多通道信号采集发射处理平台

国内某高校雷达与信号处理研究团队长期聚焦于雷达信号处理、数字波束形成等研究领域。该团队在将算法从理论仿真推向工程验证时，发现目前的现有仪器存在通道数量少、同步采集困难、频率覆盖范围窄、系统集成度低、验证周期长等问题。

基于以上问题，坤驰科技研发了一款专门面向相控阵天线、雷达信号处理等领域的硬件平台，该平台旨在为雷达信号处理、波束形成算法验证以及神经网络硬件实现提供一套高性能、高可靠性的原理样机系统。

多通道处理收发平台采用标准VPX模块化架构，由信号采集发射、实时处理、异构加速、时钟同步四大功能单元组成。各单元通过高速背板互联，形成完整的信号处理链路：射频信号经采集单元数字化后，由处理单元进行实时算法运算，复杂任务可卸载至加速单元，最终输出处理结果或生成发射信号。

采集发射模块QT4347DR采用高性能的Zynq UltraScale+ RFSoC系列中XCZU47DR作为主芯片，单板卡支持8路5Gsps采集通道、8路9.85Gsps发射通道，平台配置2块QT4347DR板卡实现16通道，且平台配备两个扩展槽位，支持扩展为32路采集、32路发射，模拟前端设计有采样保持电路，核心为国产化芯片，可支持5MHz至18GHz的超宽频率范围信号输入。

信号处理模块QT7045-NL采用Xilinx VU13P高端FPGA，芯片具备3780K逻辑单元，12288个DSP单元，配备8GB DDR4内存，支持4路AURORA x8高速接口，单Lane速率可达25Gbps。信号处理单元还支持100Gbps QSFP28光口，便于高速数据传输。

核心功能：实时数字信号处理与算法加速；

核心算法：波束形成、脉冲压缩、自适应滤波、调制解调。

AI加速模块QT8200-AI配备Xilinx的Virtex UltraScale+系列中的XCVU3P作为处理芯片，搭配华为Atlas 200I A2的AI处理器模块作为加速单元。板载FPGA芯片具备强大的处理能力，且AI模块具备高额算力，为信号处理算法提供强大的硬件基础。

核心功能：智能信号处理与深度学习推理；

Atlas 200I A2：INT8 275 TOPS算力，支持神经网络部署；

协同架构：FPGA预处理+AI推理，PCIe 3.0 x4高速互联；

典型应用：信号调制识别、目标检测分类、自适应权重求解。

时钟同步板QTP4005基于TI公司时钟芯片LMK04832设计，板卡支持外时钟、外参考以及外部SYNC，可以为多块板卡提供同步时钟，时钟输出支持JEDEC JESD204B，可以配置为LVPECL和LVDS电平形式。

多通道处理收发平台的算法采用三层架构，与硬件架构对应：

收发层算法（MIMO收发模块）：核心实现数字下变频（DDC）、数字上变频（DUC）。

处理层算法（信号处理模块）：覆盖行业核心算法需求，低延迟适配实时处理场景。

·波束形成算法：波束赋形、零陷、旁瓣抑制；

·算法：解调、解扩、矩阵求和、矩阵计算；

·抗干扰算法：波束抗干扰；

·信道处理：信道编解码、数据传输等；

分析层算法（AI加速模块）：聚焦复杂智能分析，为前沿智能算法研发提供高性能算力支撑。

·波束形成系数求解：赋形系数求解；

·信号筛选与测量：信号筛选（脉冲信号测量）；

·波达方向估计：DOA估计；

·信号特征分析：时域分析、频域分析；

·盲信号处理：盲信号估计。

坤驰科技配套提供完整的软件开发生态，包含底层驱动程序、板卡控制SDK、算法IP库及多语言开发接口，支持用户基于统一软件框架快速完成系统集成与算法验证。软件平台以“开放性、可复用性、易集成”为设计原则，向上屏蔽硬件差异，向下统一管理多板卡协同与时钟同步，使用户能够专注于上层应用逻辑的开发。

本平台的核心价值在于：将复杂的底层驱动与算法逻辑封装为标准化API与可复用算法库，大幅降低用户二次开发的门槛，使开发人员能够使用熟悉的技术栈（C/C++、Python）进行算法开发。

波束形成是阵列信号处理的核心技术，广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。本平台16收16发的通道配置，为波束形成算法的验证提供了理想的硬件环境。平台支持以下波束形成相关算法的硬件实现与验证：

·数字波束形成（DBF）算法：利用FPGA的高速并行处理能力，实现实时波束形成；

·自适应波束形成算法：包括最小方差无失真响应（MVDR）、线性约束最小方差（LCMV）等；

·稳健波束形成算法：针对模型失配和干扰环境下的鲁棒波束形成；

·宽带波束形成：利用平台5Gsps高采样率，实现宽带信号的波束形成处理。

随着人工智能技术的发展，神经网络在雷达信号处理中的应用日益广泛。本平台集成的GPU加速模块为神经网络算法的硬件实现提供了强大支撑。平台支持以下神经网络相关应用：

·雷达目标识别：基于深度学习的自动目标识别（ATR）算法部署；

·信号分类与调制识别：利用卷积神经网络（CNN）进行信号特征提取与分类；

·杂波抑制：基于深度学习的雷达杂波抑制算法实现；

·智能波束形成：结合深度强化学习的自适应波束形成算法。

平台的16路发射通道可用于产生复杂的雷达信号波形，模拟多目标环境，为雷达系统测试提供信号源。结合接收通道，可构建闭环测试系统，实现雷达信号处理全链路验证。典型应用包括：

·目标回波模拟：产生多普勒频移、时延、幅度变化的目标回波信号；

·杂波与干扰模拟：产生海杂波、地杂波及各类有源干扰信号；

·阵列校准：利用多通道同步发射与接收，实现阵列天线校准。