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波达方向估计是阵列信号处理中的重要分支,经过几十年的发展,波达方向估计理论十分丰富,不论是早期的Capon最小方差法,还是Schmidt等人提出的多重信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)算法,亦或是最大似然方法,计算量都十分巨大,尤其是很多算法还涉及到矩阵运算,包括矩阵的数学分解,矩阵的加减法等,这限制了算法在硬件平台的应用。随着半导体工业的发展,单片可集成的电路规模越来越大,使得将各种复杂算法应用在单片集成电路上成为可能。FPGA作为半定制电路,以其强大的并行计算能力和可重配置的特性在数字信号处理领域被广泛使用。本论文根据基于流行分离的二维DOA估计方法,将该算法在FPGA上实现。本论文内容具体安排如下:首先介绍DOA的发展与国内外研究现状,对常见的波达方向估计天线阵列结构,如均匀线阵、均匀圆阵做简要介绍。其次,对DOA估计子空间算法中利用噪声子空间和阵列流形相互正交性质进行波达方向估计的MUSIC算法作介绍,并分析MUSIC算法理论上的优点,空间分辨率高,具有渐进无限的分辨率,同时也分析MUSIC算法在实际应用中的缺点,计算量大,在传统的硬件平台上难以实现。最后介绍了什么是流形分离技术以及流形分离技术的目的,对传统的MUSIC代价函数通过流形分离技术进行变形,新得到的代价函数是典型的2-D DFT形式,可以通过2-D FFT算法快速计算空间谱,极大的降低了MUSIC算法的计算量,并且可以通过设置FFT点数来调整估计精度。然后总结了基于流形分离技术的二维DOA估计算法的Matlab仿真步骤,对于算法中的关键——Jacobi算法进行了介绍,Jacobi算法以其良好的并行性非常适合使用FPGA实现。在FPGA实现双边Jcobi算法过程中,本论文对其中的一些非线性的复杂运算,根据FPGA特点提出一些改进方法,主要是利用Cordic方法来简化矩阵的数学分解中的矩阵旋转,该改进方法降低FPGA资源使用,提高了运算精度及实时性,在进行谱搜索时,直接搜索需要很大的存储空间来存储空间谱,本文通过实时搜索的方式,进一步降低了存储资源的占用,提高了实时性。通过Matlab仿真与Modelsim仿真结果比较,验证FPGA实现的正确性。