样期间缓慢变化,则有:
e(n)X(n)≈e(n-M)X(n-M) (8)
则(7)变成:
由于D取决于误差信号,故放宽时延可以减少计算所需的个数;
(2)放宽求和:由于放宽求和减少了硬件,假设e(n)X(n)在采样期间缓慢变化;则e(n)可以进一步写成:
当迭代步长u足够小时有:W(n-D-1)≈W(n-D) (11)
则误差函数可进一步表示为:e(n)≈d(n)-W(n-D)TX(n) (12)
通过近似可以得到(10)、(12)所示的新的迭代公式;
得到超前技术权值更新公式:
e(n)≈d(n)-W(n-D)TX(n) (14)
在该结构中,令M和D数值都为2;得到LMS算法模块的模型,该模型具有超前技术流水线的LMS结构。
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