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ASPEN培训课程
FPGA开发工程师、雷达信号处理算法工程师、自动驾驶感知系统硬件加速工程师、汽车电子研发人员。
理解毫米波雷达信号处理的基本流程（距离-多普勒FFT、CFAR、DOA估计）。
掌握FPGA上实现雷达信号处理关键算法的设计方法与优化技巧。
能够独立完成基于FPGA的雷达信号处理加速系统设计与验证。
车载毫米波雷达与FPGA加速概述：毫米波雷达在自动驾驶中的应用（测距、测速、测角）；雷达信号处理的实时性要求；FPGA在雷达信号处理中的优势（并行处理、低延迟、低功耗）；FPGA与DSP/GPU的对比。
雷达信号处理基础回顾：FMCW（调频连续波）雷达的工作原理；中频信号的组成（距离、速度信息）；ADC采样与数据组织（数据立方体）；雷达信号处理链（1D FFT、2D FFT、CFAR、DOA）。
FPGA开发基础：FPGA的基本结构（逻辑单元、DSP切片、块内存BRAM、收发器）；硬件描述语言（Verilog/VHDL）基础；Vivado/Vitis开发环境；IP核（Intellectual Property）的生成与使用。
FFT的FPGA实现：FFT算法原理（基2、基4）；FFT IP核的配置（点数、数据格式、流水线结构）；FFT的计算时序；多通道FFT的并行实现；FFT结果的输出与缓存。
距离-多普勒矩阵生成：ADC数据的流入与缓存；第一维FFT（距离FFT）的实现；距离FFT结果的转置存储；第二维FFT（多普勒FFT）的实现；距离-多普勒矩阵的生成。
CFAR检测的FPGA实现：CFAR检测的原理（单元平均、最小选择、最大选择）；CFAR检测的硬件实现结构（滑动窗口、参考窗、保护窗）；比较器的设计；CFAR阈值的自适应计算；检测点迹的提取。
角度估计（DOA）的FPGA实现：到达角（DOA）估计的原理（天线阵列接收相位差）；数字波束形成（DBF）的FPGA实现（复数乘法、累加）；MUSIC等超分辨率算法的FPGA加速挑战；角度计算结果的输出。
数据流与控制逻辑：雷达信号处理链的数据流设计（流水线）；各模块间的握手信号；FIFO与缓冲区的设计；状态机的设计；处理延迟的优化。
存储器优化：BRAM的使用策略（双端口、乒乓操作）；DDR/SDRAM的接口设计；数据在片内与片外的分配；存储带宽的优化。
定点数设计与量化：浮点数与定点数的对比；定点数位宽的选择（精度与资源的平衡）；FFT中的定点数溢出处理；仿真验证（MATLAB定点模型与FPGA结果的比对）。
系统集成与测试：与雷达前端（RF收发器）的接口（LVDS、JESD204B）；与后续处理器（CPU、DSP）的接口（PCIe、Ethernet）；片上调试（ILA/VIO）；资源利用率与功耗分析。
综合实战项目：基于FPGA（Xilinx Zynq/Altera Cyclone）的毫米波雷达信号处理加速系统开发，包含ADC数据接口、距离-多普勒FFT实现、CFAR检测实现、DOA估计实现、结果输出与验证。
