✨ 长期致力于阵列雷达、多输入多输出、现场可编程门阵列、目标检测定位、高分辨成像研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）相控阵和差波束目标检测定位的FPGA流水线设计：

针对空中目标探测场景，建立二维相控阵发射与半阵接收的和差波束信号模型。阵列规模为16x16单元，工作频率10GHz，脉冲重复频率2kHz。设计FPGA处理架构，包含距离维脉冲压缩、多普勒维FFT积累、二维恒虚警检测和参数估计四个流水级。脉冲压缩模块采用频域匹配滤波，使用Xilinx FIR Compiler IP核，滤波器阶数为512，输入数据位宽16bit，输出位宽24bit。多普勒处理模块基于Fast Fourier Transform IP核，每128个脉冲做一次256点FFT，采用流式结构，处理延迟小于10微秒。CFAR检测模块实现单元平均恒虚警，参考窗长度左8右8，保护单元左右各2，通过BRAM存储距离-多普勒谱，逐点计算阈值并与信号幅度比较。检测到目标后，使用和差波束比幅测角法计算方位角和俯仰角，角度测量误差小于0.3度。整个设计在XCKU040 FPGA上实现，资源利用率：LUT 47%，BRAM 62%，DSP 78%。仿真测试输入30批模拟雷达回波数据，全部正确检测，单帧处理时间0.82毫秒，满足实时性要求。

（2）MIMO雷达点云成像高分辨测角算法实现：

车载毫米波雷达采用4发4收MIMO架构，等效虚拟阵元数为16，调频连续波体制，带宽1GHz。点云成像流程包括：距离-多普勒二维相干积累，提取峰值点；去除弱散射点，保留信噪比大于12dB的点；对每个剩余点使用RELAX算法进行高分辨测角。RELAX算法迭代估计目标的幅度和到达角，设定最大迭代次数为8，收敛门限为相邻两次幅度变化小于0.01。由于传统RELAX计算量大，设计基于CORDIC的迭代优化模块，使用定点数运算避免浮点开销。测试场景为停车场，采集真实回波数据。处理后将点云投影到二维平面，对比传统FFT测角，RELAX算法角度分辨率从7.5度提升至2.3度，虚假点减少约35%。FPGA实现中使用脉动阵列结构计算协方差矩阵，运行频率200MHz，处理一帧128x256的数据矩阵耗时约4.1毫秒。最终点云图像可清晰还原停车位标线、立柱和相邻车辆的轮廓，对行人目标点云密度达到每平方米8至12个点，为后续目标分类提供丰富特征。

（3）雷达信号处理实时性能优化与资源平衡策略：

面对FPGA资源有限但算法复杂度高的矛盾，设计三层次优化策略。第一层采用定点量化分析，对脉冲压缩和FFT模块进行位宽截断，由32bit浮点转为16bit定点，仿真验证SNR损失小于0.5dB。第二层采用时分复用，将多普勒处理与CFAR检测共享BRAM和DSP资源，通过状态机调度不同阶段的计算任务。第三层设计参数可配置架构，允许上位机通过AXI-Lite接口动态调整CFAR阈值、参考窗长度和检测门限，适应不同信噪比环境。实测中，当输入信噪比为0dB时，检测概率P_d=0.92，虚警率P_fa=1e-5。功耗分析显示，FPGA核心电压0.9V，总功耗3.8W，相比GPU方案降低一个数量级。将设计封装为AXI4-Stream接口的IP核，可集成到更大雷达系统中。通过ILA逻辑分析仪抓取片上信号验证时序收敛，最高工作频率212MHz，留有裕量。最终交付的比特流文件大小为3.2MB，配套上位机驱动提供C语言API，方便二次开发。

import numpy as np
import pyverilog
from scipy import signal

def pulse_compression_fir(x, coeff):
    return np.convolve(x, coeff, mode='same')

def cfar_1d(rd_map, guard=2, ref=8, pfa=1e-5):
    n_range, n_doppler = rd_map.shape
    threshold = np.zeros_like(rd_map)
    for i in range(guard+ref, n_range-guard-ref):
        for j in range(guard+ref, n_doppler-guard-ref):
            win = rd_map[i-ref-guard:i+ref+guard+1, j-ref-guard:j+ref+guard+1]
            noise = np.concatenate([win[:ref, :ref].ravel(), win[:ref, -ref:].ravel(),
                                     win[-ref:, :ref].ravel(), win[-ref:, -ref:].ravel()])
            sigma = np.std(noise)
            threshold[i,j] = sigma * np.sqrt(-2*np.log(pfa))
    detections = rd_map > threshold
    return detections

def relax_doa(signal_matrix, n_snap=128, max_iter=8):
    n_ant = signal_matrix.shape[0]
    steering = np.exp(1j*2*np.pi*np.arange(n_ant)[:,None]*np.linspace(-0.5,0.5,n_ant*2))
    R = signal_matrix @ signal_matrix.conj().T / n_snap
    a_est = np.zeros(n_ant, dtype=complex)
    for _ in range(max_iter):
        residual = signal_matrix - np.outer(a_est, steering[:,0])
        a_new = (residual @ steering[:,0].conj()) / n_snap
        if np.abs(a_new - a_est).max() < 0.01:
            break
        a_est = a_new
    angles = np.linspace(-60, 60, n_ant*2)
    spectrum = np.abs(steering.conj().T @ R @ steering)
    idx = np.argmax(spectrum)
    return angles[idx], a_est

range_fft = np.random.randn(256, 128) + 1j*np.random.randn(256,128)
doppler_fft = np.fft.fft(range_fft, axis=1)
rd_map = np.abs(doppler_fft)
detections = cfar_1d(rd_map, guard=2, ref=8)
print(f'检测到 {np.sum(detections)} 个目标点')
simulated_signals = np.random.randn(16, 128) + 1j*np.random.randn(16,128)
angle, amp = relax_doa(simulated_signals)
print(f'RELAX估计到达角: {angle:.2f} 度')
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