本发明属于测量，具体涉及一种基于fpga的三维声呐波束数据反卷积方法和装置。
背景技术：
1、声呐是一种广泛使用的水下探测装备。按照成像维数，声呐可以分为二维成像声呐和三维成像声呐。三维声呐可以获取水下探测目标的三维图像，但是相较二维成像声呐需要的更多换能器数量、对信号处理能力的要求更高。
2、声呐系统的分辨率是衡量声呐系统成像性能以及声呐图像应用效能的关键指标。在不改变声呐系统硬件的情况下，可以通过数学方法提高声呐系统的分辨率。针对常规波束形成(conventional beamforming，cbf)结果分辨率较低的问题，国内外开展了一系列研究，提出了多种算法以降低主瓣波束宽度、抑制旁瓣强度，从而提升波束结果的分辨率，改善信噪比。1969年，capon提出了mvdr(最小方差无畸变响应，minimum variancedistortionless response)方法。mvdr波束形成的设计原理是在期望方向响应不失真的前提下，使阵列的输出功率最小。mvdr通过阵列接收信号的协方差矩阵计算出阵列的加权矢量，实现自适应波束形成。自mvdr提出以来，一批高分辨率空间谱估计方法被相继提出，如music(multiple signal classsifacation，多重信号分类)、esprit(estimating signalparameter via rotational invariance techniques，旋转不变信号参数估计技术)方法等。这些高分辨率谱估计方法基于基阵接收数据的协方差矩阵，进行特征分解或奇异值分解等，将数据划分为信号子空间和噪声子空间。但是这些算法在低信噪比或者基阵模型发生失配的情况下性能下降严重，稳健性不如cbf，还需要一定的数据快拍数来完成对协方差矩阵的估计，面对快速运动的目标会出现“快拍失效”的问题。
3、基于反卷积的高分辨率成像技术被广泛应用于图像处理、阵列信号处理领域。在声呐系统中，由回波信号计算得到的波束方位图可以看做是目标的空间分布函数和波束指向性函数的卷积。反卷积波束形成对cbf结果作反卷积运算以恢复原始信号分布，可有效提高声呐系统的分辨率，同时还兼具cbf的优点，具有较高的稳健性、需要快拍数量较少的特点。通过利用反卷积波束形成技术，声呐系统可以实现更精细的目标成像，同时保持良好的稳健性和快速成像的特点，为海洋探测、目标识别等应用提供了重要的技术支持。
技术实现思路
1、鉴于上述，本发明的目的是提供一种基于fpga的三维声呐波束数据反卷积方法和装置，结合频域波束形成算法，在fpga上完成反卷积计算，能够突破阵列物理孔径限制，提升系统的角度分辨率，优化成像质量。
2、为实现上述发明目的，实施例提供的一种基于fpga的三维声呐波束数据反卷积装置，其特征在于，包括基于fpga设计的预处理模块、数据缓存模块、反卷积计算模块、以及控制模块；
3、所述预处理模块用于将点扩散函数psf进行二维fft处理变换到频域中得到函数psf_fft；
4、所述反卷积计算模块包含多路并联型的并行rl迭代算子用于并行进行多层波束强度数据的反卷积迭代计算，其中每个rl迭代算子自迭代进行多轮rl算法，在每轮rl算法中进行基于输入数据和函数psf_fft的反卷积计算得到单轮反卷积计算结果数据，该单轮反卷积计算结果数据作为下一轮rl算法的输入数据；
5、所述数据缓存模块包括单口ram和双口ram，其中，单口ram存储函数psf_fft，双口ram通过一口缓存原始三维声呐波束强度数据，通过另一口并行访问并行rl迭代算子，实现反卷积计算结果数据的缓存和跨时钟数据传输；
6、所述控制模块用于控制反卷积计算模块的并行反卷积计算和数据缓存模块对反卷积计算模块的并行访问。
7、优选地，每路rl迭代算子包括fft计算子模块、复数乘法子模块、以及除法器；
8、所述fft计算子模块用于对输入数据q和矩阵q2进行二维fft得到数据q_fft和q2_fft，还用于对矩阵q1和q3进行二维ifft计算得到数据q1_ifft和q3_ifft；
9、所述复数乘法子模块用于将psf_fft和q_fft进行复数乘法得到矩阵q1，还用于将psf_fft和q2_fft进行复数乘法得到矩阵q3，还用于将输入数据q与数据q3_ifft进行复数乘法得到矩阵q4作为单轮反卷积计算结果数据；
10、所述除法器用于将原始三维声呐波束强度数据r与数据q1_ifft进行相除得到矩阵q2；
11、其中，首轮迭代中输入数据q为原始三维声呐波束强度数据，其他轮次输入数据q为上一轮的反卷积计算结果数据。
12、优选地，所述fft计算子模块被配置成fft模式或ifft模式；
13、当处于fft模式时执行fft计算，具体包括：将进行fft的数据补0填充到固定尺寸后，填充后的数据采用axi_stream接口，直接利用xilinx提供的快速傅里叶变换ip核实现水平方向的fft计算，得到的fft计算结果数据利用双口ram进行数据缓存后并进行转置得到转置结果，该转置结果再次输入至fft计算子模块进行垂直方向的fft计算得到最终fft计算结果数据；
14、当处于ifft模式时执行ifft计算，具体包括：将进行ifft的数据补0填充到固定尺寸后，填充后的数据采用axi_stream接口，直接利用xilinx提供的快速傅里叶变换ip核实现水平方向的ifft计算，得到的ifft计算结果数据利用双口ram进行数据缓存后并进行转置得到转置结果，该转置结果再次输入至fft计算子模块进行垂直方向的ifft计算得到最终ifft计算结果数据。
15、优选地，所述除法器中，利用xilinx提供的divider genrator ip核实现输入数据q与数据q1_ifft的除法计算。
16、优选地，每个rl迭代算子中的fft计算子模块受控制利用流水线的空闲时钟周期，计算其他rl迭代算子对应的其他层波束数据的迭代结果中需要进行fft计算的数据，包括：
17、fft计算子模块完成n点fft的计算延迟为t，记t/n结果的最大整数为m，fft计算子模块等待收到其他m层需要fft计算的数据后再开始计算，通过连续输入m层数据来填补fft计算子模块的等待周期。
18、优选地，所述反卷积计算模块还包括多路分配器和多路选择器；
19、所述多路分配器用于将输入的实时原始三维声呐波束强度数据分成多层波束强度数据并输入至并行的多路rl迭代算子中进行计算；
20、所述多路选择器用于将多路rl迭代算子输出的反卷积计算结果数据汇总后输出。
21、为实现上述发明目的，本发明实施例还提供了一种基于fpga的三维声呐波束数据反卷积方法，包括以下步骤：
22、s1，利用预处理模块将点扩散函数psf进行二维fft处理变换到频域中得到函数psf_fft，并缓存到数据缓存模块包含的单口ram中；
23、s2，受控制模块控制，利用反卷积计算模块包含的多路并联型的并行rl迭代算子基于输入数据和函数psf_fft进行多层波束强度数据的反卷积迭代计算，并将反卷积计算结果数据缓存到数据缓存模块包含的双口ram。
24、优选地，s2中，每个rl迭代算子执行的反卷积计算过程包括：
25、s21，利用fft计算子模块对输入数据q进行二维fft计算，得到数据q_fft；
26、s22，利用复数乘法子模块将函数psf_fft和数据q_fft进行复数乘法，得到矩阵q1；
27、s23，利用fft计算子模块对矩阵q1进行二维ifft计算，得到数据q1_ifft；
28、s24，利用除法器将原始三维声呐波束强度数据r与数据q1_ifft进行相除，得到矩阵q2；
29、s25，利用fft计算子模块对矩阵q2进行二维fft计算，得到数据q2_fft；
30、s26，利用复数乘法子模块将函数psf_fft和数据q2_fft进行复数乘法，得到矩阵q3；
31、s27，利用fft计算子模块对矩阵q3进行二维ifft计算，得到数据q3_ifft；
32、s28，将输入数据q与数据q3_fft进行复数乘法，得到矩阵q4作为单轮反卷积计算结果数据；
33、其中，首轮迭代中输入数据q为原始三维声呐波束强度数据，其他轮次输入数据q为上一轮的反卷积计算结果数据。
34、优选地，s2中，s23和s27需要提取矩阵尺寸为原始尺寸一半的ifft结果，在忽略s24和s28的输出延迟条件下，经过补零后进行下一次fft运算；矩阵尺寸为原始尺寸一半的ifft结果是ifft的输出序列的后半段，在ifft输出序列的后半段开始下一次fft计算，在ifft输出序列的前半段，fft计算子模块的输入流水线会产生空闲时钟周期，利用ifft输出前半段实现矩阵补零。
35、与现有技术相比，本发明具有的有益效果至少包括：
36、本发明提供的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积方法和装置适应水下作业环境，能够在fpga上高效地完成反卷积计算，在保持成像稳健性的前提下，能够有效地改善波束主瓣宽度，压低旁瓣级，抑制多方向回波干扰，突破接收阵阵列物理孔径限制。通过本发明可以获得相较于常规波束形成更窄的接收波束，提升系统的角度分辨率，优化成像质量，有助于实现水下目标的三维高精度成像和水下目标的精细化探测，具有较好的工程应用前景及推广价值。本发明还利用傅里叶变换及其逆变换计算卷积和互相关过程，替代时域乘累加运算，减小算法运算时间，进一步保证算法的运算实时性及其工程应用可行性。
1.一种基于fpga的三维声呐波束数据反卷积装置，其特征在于，包括基于fpga设计的预处理模块、数据缓存模块、反卷积计算模块、以及控制模块；
2.根据权利要求1所述的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积装置，其特征在于，每路rl迭代算子包括fft计算子模块、复数乘法子模块、以及除法器；
3.根据权利要求2所述的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积装置，其特征在于，所述fft计算子模块被配置成fft模式或ifft模式；
4.根据权利要求2所述的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积装置，其特征在于，所述除法器中，利用xilinx提供的divider genrator ip核实现输入数据q与数据q1_ifft的除法计算。
5.根据权利要求2所述的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积装置，其特征在于，每个rl迭代算子中的fft计算子模块受控制利用流水线的空闲时钟周期，计算其他rl迭代算子对应的其他层波束数据的迭代结果中需要进行fft计算的数据，包括：
6.根据权利要求1所述的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积装置，其特征在于，所述反卷积计算模块还包括多路分配器和多路选择器；
7.一种基于fpga的三维声呐波束数据反卷积方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积方法，其特征在于，s2中，每个rl迭代算子执行的反卷积计算过程包括：
9.根据权利要求8所述的基于fpga的三维声呐波束数据反卷积方法，其特征在于，s2中，s23和s27需要提取矩阵尺寸为原始尺寸一半的ifft结果，在忽略s24和s28的输出延迟条件下，经过补零后进行下一次fft运算；矩阵尺寸为原始尺寸一半的ifft结果是ifft的输出序列的后半段，在ifft输出序列的后半段开始下一次fft计算，在ifft输出序列的前半段，fft计算子模块的输入流水线会产生空闲时钟周期，利用ifft输出前半段实现矩阵补零。
