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空时自适应处理(Space-Time-Adaptive-Processing,STAP)算法能够有效地抑制杂波和干扰。经过四十多年的发展,STAP算法的基础理论已比较成熟,目前其工程实现研究是该领域的主要研究方向之一。STAP算法工程实现的关键就是实时计算出自适应权值。近些年,现场可编程门阵列(FPGA)技术在数字信号处理领域得到了广泛应用。为此,围绕基于FPGA的STAP实现技术及其自适应权值计算展开了研究,主要内容如下:1.提出了一种基于QRD_MGS算法的无开方STAP权值计算算法。采用Modified Gram Schmidt QR分解算法(QRD_MGS)能够避免直接估计协方差矩阵及其求逆运算。针对基于QRD_MGS求解STAP权值的传统算法中存在冗余开方运算这一不足,提出了一种无开方权值计算方法。该方法通过对原始上三角矩阵等价变形,使其每个元素由未开方值表示,从而省去了开方操作。无开方算法方法相对原方法而言,规避了开方运算,减少了除法计算量,并提高了权值计算精度,同时算法结构更适合硬件实时实现。2.研究了无开方QRD_MGS算法的FPGA实现技术。深入分析了该算法的内在并行性,并将其划分成五个任务。为降低任务时钟开销,设计了子任务划分策略。该策略将任务分解为若干子任务,各子任务流水执行,并充分利用子任务间的并行特点覆盖时钟消耗。基于此,设计并实现了其FPGA并行映射结构。3.研究了自适应权值回代求解算法在FPGA的实现技术。深入分析了回代算法的执行过程,并对该算法的内在并行性进行了开发。根据前、后向回代输入数据的不同时序特点,分别设计了不同的并行计算结构。其中,前向回代过程结构具有覆盖矩阵分解时钟开销的优点;而后向回代计算结构采用局部并行策略,减少了时钟开销,节省了乘法器、加法器等硬件资源。4.设计了一种降维STAP算法的FPGA映射方案。深入研究了降维STAP算法的处理流程,对其内在并行性进行了仔细分析,并将该算法的执行过程总结为了五步。对每步的局部并行性进行了开发,设计了局部并行、全局流水的并行映射策略,及其多片FPGA并行实现结构。该并行映射方案充分开发了算法的空间、时间并行性,提升了执行效率。