毫米波敏感器目标识别及其DSP实现

论文摘要

本文以毫米波敏感器在军事中的应用为背景，对3mm波段毫米波敏感器输出信号的理论模型及波形特点、灵敏度和作用距离进行了深入地分析。探讨了毫米波敏感器目标识别的过程，给出了适合毫米波敏感器探测目标信号的特征提取方法，并采用两类基于神经网络的分类器(FMM网络和BP网络)根据目标信号地特征量对目标进行了分类。针对具体的工程应用，本文设计了以通用高速DSP芯片TMS320VC5410为核心的毫米波敏感器信号处理系统，并确立了基于时域一维波形的二次目标扫描识别方案。围绕DSP系统开发的一般流程，本文在硬件设计和DSP算法编程两方面进行了研究。硬件电路以DSP为核心，包括信号采集电路、DSP最小硬件系统电路、串口通信电路等，系统信号的处理及各电路的控制均由DSP完成。软件部分旨在实现对探测目标的识别，先对采集到的信号进行预处理，接着求出信号的特征量，最后采用模板匹配算法对目标进行匹配识别。系统具有实时性、集成度高、体积小、功耗低等突出优点。本文最后完成了毫米波敏感器的探测目标实验，验证了系统设计的可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 毫米波被动探测技术介绍
• 1.3 目标识别技术介绍
• 1.4 数字信号处理
• 1.5 本文工作简介
• 第二章 毫米波敏感器工作原理
• 2.1 敏感器输出信号模型
• 2.2 交流辐射计的灵敏度和作用距离
• 2.2.1 交流辐射计的灵敏度
• 2.2.2 辐射计作用距离的范围
• 第三章 毫米波敏感器的目标识别
• 3.1 目标识别的过程
• 3.1.1 目标特征提取流程
• 3.1.2 目标识别的过程
• 3.2 目标特征提取与模板建立
• 3.2.1 目标特征提取的计算方法
• 3.2.2 目标模板的的选择
• 3.3 目标分类方法
• 3.3.1 模糊极大极小分类器
• 3.3.2 BP神经网络分类器
• 第四章 信号处理系统设计
• 4.1 系统的硬件结构
• 4.2 系统的硬件设计
• 4.2.1 DSP芯片 TMS320VC5410介绍
• 4.2.2 TMS320VC5410外围电路设计
• 4.2.3 芯片外围电路相关设置
• 4.2.4 数据采集电路设计
• 4.2.5 硬件系统的初始化
• 4.2.6 其它器件
• 4.2.7 实际电路设计时的考虑
• 4.3 系统软件设计
• 4.3.1 DSP软件开发平台与环境
• 4.3.2 信号处理算法设计
• 4.4 TMS320VC5410与 PC机通信电路的设计
• 4.4.1 McBSP与SPI协议
• 4.4.2 MAX3111通用异步收发器
• 4.4.3 McBSP与MAX3111接口的设计
• 第五章 实验结果与分析
• 结论与改进
• 参考文献
• 致谢