隨著測試參數種類增加，測試環境越來越復雜，海量雷達數據與有限存儲容量之間的矛盾日益明顯，實時數據采集與壓縮技術可以緩解這一矛盾的加劇。雷達數據采集系統采取了基于FPGA的LZW實時無損壓縮算法。該算法能夠實現追求采集信號精度的同時減低算法難度，已成功應用于某飛行測試實驗，性能指標滿足應用要求。

多頻連續波雷達是一種新體制雷達，能夠同時發射多個頻率的連續波正弦信號對多個目標的速度、加速度、距離、方位角、俯仰角等多組參數目標進行探測。具有設備簡單、體積小、重量輕、功耗低等優點[1]。

對于連續波體制雷達，目標參數多、信號處理的實時性強是其最顯著的特點。海量的回波數據使得存儲操作變得非常困難，并且也不易進行數據分析。數據的實時采集壓縮技術可以解決這一問題。由于雷達信號較為敏感，在大多數情況下雷達信號都需要先記錄，再事后取證、分析，所以只能采用實時無損壓縮。因此，要求多頻連續波雷達數據采集系統信號處理實時性好，處理數據量大，在追求目標采集測量精度的同時降低信號處理算法的復雜度，利于工程實現。

當前有很多壓縮與解壓縮方法都是基于軟件實現的，都是對數據進行后期處理。這種方法執行速度慢，耗費大量的CPU資源。采用硬件實現數據的實時無損壓縮能夠將高速信號變成緩變信號進行傳輸，降低通信的信道容量，提高數據的可靠性。在雷達信號數據采集系統中，完成數據的海量存儲并提高總線的數據傳輸速度應采用硬件實現數據的實時無損壓縮。

1 數據壓縮算法比較

數據壓縮算法有不同的分類方法，根據壓縮算法是否可逆可以分為可逆壓縮與不可逆壓縮。其中可逆壓縮也叫無失真編碼或無損壓縮。不可逆壓縮叫做失真編碼或有損壓縮。由于人的感覺器官對于圖片、聲音或視頻中的某些信息的丟失難以察覺，一般采用有損壓縮算法可以節約大量的存儲空間。主要有預測編碼、多分辨率編碼、分型圖形編碼等。無損壓縮算法主要有哈夫曼編碼、算術編碼、游程編碼和LZ編碼等[2]。其中哈夫曼編碼與算術編碼均根據源數據發生的概率進行編碼，需要對壓縮數據進行統計，處理過程緩慢，實時性差；游程編碼只有在字符連續出現4次以上才能獲得比較好的壓縮效果，不適用于壓縮雷達回波信號。LZ編碼是基于字典的模式，用單個代碼代替字符串，數據流式輸入，對數據源無分塊要求，實時效果好，解壓完全可逆。LZ編碼包括LZ77、LZ78和LZW(Lempel-Ziv-Welch Encoding)。本文根據雷達回波數據的壓縮要求選用LZW無損壓縮算法。

2 雷達數據采集系統硬件實現

本文介紹的多頻連續波雷達數據采集系統中16路模擬信號經過放大、跟隨、濾波處理后經高速模擬電子開關進入高速ADC，輸出16bit數字量。數字量的緩存與處理由采集處理模塊中的采集控制邏輯(FPGA)實現。壓縮后的數據在主控模塊的控制下經高速系統總線寫入數據存儲模塊中的存儲器陣列。原理框圖如圖1所示。

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3 基于FPGA的LZW算法設計

3.1 LZW數據壓縮算法

LZW數據壓縮算法是一種新穎的壓縮方法，具有實時性，壓縮效率高，可對不同的數據流進行自適應壓縮，對于緩變、重復性高的數據流，隨著數據量的增大， 壓縮效率能顯著提高。LZW算法有三個重要的對象：數據流(CharStream)、編碼流(CodeStream)和編譯表(String Table)。在編碼時，數據流是輸入對象，編碼流是輸出對象。數據流是指被壓縮數據，編碼流是指壓縮后輸出的代碼流，編譯表存儲的是數據的索引號，相同塊的數據只輸出第一塊的索引號，從而實現數據的壓縮。

LZW壓縮算法的基本原理是提取出待壓縮數據中的不同字符，基于這些字符創建一個編譯表，然后用編譯表中的字符索引替代原始數據中的相應字符，從而減少原始數據的大小。其中編譯表不是事先創建好的，而是根據原始文件數據動態創建的。

LZW壓縮算法的基本思想是建立一個串表，將輸入字符串映射成定長的碼字輸出，通常碼長設置為12bit，也可設置為15bit或者18bit。串表具有“前綴性”：假設任何一個字符串P和某一個字符S組成一個字符串PS，若PS在串表中，則S為P的擴展，P為S的前綴。字符串表是動態生成的，編碼前先將其初始化，使其包含所有的單字符串。在壓縮過程中，串表中不斷產生壓縮信息的新字符串，存儲新字符串時也保存新字符串PS的前綴P相對應的碼字。在解壓縮過程中，解碼器可根據編碼字恢復出同樣的字符串表，解出編碼數據流[3-4]。

3.2 FPGA模塊化設計