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ZHCU754 November 2020

这里在 AWR6843AOP EVM 上实现了车内顶篷感应的一个处理链示例。

处理链在 DSP 和 Cortex-R4F 上一同实现。表 2-2 列出了处理链中使用的若干物理存储器资源。

表 2-2 存储器配置

段名称	配置的大小 (KB)	使用的存储器 (KB)	说明
L1D SRAM	16	16	第一层数据静态 RAM 是 DSP 的最快数据访问存储器，用于大多数适合本节内容的时间关键型 DSP 处理数据。
L1D 缓存	16	16	第一层数据缓存对访问配置为可缓存的任何其他段的数据进行缓存。LL2、L3 和 HSRAM 配置为可缓存。
L1P SRAM	28	28	第一层程序静态 RAM 是 DSP 的最快程序访问 RAM，用于大多数适合本节所述内容的时间关键型 DSP 程序。
L1P 缓存	4	4	第一层缓存对访问配置为可缓存的任何其他段的程序进行缓存。LL2、L3 和 HSRAM 配置为可缓存。
L2	256	2328	本地第二层存储器的访问延迟低于第三层，并且仅由 DSP 可见。该存储器用于信号处理链的大部分程序和数据。
L3	768	744	用于 DSP 访问的更高延迟存储器主要存储雷达立方体和距离方位角热图。它还用于储存无需高速执行的系统代码。
HSRAM	32	20	共享存储器缓冲区用于储存速度较慢的非运行时代码。

图 2-5 处理链流：检测跟踪可视化

如图 2-5 中所示，信号处理链中车顶感应示例的实现由以下模块组成，这些模块在 DSP 和 Cortex R4F 上实现：在以下部分中，我们会将这个过程拆分成以下多个更小的模块：

利用 Capon BF 通过距离方位角热图实现的距离 FFT

如方框图中所示，原始数据由 1-D FFT 进行处理（距离处理），然后会对结果应用静态干扰消除。接着使用 Capon 波束形成技术来生成距离-方位角热图。下表对这个过程进行了详细说明。

图 2-6 通过距离-方位角热图实现的距离 FFT

距离处理

对于每根天线，采用 EDMA 将样本从 ADC 输出缓冲器移动到由 CortexR 控制的 FFT 硬件加速器 (HWA)，并执行 16 位定点 1D 窗口化和 16 位定点 1D FFT。EDMA 用于将输出从 HWA 本地存储器移动到第三层 (L3) 存储器中的雷达立方体存储空间。距离处理与帧的有效线性调频脉冲时间交错。所有其他处理在每个帧中发生，除非另有说明，否则在有效线性调频脉冲时间和帧结束之间的空闲时间期间执行。

静态干扰消除

在帧的有效线性调频脉冲时间结束后，帧间处理便可以开始，并首先进行静态干扰消除。1D FFT 数据会针对单个虚拟 Rx 天线的所有线性调频脉冲取平均值。然后从虚拟 Rx 天线的每个有效线性调频脉冲中减去该平均值。这样可以从信号中消除静态信息，从而仅保留从移动物体返回的信号。具体公式为：
Equation1. $X_{n r} = \frac{1}{N_{c}} {\sum X_{n c r}}_{c = 1}^{N c} X_{n c r} = X_{n c r} - X_{n r}$
其中，N_c = 线性调频脉冲的数量；N_r = 接收天线的数量；X_nr = 所有线性调频脉冲中单个接收天线的平均样本数；X_ncr = 来自接收天线的单个线性调频脉冲样本的数量

Capon 波束形成

Capon BF 算法可以拆分为两个部分：1) 空间协方差矩阵计算以及 2) 距离-方位角热图生成。最终输出为距离-方位角热图及波束权重。该结果会传递至 CFAR 算法。
空间协方差矩阵的计算方式如下：
- 首先，空间协方差矩阵可以估算为帧内线性调频脉冲平均值 (R_xx,n)，其中对于 ISK 为 8x8，而对于 ODS 则为 4x4：
  Equation2. $R_{x x, n} = \frac{1}{N_{c}} \sum_{c = 1}^{N_{c}} X_{n c} X_{n c}^{H} X_{n c} = [X_{n c 1}, . . . . 、 X_{n c N r}]^{T}$
- 其次，会对 R 矩阵施加对角加载，以确保稳定性
  Equation3. $R_{x x, n} = R_{x x, n} + α \frac{t r (R_{x x, n} ）}{N_{r}} I_{N_{r}}$

距离-方位角热图生成

首先，距离-方位角热图 P_na 可以使用以下各个公式计算得出
下标表示方位筐中的值。
Equation4. $P_{n a} = \frac{1}{a_{a}^{H} R_{x x, n}^{- 1} a_{a}} a_{a} = [1, e^{j μ_{a}}, . . . . 、 e^{j (N_{r} - 1) μ_{a}}]^{T} μ_{a} = 2 π \frac{d}{λ} \sin (θ_{a})$
在 AOP 天线方向图中，有两组天线可用于生成距离-方位角热图。本应用中按如下所示结合利用两组天线来得到最终的距离-方位角热图。其中，P_na1 表示使用公式通过第一组方位角天线矩阵生成的热图，而 P_na2表示通过第二组方位角天线矩阵生成的热图。
Equation5. P_na=P_na1²+P_na2²

利用 CFAR 和高度估算值进行的物体检测

利用在上述步骤中生成的热图，使用二次 CFAR 算法来生成距离方位角谱中的检测点。对于每个检测点，会应用 Capon 来生成一维仰角谱，后者用于确定检测点的仰角

图 2-7 CFAR 和高度估算

对象检测

在距离方位角热图上使用二次 CFAR 算法来利用 CFAR 最小方法执行物体检测。第一次算法执行根据角度 bin 以及距离域来完成。角度域中的第二次算法执行用于确认来自第一次算法执行的检测结果。输出检测点列表储存在 L2 存储器中。

利用 Capon BF 估算高度

以每个检测点的方位角执行完整的二维 12 天线 Capon 波束形成。此过程按照可生成距离-方位角热图的步骤来实现。
1. 生成空间协方差矩阵
2. 生成一维仰角谱（与热图类似）
然后，会执行单个峰值搜索来查找每个点的仰角。这一步不会生成新的检测点。
空间协方差矩阵与之前类似，其中输入基于检测
Equation6. $R_{x x, m} = \frac{1}{N_{c}} \sum_{c = 1}^{N_{c}} X_{k c} X_{k c}^{H} k = r_{d e t, m}$
其中，对角加载矩阵如下：
Equation7. $R_{x x, m} = R_{x x, m} + α_{2} \frac{t r (R_{x x, m})}{N_{r}} I_{N_{r}}$
一维仰角谱如下所示
Equation8. $P_{m} = \frac{1}{a_{m}^{H} R_{x x, m}^{- 1} a_{m}} a_{m} = a (μ_{m}, υ_{m}) = a (μ_{m}) \otimes a (υ_{m}) a (μ_{m}) = [1, e^{j μ_{m}}, . . . 、 e^{j (N_{r} - 1) μ_{m}}]^{T} a (υ_{m}) = [1, e^{j υ_{m}}, . . . 、 e^{j (N_{r} - 1) υ_{m}}]^{T}$

上述所有处理（距离处理除外）都发生在帧间时间内。DSP 完成帧处理后，系统将结果写入 Cortex-R4F 的共享存储器 (L3/HSRAM)，以用作组跟踪器的输入。

区域占用检测

表 2-3 列出了用于衡量 DSP 上所运行信号处理链的整体 MIPS 消耗的基准数据结果。剩余时间假定总帧时间为 50ms。

表 2-3 MIPS 使用概要