Trong bài viết này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp thay thế bằng thuật toán phát hiện điểm để xác định các tham số thời gian của tín hiệu. Bộ ước lượng dùng thuật toán phát hiện điểm PDE có tính đến việc làm trơn tín hiệu và giảm ảnh hưởng của nhiễu xung kim. PDE thiết lập mức ngưỡng cố định để loại bỏ nhiễu nền, đồng thời thiết lập mức ngưỡng thích nghi A/2 cho nhiệm vụ tạo các điểm dấu trên sườn xung.
Trang 1Xác định tham số thời gian của tín hiệu
sử dụng bộ ước lượng dùng thuật toán phát hiện điểm
Trần Thái Hà1, Nguyễn Trung Thành1, Phan Nhật Giang1 và Nguyễn Tuấn Khang2
1 Khoa Vô tuyến điện tử, Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn, số 236 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội
2 Trung tâm Kỹ thuật Tác chiến điện tử 80, số 15 Hoàng Sâm, Hà Nội
Email: hathaitran@lqdtu.edu.vn
Abstract— Các ứng dụng trong lĩnh vực Ra đa và Tác chiến điện
tử yêu cầu phải có thông tin về một hoặc một vài tham số của
xung Xác định các tham số của xung sử dụng hàm tự tích chập
được đánh giá là giải pháp có độ tin cậy cao, tuy nhiên thuật
toán thực hiện tương đối phức tạp, đặc biệt là yêu cầu về tài
nguyên phần cứng Nhóm tác giả đề xuất giải pháp thay thế, sử
dụng bộ ước lượng dùng thuật toán phát hiện điểm - PDE (Point
Detection Estimator) Bộ ước lượng thực hiện thuật toán dò tìm
liên tiếp xác định giá trị đỉnh xung để thiết lập mức ngưỡng, tạo
điểm dấu trên sườn lên, và sườn xuống của xung, từ đó xác định
các tham số như chu kỳ, độ rộng, thời gian đến của xung Không
chỉ đơn giản trong thuật toán xử lý và thực thi trên FPGA, quá
trình mô phỏng cho thấy chất lượng của PDE gần như tương
đương với bộ ước lượng sử dụng hàm tự tích chập
Keywords- Hàm tự tích chập, thời gian đến của xung, độ rộng
xung, ngưỡng thích nghi
I GIỚITHIỆU Trong lĩnh vực Ra đa và Tác chiến điện tử, tham số của
xung băng gốc thường được ký hiệu bằng một vector tham số
, , T
D A W , trong đó D - thời gian đến, A - biên độ và W-
độ rộng xung Việc xác định các tham số của xung bằng bộ
ước lượng dùng hàm tự tích chập ACE (Auto-convolution
Estimator) thể hiện nhiều ưu điểm nổi bật so với các phương
pháp truyền thống như thuật toán ngưỡng thích nghi, thuật
toán tỷ lệ mẫu xung [1] Thuật toán ngưỡng thích nghi sử dụng
để xác định tham số D được xây dựng theo mức ngưỡng / 2 A
thay đổi phù hợp với từng tín hiệu cần ước lượng [2] Bước
đầu tiên trong bộ ước lượng dùng thuật toán cần xác định
được A, hạn chế của thuật toán yêu cầu phải giữ chậm tín hiệu
với thời gian xấp xỉ bằng một nửa độ rộng xung Ước lượng
thời gian đến của tín hiệu dựa trên thuật toán tỷ lệ mẫu xung
xác định tỷ số của các mẫu xung liên tiếp [3] Các tỷ số sẽ lớn
hơn 1 trong sườn lên và nhỏ hơn 1 trong sườn xuống của
xung Hạn chế của thuật toán tỷ lệ mẫu xung là không có một
ngưỡng tiêu chuẩn để xác định D khi tìm điểm có giá trị bằng
một nửa biên độ tín hiệu
So với hai phương pháp trên, phương pháp ACE được
trình bày trong [4], đã cải thiện độ chính xác khi ước lượng
tham số của tín hiệu ACE giả sử trong đoạn dữ liệu nhận
được chỉ chứa một xung đơn Trước tiên, bộ ước lượng tính
toán khoảng dịch tương ứng với đỉnh hàm tích chập của đoạn
dữ liệu với chính nó Tương tự, Bước 2 sẽ xác định hàm tự
tích chập các thành phần bên trái và phải của xung Cuối cùng,
thuật toán sẽ ước lượng thời gian đến và độ rộng xung Trong
xử lý tín hiệu số, phép toán tự tích chập có thể xác định thông qua việc sử dụng các bộ lọc có đáp ứng xung hữu hạn FIR [5, 6] Hơn nữa, ACE yêu cầu đến ba bộ lọc FIR (một bộ lọc trong Bước 1 và hai bộ lọc trong Bước 2) Kết quả đầu ra bộ lọc FIR được lưu vào bộ nhớ có kích thước tương ứng với độ rộng của toàn bộ đoạn dữ liệu, các thành phần bên trái và bên phải Chính vì vậy, để thực hiện được ACE yêu cầu phải sử dụng các bộ xử lý tín hiệu số DSP (Digital Signal Processor) chuyên dụng hoặc giải thuật để tiết kiệm tài nguyên phần cứng [7, 8]
Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp thay thế bằng thuật toán phát hiện điểm để xác định các tham số thời gian của tín hiệu Bộ ước lượng dùng thuật toán phát hiện điểm PDE có tính đến việc làm trơn tín hiệu và giảm ảnh hưởng của nhiễu xung kim PDE thiết lập mức ngưỡng cố định
để loại bỏ nhiễu nền, đồng thời thiết lập mức ngưỡng thích
nghi A/2 cho nhiệm vụ tạo các điểm dấu trên sườn xung
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: nguyên tắc hoạt động của PDE được trình bày trong phần II Nội dung phần III sẽ đánh giá độ tin cậy của thuật toán dựa trên việc so sánh với ACE Kết quả mô phỏng các chương trình của bộ ước lượng được tổng hợp trong phần IV Cuối cùng, phần V là kết luận về tính khả thi của giải pháp được đề xuất
II THUẬTTOÁNPHÁTHIỆNĐIỂM
A Các tham số thời gian của tín hiệu
Hình 1 minh họa ký hiệu các tham số của tín hiệu băng gốcp t( ):
S: điểm bắt đầu xung; E : điểm kết thúc xung;
L: chiều dài đoạn dữ liệu; A: biên độ xung;
D: thời gian đến của xung, được xác định từ mốc tham chiếu đến điểm đạt giá trị / 2A trên sườn lên;
R
t : độ rộng sườn lên, là khoảng thời gian hàm f(.) tăng từ
0 đến / 2A ;
W: độ rộng xung, là khoảng thời gian tính từ điểm trên
sườn lên đến điểm trên sườn xuống của xung cùng đạt giá trị / 2
A ; (.) ( )
f f t S hàm biểu diễn dạng sườn lên của xung, với các giá trị hàm: f(0) 0, f m( R) A/ 2, f t( )R A;
Trang 2t
A
A/2
t R
m R
t C
t F
W D
p(t)
Hình 1 Ký hiệu các tham số của tín hiệu
R
m : khoảng thời gian hàm f(.) tăng từ 0 đến / 2 A ;
C
t : khoảng thời gian xung có biên độ ổn định;
(.) ( R C F )
g g S t t t t hàm biểu diễn dạng sườn
xuống của xung, với các giá trị: g t( )F A, g m( F) A/ 2,
(0) 0
g ;
F
t : độ rộng sườn xuống, là khoảng thời gian hàm g(.) giảm
từ A về 0;
F
m : khoảng thời gian hàm g(.) giảm từ / 2 A về 0;
: khoảng thời gian giữa E và L
Khi đó, phương trình biểu diễn xung p(t):
( ),
0,
R
t S
E t
(1)
Vấn đề cần giải quyết: xác định D, A, W trong điều kiện có
nhiễu Xét trường hợp đơn giản xung hình thang, khi đó sườn
lên và xuống của xung sẽ là các đoạn thẳng Phương trình (1)
biểu diễn xung p(t) được viết lại:
( ) /
,
, 0,
R
F R
t S
S t S t
A t S t
E t
(2)
Khi đó, thời gian đến và độ rộng xung được cho bởi:
2
R t
D S
(3) 2
t t
Từ phương trình (3), tham số thời gian của tín hiệu trong
vector tham số µ hoàn toàn xác định nếu có thể ước lượng các
khoảng thời gian S t t t, , ,R C F
B Nguyên tắc hoạt động bộ ước lượng dùng thuật toán phát
hiện điểm
Sơ đồ khối của PDE được minh họa trên hình 2, bao gồm 5
khối chính: Cửa sổ trượt lấy trung bình MAW (Moving Average
Window), Giữ chậm, Phát hiện đỉnh, Phát hiện sườn xung và khối Ước lượng tham số
ADC MAW sườn xungPhát hiện
Phát hiện đỉnh
Ước lượng tham số
Tín hiệu tương tự
PDE
Giữ chậm
Hình 2 Sơ đồ khối bộ ước lượng dùng thuật toán phát hiện điểm
Ký hiệu các tham số và biến sử dụng cho thủ tục ước lượng trong thuật toán phát hiện điểm trên hình 3:
Khai báo:
biến, hằng số
Nhận dữ liệu đầu vào
Làm trơn dữ liệu
Tạo điểm dấu pS
Xác định ngưỡng thA
Giữ chậm
Tạo điểm dấu pR
Tạo điểm dấu pF
Ước lượng tham số
D, A, W
(sigRx)
(sigNorm)
(pS)
(thA)
(A)
(pR)
(pF)
(sigNorm_d)
(sigNorm_d)
Khởi tạo chương trình
Kết thúc chương trình
Hình 3 Thủ tục ước lượng PDE
sigRx: dữ liệu đầu vào;
sigNorm sigNorm d : dữ liệu được làm trơn, trước và sau giữ chậm;
n: kích thước cửa sổ trượt lấy trung bình;
0, 1
m m: kích thước bộ đệm sử dụng trong khối Phát hiện đỉnh và khối Phát hiện sườn xung;
2
m : số lượng mẫu vượt ngưỡng;
,
cntS cntP: biến đếm tương ứng cho các chương trình xác định điểm bắt đầu xung, biên độ tín hiệu;
peak: biến xác định biên độ tín hiệu;
buffpeak : biến trung gian, lưu trữ giá trị của peak;
Trang 3fixTh thA : giá trị tương ứng mức ngưỡng cố định và mức A/2;
, ,
pS pR pF : các điểm dấu - điểm bắt đầu sườn xung,
điểm đạt giá trị trên A/2 trên sườn xung và sườn xuống
1) Khối Cửa sổ trượt lấy trung bình MAW
Để làm trơn tín hiệu và giảm ảnh hưởng của nhiễu xung
kim, dữ liệu số ở đầu ra bộ chuyển đổi tương tự ra số ADC
được đưa đến khối MAW Tại đây, N 2k mẫu liên tiếp nhau
được xử lý và lấy ra giá trị trung bình
Thanh ghi dịch
SUM DIV_N
Dữ liệu
số
1
2
Hình 4 Sơ đồ khối của MAW
Khi một mẫu mới được đưa đến, mẫu cũ nhất (mẫu thứ N)
được loại bỏ và N mẫu mới liên tiếp được đưa đến SUM để tính
tổng của N mẫu này Việc lấy kỳ vọng tại DIV_N thực thi tương
đối đơn giản bằng cách loại bỏ đi k bit có trọng số thấp nhất
LSB
Khai báo
biến: k, j
k L – m1
k = 1
j = 0
j > m1 - 2
sigNorm(k+j) fixTh
cntS = cntS + 1
j = j + 1
cntS m2
pS = k; cntS = 0
k = k + 1; cntS = 0
Đúng
Đúng
Sai
Sai
Sai Sai
Khởi tạo chương trình
Kết thúc chương trình
Hình 5 Lưu đồ thuật toán chương trình tạo điểm dấu pS
Dữ liệu sau khi làm trơn được chia thành 2 nhánh Theo
nhánh phía dưới, dữ liệu đi đến khối Phát hiện đỉnh để xác
định thời điểm bắt đầu xung pS, biên độ tín hiệu làm cơ sở để
thay đổi thời gian giữ chậm trong khối Giữ chậm và quyết
định mức ngưỡng thA cho khối Phát hiện sườn xung Sau đó,
thông tin về biên độ tín hiệu, các điểm dấu pR và pF tạo ra từ
khối Phát hiện sườn xung được đưa đến khối Ước lượng tham
số để xác định các thành phần của vector tham số µ
2) Khối Giữ chậm
Khối Giữ chậm có chức năng tương tự như một bộ nhớ để lưu các mẫu tín hiệu, hoạt động theo nguyên tắc FIFO (First In First Out): mẫu lưu vào bộ nhớ trước sẽ được lấy ra và xử lý trước Để giảm kích thước phần cứng dành cho việc lưu mẫu tín hiệu, khối Giữ chậm chỉ thực hiện chức năng nhớ và thay đổi thời gian giữ chậm khi có thông tin về điểm bắt đầu xung, biên độ tín hiệu được đưa đến từ khối Phát hiện đỉnh
3) Khối Phát hiện đỉnh
Trong khối Phát hiện đỉnh, thiết lập một mức ngưỡng cố
định fixTh để xác định thời điểm bắt đầu sườn lên của xung Lưu đồ thuật toán chương trình tạo điểm dấu pS được minh
họa trên hình 5
Chương trình xác định điểm dấu được tạo ra bằng cách so
sánh m1 mẫu liên tiếp với ngưỡng fixTh Điểm dấu pS được thiết lập nếu trong m1 mẫu liên tiếp có m2 mẫu vượt ngưỡng, sau đó chương trình được thiết lập lại về giá trị khởi tạo ban
đầu để xử lý cho tín hiệu tiếp theo Sau khi xác định được pS,
khối Phát hiện đỉnh thực hiện nhiệm vụ tiếp theo là ước lượng
biên độ tín hiệu để thiết lập mức ngưỡng A/2:
Khai báo
biến: k, j
k L – m0
k = pS
j = 0
j > m0 - 2
(*)
(**)
cntP = 0
cntP m0 - 3
A;
thA = A/2
k = k + 1;
cntP = 0
Đúng
Đúng
Đúng
Đúng
Sai
Sai
Sai Sai
j = j + 1
Khởi tạo chương trình
Kết thúc chương trình
(*): sigNorm(k+j) > peak
cntP = cntP + 1
(**): buffPeak(j+1) = sigNorm(k+j)
(***)
(***): buffPeak(j+1) = peak
Hình 6 Lưu đồ thuật toán chương trình ước lượng biên độ tín hiệu
Trang 44) Khối phát hiện sườn xung
Khối Phát hiện sườn xung gồm 2 khâu phát hiện sườn lên
và sườn xuống có cấu trúc gần tương tự nhau, thực hiện tạo
điểm dấu thời điểm dữ liệu đạt giá trị / 2A ở trên các sườn
của xung: pR và pF
Hình 7 thể hiện sơ đồ khối khâu Phát hiện sườn lên cho
nhiệm vụ tạo điểm dấu pR Khâu Phát hiện sườn lên sử dụng
một bộ đệm có kích thước m1 để so sánh m1 mẫu liên tiếp với
ngưỡng / 2A trong Bộ đếm và so sánh Bộ đếm được thiết
kế đếm từ 0 đến m2, giá trị bộ đếm tăng lên 1 đơn vị khi có
một mẫu vượt ngưỡng Đầu ra của Bộ tạo điểm dấu được
thiết lập nếu trong m1 mẫu liên tiếp này có m2 mẫu vượt
ngưỡng, sau đó bộ đếm sẽ được thiết lập lại về giá trị 0 để xử
lý cho m1 mẫu mới hoặc tín hiệu tiếp theo
Bộ đệm
Bộ đếm và so sánh
Hình 7 Sơ đồ khối của khâu Phát hiện sườn lên
Tương tự khi tạo điểm dấu pF, khâu Phát hiện sườn xuống
cũng sử dụng bộ đệm có kích thước m1 Đầu ra của Bộ tạo
điểm dấu được thiết lập nếu trong m1 mẫu liên tiếp có m2 mẫu
dưới ngưỡng A/2, sau đó bộ đếm sẽ được thiết lập lại về giá trị
0 để xử lý cho m1 mẫu mới hoặc tín hiệu tiếp theo Điểm khác
biệt thể hiện ở điều kiện so sánh vượt hay dưới ngưỡng A/2
5) Khối Ước lượng tham số
Các điểm dấu từ Phát hiện sườn xung được đưa đến khối
Ước lượng tham số để xác định tham số thời gian của tín
hiệu Sau đó, các tham số thời gian được đóng gói thành các
loại dữ liệu phù hợp với các yêu cầu khác nhau của từng bài
toán cụ thể như hiển thị, phân loại tín hiệu Tác chiến điện tử,
xử lý tin Ra đa
III ĐÁNHGIÁHIỆUQUẢBỘPHÁTHIỆNDÙNG
THUẬTTOÁNPHÁTHIỆNĐIỂM
Chương trình mô phỏng việc thực thi PDE được đánh giá
trong hai trường hợp: xung hình thang (Trapezoidal pulse) và
xung dạng parabol (Parabolic pulse) Các tham số tín hiệu được
ước lượng trong điều kiện có tác động của nhiễu tạp trắng chuẩn
cộng tính AWGN (Additive White Gaussian Noise) với tỷ số tín
trên tạp SNR (Signal to Noise Ratio) có thể thay đổi được
Độ chính xác của các bộ ước lượng được kiểm tra bằng
cách tạo ra tín hiệu ngẫu nhiên trong MATLAB Với mỗi mẫu
dữ liệu (một mức SNR) thực hiện 10.000 lần thử độc lập Ở mỗi
một lần thử, các số liệu ước lượng từ PDE được so sánh với tham
số thiết lập ban đầu để đánh giá sai số Hai thông số đánh giá cuối
cùng thể hiện qua sai số trung bình ME và sai số trung bình bình
phương RMSE:
10000 1
ˆX( ) 10000
i
ME (4)
1
X( ) 10000
i
RMSE (5)
trong đó: X là giá trị đúng (W hoặc D )
X( )i là kết quả ước lượng ở lần thử thứ i
Thiết lập tham số: A 1, S 1000, t R 100, t C 2000, 150,
F
t N 8, L 4096 Với xung hình thang, hiệu quả làm trơn dữ liệu bằng MAW được thể hiện trên hình 8:
Hình 8 Dữ liệu được làm trơn bởi MAW (với SNR = 25 dB)
Hình 9 Hiệu quả ước lượng tham số W với xung dạng parabol
Hình 10 Hiệu quả ước lượng tham số D với xung hình thang
Dựa trên kết quả mô phỏng trên hình 9 và 10, nhận thấy
rằng RMSE ước lượng tham số sử dụng ACE lớn hơn khi sử
dụng PDE Tuy nhiên, ACE có độ tin cậy cao hơn PDE do
Trang 5ME chỉ thay đổi xung quanh giá trị 0 với phạm vi nhỏ và tiến
dần về 0 theo chiều tăng của SNR (khoảng 0,1 với xung hình
thang khi xác định W và 1,1 với xung parabol khi xác định D tại
SNR = 10 dB) Như vậy ACE sẽ tin cậy hơn trong các trường
hợp nhiễu tác động lớn Dung hòa cả 3 tham số cần xác định
của vector µ, khi có các biện pháp hạn chế tác động của nhiễu
(vùng có SNR ≥ 18 dB), chất lượng của ACE và PDE gần như
tương đương nhau
IV CHƯƠNGTRÌNHVHDLTHUẬTTOÁN
PHÁTHIỆNĐIỂM FPGA là vi mạch dùng cấu trúc mảng phần tử logic mà
người dùng có thể lập trình được So với các vi mạch tích
hợp cho các mục đích đặc biệt (ASIC), FPGA có thể tái cấu
trúc lại khi vẫn đang trong quá trình khai thác, công đoạn
thiết kế đơn giản do vậy chi phí giảm, thời gian đưa sản
phẩm vào sử dụng được rút ngắn Thiết kế hay lập trình cho
FPGA được thực hiện chủ yếu bằng các ngôn ngữ mô tả
phần cứng HDL như VHDL, Verilog
Hình 11 Sơ đồ liên kết tín hiệu trong PDE
Khi sử dụng PDE, các tham số tín hiệu được ước lượng bao
gồm A - biên độ, W - độ rộng và D - thời gian đến của xung Ngoài ra, như nội dung đã giới thiệu trong phần III, tham số T -
chu kỳ lặp lại của xung cũng có thể được ước lượng dựa trên các thuật toán được sử dụng trong xử lý tin Ra đa, phân loại mục tiêu Tác chiến điện tử Chương trình Bộ ước lượng PDE ở dạng rút gọn sẽ ước lượng đầy đủ các tham số trên, tuy nhiên
chỉ lựa chọn hai tham số để hiển thị kết quả là W và T
Sơ đồ liên kết tín hiệu trong PDE được minh họa trên hình 11 Tín hiệu sau số hóa được đưa đến khối Giao diện ADC để chuyển đổi sang dữ liệu không dấu thuận tiện xử lý
ở các bước tiếp theo Dữ liệu sau làm trơn ở đầu ra khối Cửa
sổ trượt lấy trung bình được chia thành 2 nhánh Theo nhánh phía dưới, dữ liệu đi đến khối Phát hiện đỉnh để xác định điểm bắt đầu xung, biên độ tín hiệu làm cơ sở để thay đổi thời gian giữ chậm và quyết định mức ngưỡng cho khối Phát hiện sườn xung Lưu ý chức năng giữ chậm được tích hợp vào khối Phát hiện sườn xung Sau đó, các điểm dấu tạo ra từ Phát hiện sườn xung được đưa đến khối Ước lượng tham số Các số liệu sau tính toán được đưa đến khối Giao diện LED
7 đoạn thực hiện xử lý dấu phẩy động, chuyển đổi các giá trị
đo sang mã 7 đoạn để hiển thị kết quả
- Kiểm tra hoạt động của khối Cửa sổ trượt lấy trung bình được thực hiện bằng cách cho chuỗi dữ liệu nhị phân 9 bít bất
kỳ ở đầu vào, tác động của xung kim tạo ra dựa trên việc ở một vài thời điểm giá trị chuỗi dữ liệu trội hơn so với thành phần còn lại Sau đó so sánh giá trị chuỗi dữ liệu đầu vào và đầu ra, kết quả mô phỏng được thể hiện trên hình 12:
Hình 12 Giản đồ thời gian kiểm tra hoạt động khối Cửa sổ trượt lấy trung bình Trong khoảng thời gian 140 - 150 ns có tác động của xung kim cường độ tương đối lớn so với tín hiệu cần xác định tham
số MAW dùng cửa sổ trượt có kích thước N = 8 làm trơn tín
hiệu và giảm ảnh hưởng của xung kim
- Hình 13 là kết quả chương trình mô phỏng kiểm tra hoạt động khối Phát hiện đỉnh với hai xung có biên độ là 256 và 96:
Hình 13 Giản đồ thời gian kiểm tra hoạt động khối Phát hiện đỉnh
Khi phát hiện được sườn lên của tín hiệu, pStart có mức
tích cực cao, sau đó thực hiện việc tìm biên độ để quyết định
Trang 6mức ngưỡng thA (lần lượt là 128 và 48) Ngưỡng thích nghi thể
hiện ở việc ngưỡng A/2 không phải hằng số mà luôn biến đổi
phụ thuộc vào cường độ tín hiệu ở đầu vào Mức tích cực của
pStart và dữ liệu trong thA được thiết lập về giá trị khởi tạo
ban đầu khi có xung xóa clear
- Chương trình kiểm tra hoạt động khối Phát hiện sườn
xung được thực hiện bằng cách tạo ra xung với tham số thay
đổi và thiết lập mức ngưỡng A/2 Tiến hành đo khoảng thời
gian giữa 2 điểm dấu pRise và pFall bắt đầu chuyển lên mức
tích cực cao và so sánh với độ rộng xung đã thiết lập Khi có
xung xóa clear, khối Phát hiện sườn xung được khởi tạo lại
giá trị ban đầu để xử lý với các tín hiệu mới Kết quả mô
phỏng được thể hiện trên hình 14
Thiết lập tham số mô phỏng: 655 105 550 ns
Khoảng thời gian giữa 2 điểm dấu pRise và pFall:
1175 625 550 ns
Hình 14 Giản đồ thời gian kiểm tra hoạt động khối Phát hiện sườn xung
- Hình 15 là kết quả mô phỏng chương trình kiểm tra hoạt
động khối Ước lượng tham số, thực hiện việc so sánh các
tham số của xung được điều khiển bởi pRise và pFall ở đầu
vào với các giá trị đo được ở đầu ra Sai số phép đo trong
phạm vi một chu kỳ xung clock
Thiết lập tham số mô phỏng: xung có độ rộng W = 3,680
μs và chu kỳ lặp lại T = 16,020 μs
Hình 15 Giản đồ thời gian kiểm tra hoạt động khối Ước lượng tham số
Chương trình PDE được thực thi trên chíp xử lý trung tâm
XC3S500E đóng gói chân kiểu PQ208 thuộc dòng Spartan-3E
của hãng Xilinx, đây là dòng sản phẩm được tối ưu hóa cho
các ứng dụng cơ bản, số lượng cổng vào ra I/O lớn và giá
thành rẻ Kết quả tổng hợp chương trình bộ ước lượng tham số
bằng thuật toán phát hiện điểm:
Device utilization summary:
Selected Device : 3s500epq208-4
Number of Slices: 531 out of 4656 11%
Number of Slice Flip Flops: 627 out of 9312 6%
Number of 4 input LUTs: 717 out of 9312 7%
Number of bonded IOBs: 36 out of 158 22%
Kiến trúc phân cấp chương trình PDE được thể hiện trên hình 16:
Hình 16 Kiến trúc phân cấp chương trình PDE
V KẾTLUẬN PDE thực hiện thuật toán dò tìm liên tiếp xác định giá trị đỉnh xung và tạo các điểm dấu Ưu điểm của thuật là tiết kiệm tài nguyên phần cứng trong lưu giữ các mẫu tín hiệu, không chỉ dễ dàng kiểm chứng bằng phần mềm mô phỏng mà còn đơn giản trong thực thi thiết kế bằng nhiều công cụ xử lý tín hiệu số, ngôn ngữ lập trình khác nhau như MATLAB, FPGA Kết quả khảo sát cho thấy khi có các biện pháp hạn chế ảnh hưởng của nhiễu, PDE có độ tin cậy gần tương đương với ACE Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào tối ưu hóa chương trình thiết kế để tiết kiệm tài nguyên phần cứng, đồng thời tích hợp phương thức đóng gói và truyền dữ liệu qua cổng Ethernet kết nối với máy tính, xây dựng cơ sở dữ liệu đáp ứng các bài toán phân loại và xử lý tin
TÀILIỆUTHAMKHẢO
[1] Y.T Chan, B.H Lee, R Inkol, and F Chan, “Estimation of pulse parameters by convolution,” IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Ottawa, Ontario, Canada, pp 17-20, 2006 [2] D.J Torrieri, “Arrival time estimation by adaptive thresholding,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol 10, No 2, pp.178-194, 1974
[3] K.C Ho, Y.T Chan, and R.J Inkol, “Pulse arrival time estimation based on pulse sample ratios,” IEEE Proc., Radar, Sonar Navig., Vol 142, No 4, pp 153-157, 1995
[4] Y.T Chan, B.H Lee, R Inkol, and F Chan, “Estimation of Pulse Parameter by Autoconvolution and Least Squares,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol 46, No 1, pp 363-374, 2010 [5] R K Rao Yarlagadda, “Analog and digital signals and systems”, Springer US, 2010
[6] R Murali Prasd and J Pandu, “FPGA Implementation of High Speed Radar Signal Processing,” Global Journal of Researches in Engineering, Volume 16 Issue 7, 2016.
[7] K Mohammad, S Agaian, “Efficient FPGA implementation of convolution”, IEEE Proc., Systems, Man, and Cybernetics, Texas, USA,
pp 3579-3583, 2009
[8] C.D Moreno, P Martinez, F.J Bellido, and F.J Quiles, “Convolution Computation in FPGA based on carry-save adders and circular buffers”,
IT Revolutions 2011, LNICST 82, pp 237-248, 2012