本文首先面向目标识别类信号处理系统，设计了一种基于“乘-累加”的可重构专用DSP结构。该结构可以通过重构，依次执行课题中系统要求的多种DSP算法。处理速度达到系统要求的指标，同时大大减少了系统使用的芯片数量，满足了系统空间限制需求。该结构设计对目标识别中应用的DSP算法具有很强的适应性，即具有技术创新性，又有实际应用价值。为开展更广泛意义上的可重构DSP结构研究与设计起到了很好的指导作用。 　　本文的另一项主要工作是设计了基于CORDIC的字长可重构处理引擎。可重构DSP技术的核心为可重构处理引擎(RPE)的结构设计。处理引擎结构的关键是可重构处理单元(RPU)结构的确定和RPU之间组织结构的确定。RPU设计的原则为本身要具有较高可重构性、在DSP领域具有很强的通用性、较高的处理速度。与MAC、查找表(LUT)、算术逻辑运算单元(ALU)等比较，CORDIC可以同时获得较高的性能和通用性，因此这里选择流水线CORDIC为可重构处理单元的核心。面向可重构设计对流水线CORDIC中模校正环节做了进一步改造，使得流水级别有所减少，而且改造后在圆周旋转和双曲旋转两种工作模式下模校正流水更加统一，进一步降低了硬件复杂度且有利于重构过程流水级别的分配。RPU之间组织结构既要提供足够通讯带宽又要具有很强的可扩展性。基于此选择了CORDIC单元与网格式可重构互联网络组成二维阵列的组织形式。针对粗颗粒度可重构结构只能适应某一种数据字长应用的缺点，结合DSP领域最常用的数据字长，设计了在CORDIC单元在这几种字长之间可重构的机制。 　　通过对上述设计结构的建模、算法映射、仿真和比较分析，显示本结构计算引擎在DSP领域具有很强的通用性，同时处理速度比通用的DSP处理器、FPGA以及国外已发表的有代表性的可重构计算机都有一定速度的提高。配置数据明显减少，十分有利于面向未来更有价值的动态可重构的发展趋势。高度可扩展性十分有利于有效利用由集成度提高带来的丰富的片内硬件资源。总之，基于CORDIC的DSP引擎具有很大的理论研究和实际应用价值，未来将会有很大技术发展前景。