SETIT2009
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4. Résultats et discussion
Le logiciel Modelsim 6.1d est utilisé pour la
simulation de l’implémentation de l’algorithme de
formation de lobes proposé. Le vecteur de pondération
complexe d’antenne est obtenu par simulation sous
logiciel Matlab 7.1b selon la configuration UCA. Huit
(08) signaux synthétiques complexes générés par
Matlab ont été utilisés comme signaux reçus par
l’antenne réseau dans la simulation avec Modelsim.
Pour vérifier le fonctionnement de l’algorithme de
formation de lobes, nous avons généré huit (08)
signaux aléatoires complexes codés sur 8 bits qui
suivent une loi gaussienne de moyenne nulle et de
variance unité. Ces signaux représentent les échos de
cibles reçus par chaque antenne élémentaire. Le
scénario est sous l’hypothèse de présence d’une seule
cible à une direction de 45° avec un rapport
signal/bruit de 10dB.
La figure 8 représente les résultats de simulation
temporelle d’implémentation de l’algorithme de
formation de lobes sur FPGA de type XC2V1000-
4fg456.
Figure 8. Résultats de simulation temporelle.
Nous observons que la cible apparaît bien dans le
signal de sortie.
Le Tableau 1 résume les ressources hardware
consommées par le circuit réalisé de l’approche
d’implémentation proposée.
Tableau 1.
Les ressources consommées par le circuit
FPGA réalisé
Nous observons aussi, dans la figure 8, que le temps
de simulation est de 0.016ms pour une horloge FPGA
de 50MHz. Ce temps représente le temps nécessaire
pour traiter 800 échantillons.
5. Conclusion
Dans ce travail, nous avons proposé une approche
d’implémentation d’un formateur numérique de lobes
pour un réseau circulaire uniforme sur une carte de
développement FPGA de type Virtex-II™ V2MB1000
dotée d’un chip de type XC2V1000-4fg456C.
La description de la géométrie de réseau UCA et
l’algorithme de formation de lobes a été présentée.
L’exploitation de la caractéristique de symétrie des
pondérations pour un réseau UCA a permet de réduire
le nombre d’opérations et donc de ressources
consommées par le circuit FPGA réalisé.
L’approche d’implémentation proposée nécessite 16µs
pour le traitement des signaux reçus de 800
échantillons. Les ressources utilisées par le circuit
FPGA réalisé
représente 20% des ressources global de
la cible FPGA de type XC2V1000-4fg456C.
R
EFERENCES
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University of technology, Australia, November
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