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基于FPGA的ISAR实时成像关键技术实现的综述报告
随着雷达技术的发展和应用，成像雷达逐渐成为研究热点。ISAR（InverseSyntheticApertureRadar）成像雷达是一种基于合成孔径雷达（SAR）的成像技术，可以实现对飞行器、船舶等目标的高分辨率成像，广泛应用于军事、民用等领域。但ISAR雷达实时成像需要大量计算和存储资源，因此需要采用高性能的处理器和存储设备。
目前，FPGA（FieldProgrammableGateArray）被广泛应用于各种数字信号处理和图像处理应用中，因其具有可编程性、低延迟、高吞吐量、低功耗等优势。本综述报告将重点介绍基于FPGA的ISAR实时成像关键技术及其实现方案。
1.数据采集和处理
ISAR雷达需要采集目标的回波信号，并经过调制、解调、滤波等处理，以获取目标的相位信息。采集和处理的数据量非常大，以高分辨率、多通道、高速度飞行器为例，所需采集数据量可达到几十GB。这就要求采用高速率的A/D转换器和高容量的FPGA板卡进行数据采集和处理。
2.数据压缩和存储
ISAR雷达采集的数据量巨大，需要进行压缩和存储，以在有限的存储器容量下保存数据。通常采用的压缩方法有无损压缩和有损压缩。无损压缩方法需要消耗大量的计算资源，在实时成像系统中不适用。因此，通常采用基于小波变换的有损压缩方法进行数据压缩，同时以FPGA的高速IO接口实现大容量硬盘的数据传输。
3.数据处理算法
ISAR雷达实时成像涉及到众多的数学算法和计算方法，包括信号滤波、数据分割、相位校正、运动补偿、时频分析、反向投影等。这些算法的运行需要大量的计算资源和存储资源，FPGA具有强大的计算和存储能力，可以实现这些算法的快速处理，提高实时成像的速度和精度。
4.硬件实现方案
基于FPGA的ISAR实时成像系统主要分为数据采集模块、数据压缩和存储模块、数据处理模块三个模块。其中，数据采集模块一般采用高速率的A/D转换器和FPGA板卡进行数据采集和预处理；数据压缩和存储模块一般采用小波变换算法进行数据压缩，并以高速IO接口实现大容量硬盘的数据传输；数据处理模块一般采用各种算法和计算方法，其中，反向投影算法是ISAR雷达最常用的成像算法。基于FPGA的反向投影算法实现需要将目标的回波数据转化为复数形式，然后通过稠密矩阵乘法进行投影计算，最终得到目标的高分辨率成像结果。
总之，基于FPGA的ISAR实时成像系统具有可编程性、低延迟、高吞吐量、低功耗等优势，可实现对目标的高分辨率成像，适用于军事、民用等领域。随着FPGA硬件技术和算法技术的不断发展，在未来将有更广泛的应用前景。