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          空間太陽望遠(yuǎn)鏡圖像鎖定系統(tǒng)中的應(yīng)用

          作者: 時間:2008-11-28 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            空間太陽望遠(yuǎn)鏡項(xiàng)目是我國太陽物理學(xué)家為了實(shí)現(xiàn)對太陽的高分辨率觀測而提出的科學(xué)計(jì)劃。它可以得到空間分辨率為0.1"的向量磁圖和0.5"的X射線圖像,實(shí)現(xiàn)這樣高的觀測精度的前提就是采用高精度的姿態(tài)控制系統(tǒng)和高精度的相關(guān)跟蹤系統(tǒng)。從整個系統(tǒng)來看,相關(guān)運(yùn)算所需的時間成為限制系統(tǒng)性能能否提高的一個重要環(huán)節(jié)。

            目前,國際國內(nèi)相關(guān)計(jì)算比較通用的實(shí)現(xiàn)方法有兩種:用高速或者專用()處理芯片。用完成相關(guān)計(jì)算(關(guān)鍵是)受到航天級性能的限制,現(xiàn)有的航天級DSP(如ADSP21020)計(jì)算一個32×32點(diǎn)8bit的二維所用時間需要1.5ms以上,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求;而現(xiàn)有的FFT處理芯片在處理速度、系統(tǒng)兼容性、抗輻射能力等方面不能滿足空間太陽望遠(yuǎn)鏡所提出的要求。

          基于FPGA的快速并行FFT及其在空間太陽望遠(yuǎn)鏡圖像鎖定系統(tǒng)中的應(yīng)用

            為克服這一矛盾,本文利用資源豐富、易于實(shí)現(xiàn)并行流水的特點(diǎn)設(shè)計(jì)專用的FFT處理芯片來完成復(fù)雜的、大量的數(shù)據(jù)處理;并通過在運(yùn)算中作溢出監(jiān)測來保證定點(diǎn)運(yùn)算的精度,從而大大縮短系統(tǒng)的響應(yīng)時間,將極大地提高空間太陽望遠(yuǎn)鏡的在軌實(shí)時圖像處理能力;同時由于具有抗輻射能力,可以提高系統(tǒng)的可靠性,其在航天遙測遙感和星載高速數(shù)據(jù)處理等方面將有廣泛的應(yīng)用前景。

            1 算法構(gòu)成

            1.1 FFT算法選擇

            提高FFT速度的兩個主要途徑是采用流水結(jié)構(gòu)和并行運(yùn)算[1]。采用高基數(shù)結(jié)構(gòu)也可以提高速度,只是用實(shí)現(xiàn)時必須綜合考慮系統(tǒng)要求、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及片內(nèi)資源。針對本系統(tǒng)自身特點(diǎn),這里按時間抽選算法進(jìn)行分析。由于32不滿足N=4m,所以32點(diǎn)FFT算法不能采用基-4 FFT運(yùn)算。當(dāng)詳細(xì)分析基-2蝶形圖時,有些蝶形運(yùn)算并不需要做乘法,例如基于FPGA的快速并行FFT及其在空間太陽望遠(yuǎn)鏡圖像鎖定系統(tǒng)中的應(yīng)用等[2];對于32點(diǎn)DIT-FFT,一共80個蝶形運(yùn)算,這種結(jié)構(gòu)就有46個,極大地降低了運(yùn)算復(fù)雜度。在一維FFT計(jì)算效率提高的基礎(chǔ)上對二維FFT采用最常用的行列算法[3],綜合各項(xiàng)指標(biāo)本系統(tǒng)采用基-2 DIT行列算法。

            1.2 算術(shù)運(yùn)算方案

            本系統(tǒng)是針對32×32點(diǎn)16bit的二維圖像進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT),設(shè)計(jì)要求運(yùn)算在0.5ms之內(nèi)完成,所以采用定點(diǎn)運(yùn)算更符合系統(tǒng)對時間的要求。對于定點(diǎn)運(yùn)算,必須用定比例的方法防止溢出,即必須解決動態(tài)范圍問題。下面對其進(jìn)行理論分析:

            若{x(n)}是-N點(diǎn)序列,其DFT為{X(K)},由Parseval定理得[4]:

          基于FPGA的快速并行FFT及其在空間太陽望遠(yuǎn)鏡圖像鎖定系統(tǒng)中的應(yīng)用

            由式(1)可知變換結(jié)果的均方值是輸入序列均方值的N倍??紤]基-2算法的第m級蝶形運(yùn)算,用Xm(i)、Xm(j)表示原來的復(fù)數(shù),則新的一對復(fù)數(shù)Xm+1(i)、Xm+1(j)為:

            Xm+1(i)=Xm(i)+Xm(j)×W  (2)

            Xm+1(j)=Xm(i)-Xm(j)×W

            其中,W為旋轉(zhuǎn)因子。首先,考慮復(fù)數(shù)的均方程根值。由(2)式可得:

          基于FPGA的快速并行FFT及其在空間太陽望遠(yuǎn)鏡圖像鎖定系統(tǒng)中的應(yīng)用

            因此,從均方根意義上看,數(shù)據(jù)(實(shí)數(shù)或復(fù)數(shù))復(fù)級都增加(2的平方根)倍。其次,再考慮復(fù)數(shù)的最大模。由(2)式可以證明[5]。

            max{|Xm(i)|,|Xm(j)|}≤max{|Xm+1(i)|,|Xm+1(j)|}≤2max{|Xm(i)|,|Xm(j)|}

            因此,復(fù)數(shù)數(shù)組的最大模是非減的。所以,對于DITFFT,其每一級的蝶形運(yùn)算之后數(shù)值都會增加1+(2的平方根)≈2.414倍。在每一次運(yùn)算完成之后,須將結(jié)果右移2bits以滿足要求。


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