基于FPGA的多波束测深仪信号采集

2016-11-16 08:49唐伟杰
声学与电子工程 2016年3期
关键词:基阵波束逻辑

唐伟杰

(第七一五研究所,杭州,310023)

基于FPGA的多波束测深仪信号采集

唐伟杰

(第七一五研究所,杭州,310023)

针对浅海多波束测深仪的特点,设计以Cyclone III系列的FPGA结合TI的ADS8568模数转换芯片为核心的多通道数据采集电路系统,该电路实现了采样频率260 kHz、128路全通道的同步数据采集。实验测试表明,文中设计的基于FPGA信号采集电路实现了设计要求、工作稳定可靠,并应用于浅海多波束测深仪项目,具有实际工程应用价值。

多波束测深仪;FPGA;信号采集;多通道

作为主动声呐设备,浅海多波束测深仪是广泛使用的海底地形地貌探测仪器之一,其发射基阵主动发射水声信号,经由水下传播及反射等途径,接收基阵接收其回波信号[1]。信号采集系统是多波束测深仪中必不可少的一部分,是影响设备测深精度等性能指标的关键因素之一。多波束测深仪待采集信号来源于128路接收换能器基阵单元,信号来源较多。考虑到FPGA器件的高集成度、丰富的片内资源以及十分适合并行处理多路数据等特点,文中运用现场可编程逻辑阵列(FPGA)+多通道16位低噪声的模数转换器(ADC)设计方案,满足系统多通道、实时性、同步性和小型化的设计要求。

1 多波束测深原理

多波束测深仪利用声波探测海底,通过测得发射与接收的时间差,以及已知水中的声速,计算出水深[2]。多波束测深仪具有多达128个信号通道,经信号处理形成256个测深波束,一次测量能覆盖较宽区域,提高了地形测绘效率。

多波束测深仪的发射和接收换能器具有一定的指向性,形成互相正交的扇面,收发指向性的乘积即为测深的波束角,其原理如图1所示。

图1 多波束测深原理

发射基阵换能器单元将电信号转换为声信号,辐射至海底形成条形区域,即为发射波束,接收基阵将海底的回波水声信号转换为电信号,空间滤波形成与发射波束垂直的多个波束,即为接收波束。发射接收结合,一次海底扫描即可得到多个不同位置的深度数据。

2 硬件设计

2.1 总体功能与结构

采集系统主要任务是对128通道的水声信号进行同步的模数转换,转换成数字信号数据流后进行整理、打包,把数据送至信号预处理部分进行处理,处理完成后通过网络接口上传至上位机进一步数字信号处理。同时,由LED灯实时指示采集系统的运行状态。采集系统的功能框图如图2所示。

图2 采集系统的功能框图

2.2 芯片选型

多波束测深仪具有128个接收基阵单元,其采集硬件放置在水下基阵舱内,受限于空间体积、功耗等,芯片选型遵循小型化、低功耗、低噪声等原则,综合通道数、采样率、功耗等考虑选择TI公司的8通道芯片ADS8568及Altera公司FPGA主控芯片EP3C120。系统电路原理图设计完成,最终PCB布局布线尺寸约为120 mm×250 mm,正好放置于基阵舱内。

采集ADC芯片为TI公司的ADS8568,该芯片具有的特性为:采样频率最大510 kHz(并行),数据输出格式为16位有符号数,8通道,信号单端输入。AVDD:4.5~5.5 V;DVDD:2.7~5.5 V;HVDD:5~16.5 V;HVSS:-16.5~-5 V;SNR:91.5 dB;THD:-94 dB。

FPGA芯片选用的Altera公司的Cyclone III系列的EP3C120型号,芯片内部具有119k的逻辑单元,288个18 bit×18 bit的乘法器以及4个PLL模块,片内RAM达到3.88 kbit,其I/O接口多达596个,具备足够的片内资源[3]。FPGA的运用,在很大程度上简化了系统硬件结构。

2.3 多通道控制设计

在本系统中,多波束测深仪的接收机共有128个接收基阵单元,每片ADS8568具有8个通道,共需要16个芯片。对应多通道的应用,芯片手册提供菊花链的扩展连接模式。尽管此方法可以节约FPGA的IO口资源,但在实际应用中增加了布线的难度,而且也容易引入干扰,造成时序上的跳变。综合考虑后,采用一组SPI控制线上挂载4片ADS8568,共4组SPI信号,在FPGA内部由同一ADC控制逻辑例化产生,实现多通道采集控制,其连接框图如图3所示。

图3 多通道ADC采集控制

2.4 同步采集

在多波束测深仪中,共有128个接收基阵单元,而每个ADC内含有8个通道,共需要16个ADC芯片。信号处理中,由于对信号的相位信息有一定的要求,因而多通道的同步数据采集是重要问题。为保证数据同步采集,采取如下方法:第一,ADC的时钟信号和控制信号,来源于同一个时钟源。第二,PCB布板布线时,尽量保证等长线。第三,每片ADC芯片的BUSY信号在逻辑上或运算,作为数据读取的使能信号,等待全部通道模数转换完成。

3 软件设计

本文的程序设计是基于FPGA芯片为硬件平台,主要包括采集控制逻辑模块、FIFO控制模块以及数据整理模块等部分。系统是以Altera公司FPGA的Cyclone系列EP3C120为主控芯片,多通道的采集控制软件运行其中。运用Verilog硬件语言+IP核的编程方式,在Altera的专用Quartus II编程环境下,编译生成目标代码,烧写至FPGA的配置芯片FLASH中。

当系统上电时,FPGA内部固有引导程序从FLASH中将目标代码加载至FPGA内部,系统软件程序开始执行;当系统掉电时,FPGA内部恢复空白的可编程状态,以便程序的修改和升级;这样,实现FPGA可编程的灵活性[4]。

3.1 采集控制逻辑

图4 AD采集控制时序

ADS8568的转换控制逻辑流程如下:

(1)由转换信号CONVST给出系统的采样频率260 kHz,控制ADS8568的8个通道同步采集,ADC在转换信号CONVST的上升沿时刻启动模数转换,保持高电平一定时间,转换信号拉低以便启动下一次模数转换。

(2)在转换信号CONVST启动模数转换后,忙信号BUSY自动拉高,模数开始转换,待该信号自动拉低时,指示模数转换完成,即给出控制信号开始读取数据。

3.2 采集控制软件

采集控制的FPGA芯片外部输入时钟为50 MHz,而模拟信号采样频率为260 kHz,由锁相环PLL对系统主频时钟50 MHz进行分频得到采样时钟。FPGA程序的核心模块为采集控制逻辑,在完成ADC芯片的初始化配置之后,根据3.1节中的转换控制逻辑设计,采集系统的主控逻辑采用状态机的编程方式,如图5所示。状态机的各状态设计如下:

(1)AD_START:判断AD是否进入工作状态。

(2)AD_WORK:给出CONVST信号,AD启动转换。

(3)AD_WAIT:AD待机,处于低功耗状态。

(4)AD_BUSY:AD模数转换中,等待转换完成,BUSY信号拉低。

(6)READ_CH1-8:结合上一状态,按顺序读取各通道数据。待全部读完,返回判断是否进行下一次转换。

图5 采集控制状态机

4 实验验证

在完成硬件电路调试及软件程序编写之后,对多波束测深仪的采集电路进行相应的测试。测试设备及环境包括:安捷伦信号源32350A及电源E3631A各一台、PC机一台及PC端数据记录软件等。测试时,为方便实时观测,在1~32通道和65~112通道同时加载正弦信号196 kHz、峰峰值500 mV和1V,其余通道空载状态。图6即为PC机上数据记录界面,从图中可以清楚的看出,对应数据按通道排开,在1~32及65~112通道上示意出接收数据幅度归一化值,以初步判断各通道数据是否正常。

图6 PC机数据记录软件界面

数据接收记录成文件,并导入至MATLAB中进行相关的分析。文中截取第二个通道数据进行分析,其时域的波形如图7 所示:(a)模拟端加载峰峰值500 mV正弦信号,(b)加载峰峰值1 V正弦信号。从理论上计算,ADC转换芯片的参考电平峰值为5 V,图7(a)加载至模拟通道上的正弦信号单峰值250 mV,数据输出格式为16位有符号数,则理论上最大数字量为0.25 V×(32768/5 V)=1 638。根据图7(a)中时域正弦信号的单峰值可以看出数字量在1 700左右。由于信号源模拟信号量存在小幅误差,因此该值与理论计算符合一致。同时比较图7(a)和(b),两次的采集数字量为2倍关系、同相位,符合理论值。

同时,当数字采集电路全部模拟128路通道加载196 kHz、峰峰值500 mV正弦信号,并进行长时间拷机实验,采集电路工作状态正常,读取安捷伦电源E3631A上的电流数值为1 A左右,电源电压5 V,根据功耗为电压乘以电流的关系,可以计算得到功耗为1 A×5 V=5 W左右。

图7 不同输入幅值情况下通道2的时域波形

5 结论

文中设计了基于FPGA的多通道数据采集控制电路系统,充分运用了FPGA可编程的灵活性,具有结构简单、易于控制、小型化、低功耗等特点。经过相关验证测试,该采集系统各通道数据采集正确、工作稳定可靠,并应用于多波束测深仪项目,对国产多波束的小型化实现具有实际工程应用价值。

同时,结合FPGA丰富的资源及并行处理能力,后续可以考虑承担波束形成、滤波等相关信号处理算法,以减轻信号处理机的负担,更有利于系统的集成化。

[1]李家彪.多波束勘测原理技术与方法[M].北京: 海洋出版社,1999: 2-10.

[2]冯森.便携式多波束测深系统信号采集与控制平台[D].哈尔滨工程大学,2013.

[3]Altera Corporation.Cyclone III Device Handbook[Z]2009:3-10.

[4]吴厚航.FPGA设计实战演练.[M].北京:清华大学出版社,2015:3-10.

图6 10个被动声呐节点位置优化后的探测覆盖范围及探测概率分布

3 结论

基于被动声呐节点的配置优化仿真分析结果表明,以信号余量为基础的探测覆盖范围、探测概率可以较好地反映区域水声系统的探测能力;采用最快上升法对多节点优化问题,可大大减小配置优化运算量;和单节点独立检测相比,被动联合探测可增大探测覆盖范围、提高探测概率。为后续大范围、多类型声呐节点的区域配置优化方法研究奠定基础。

参考文献:

[1]刘伯胜,雷家煜.水声学原理[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社,2006

[2]Ocean Engineering at Florida Atlantic University[EB/OL].[2016-05-05].http://www.oe.fau.edu/research/ ams.html,2010.

[3]PATRICK N NGATCHOU.Multiobjective multistatic sonar sensor placement[C].2006 IEEE Congress on Evolutionary Computations,2006.

[4]ERDINC OZGUR,WILLETT PETER.Multistatic sensor placement: a Tracking approach.information fusion[C].ICIF 2006.9th International Conference,2006.

[5]何友,王国宏,陆大金,等.多传感器信息融合及应用[M].北京: 电子工业出版社,2000.

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