拆解AERIS-10开源相控阵雷达:10.5GHz PLFM脉冲压缩到20公里探测的完整链路
【免费下载链接】PLFM_RADAROpen-source, low-cost 10.5 GHz PLFM phased array RADAR system项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pl/PLFM_RADAR
AERIS-10 是一套完全开源的 10.5GHz 脉冲线性调频(PLFM)相控阵雷达系统,提供 3 公里和 20 公里两个探测距离版本。仓库包含完整的原理图、Gerber 生产文件、FPGA 信号处理固件、STM32 微控制器代码和 Python 图形界面,覆盖从射频前端到目标显示的全链路。
项目速览
相控阵雷达的硬件设计与核心算法过去基本封闭在厂商内部。AERIS-10 把 16 通道收发链路、波束成形、脉冲压缩和多普勒处理全部公开,让研究者、无人机开发者和 SDR 爱好者能低成本地构建并拆解一套真实的雷达系统,而不只是跑仿真。
- 双版本:AERIS-10N 探测 3km,配 8×16 贴片天线阵列;AERIS-10X 探测 20km,配 32×16 介质填充槽孔波导阵列
- 16 通道全电子波束扫描:±45° 俯仰/方位电子指向,另有步进电机提供 360° 机械旋转
- 全栈开源:硬件(CERN-OHL-P 许可)与软件(MIT 许可)双许可,原理图、布局、固件、GUI 一应俱全
- FPGA 实时处理:Xilinx XC7A50T 完成数字下变频、抽取滤波、脉冲压缩、多普勒 FFT、MTI 与 CFAR 检测
- 系统集成:STM32F746 负责上电时序与外设配置,GPS/IMU 用于位置定位与姿态修正
信号链全景:从调频脉冲到目标点
整台雷达是一条"数字产生射频、射频换回数字"的对称链路。发射方向上,FPGA 驱动 DAC 生成 PLFM 调频脉冲,LTC5552 混频器将其上变频到 10.5GHz,ADAR1000 相移网络为 16 个通道分别注入相位,波束即可指向任意方位;接收方向完全镜像——天线收到的回波经 ADTR1107 前端放大、相移合成、下变频后由 ADC 数字化,再送进 FPGA 完成全部信号处理。

各板卡的分工如下:
- 电源板:提供全部电压等级并完成滤波与时序控制
- 频率合成板:AD9523-1 低抖动时钟发生器为收发频率合成器(ADF4382)、DAC、ADC 和 FPGA 提供相位对齐的时钟参考
- 主板:集成 DAC、2 个混频器、4 片 4 通道相移器(ADAR1000)、16 颗前端收发芯片和 XC7A50T FPGA
- 功放板 ×16:仅 10X 版本使用,每片一颗 10W GaN 功放(QPA2962),把每通道输出从约 1W 推到 10W
- 天线阵列:贴片阵列(10N)或介质填充槽孔波导阵列(10X)
FPGA 内部的数字流水线按固定顺序执行:原始 ADC 采集 → I/Q 基带下变频 → CIC/FIR 抽取滤波 → 匹配滤波脉冲压缩 → 多普勒 FFT → MTI 动目标检测与 CFAR 恒虚警判决 → USB 输出给上位机。
从零搭建:硬件、软件与联调步骤
硬件准备
- 把 Gerber 文件发给 PCB 厂家。主板、功放板、电源板、频率合成板和贴片天线的生产文件及 BOM 物料清单都放在
4_Schematics and Boards Layout/4_7_Production Files目录下,BOM 与 Gerber 同目录存放 - 按 BOM 采购元器件,射频器件(混频器、相移器、功放)建议优先确认货期
- 按
4_Schematics and Boards Layout/4_6_Schematics中的原理图焊接组装;机械结构和外壳图在仓库8_Utils/Mechanical_Drawings目录,另需滑环、步进电机与散热风扇
⚠️ 上电时先关闭射频发射通路,逐级确认各路供电电流正常后再使能 PA。
软件环境
Python 3.8+ 用于 GUI,Vivado(免费版)用于修改 FPGA 逻辑。当前主推的 GUI 是 V7(PyQt6),核心代码在9_Firmware/9_3_GUI/的v7子目录中:
pip install -r requirements_v7.txtFPGA 侧用仓库自带的 TCL 流程脚本构建与烧写位流,run_regression.sh可以批量跑测试平台验证改动没有破坏现有链路。
联调顺序
项目自带一份硬件上电检查清单(Bring-Up 文档),建议严格按此顺序推进:先确认 FPGA 配置完成与 JTAG 枚举,再核对时钟状态引脚和 LO 锁定标志,然后验证 ADAR1000 相移器读回,最后才打开 PA 偏置和射频发射。每一步都有明确的"通过判据"和"中止条件",遇到异常先回退到心跳镜像定位问题层级。
验证结果
数据经 USB 上行后,GUI 会实时渲染距离-多普勒热图、瀑布图并叠加 CFAR 检测结果:
仓库9_Firmware/9_2_FPGA/目录下的tb/测试平台集合(含真实数据回放)可以对照 FPGA 输出与 Python 黄金参考,是理解整条数字链路最快的方式。
关键技术点:波束成形、脉冲压缩与混合 AGC
相控阵波束成形
它是什么:4 片 ADAR1000 各驱动 4 个通道,共 16 个天线单元由数字相移网络控制。为什么重要:波束指向完全由相位决定,±45° 内无需任何机械动作即可完成扫描,速度快且无惯性部件。一句话原理:给每个单元施加按方位成线性递增的相位偏移,主瓣方向就对准期望角度。阵列方向图通过 Kaiser 窗加权把副瓣压到约 -25dB,仓库5_Simulations中保留了这套仿真的方向图结果:
PLFM 脉冲压缩
它是什么:发射长脉冲但让载波频率在脉冲内线性扫频,FPGA 内用匹配滤波器(相关器)将其压缩回接近基带的窄脉冲。为什么重要:长脉冲保证总能量(探测距离),压缩后的窄脉冲又保留了米级距离分辨率——两者本来互相矛盾,调频让它们共存。一句话原理:回波与参考调频波形做相关,只有到达时间对齐时才会产生尖锐的相关峰,位置即距离。
混合自动增益控制
它是什么:跨 FPGA、STM32、GUI 三层的增益环路。为什么重要:近目标和远目标的回波强度可相差百倍,固定增益下总有一端溢出或淹没。一句话原理:FPGA 实时监测信号幅度,STM32 据此调整接收增益,并通过 DAC5578 对每个 PA 通道的栅极电压做闭环校准,GUI 层则提供参数配置与策略覆盖。
两个版本与落地场景
| 参数 | AERIS-10N(Nexus) | AERIS-10X(Extended) |
|---|---|---|
| 工作频率 | 10.5GHz | 10.5GHz |
| 最大探测距离 | 3km | 20km |
| 天线 | 8×16 贴片阵列 | 32×16 介质填充槽孔波导阵列 |
| 波束控制 | ±45° 电子扫描 | ±45° 电子扫描 |
| 机械扫描 | 360° 步进电机 | 360° 步进电机 |
| 输出 power | 约 1W ×16 通道 | 10W ×16 通道(GaN 功放) |
无人机低慢小目标探测:3km 对低空慢速目标已经足够提前量,±45° 电子扫描配合 360° 机械旋转覆盖大范围空域,而 10N 版本省去了 16 块 GaN 功放板,成本与射频焊接难度都低一档——这正是它适合实验室和无人机团队的原因。
远程气象监测:10X 版本的 20km 距离和 32 单元波导阵列增益面向气象等远距场景,多普勒 FFT 输出可直接用于径向速度估计,对应上表中的高功率与大面积孔径两项规格。
教学与算法验证:完整的 FPGA 流水线加上tb/目录的测试平台与真实数据回放,让学生能逐模块验证波束成形、匹配滤波和 CFAR 算法,而不是只看公式推导。
调优与扩展方向
- 副瓣抑制:更换孔径加权窗(如 Kaiser 窗参数)换取更低的旁瓣水平,仿真脚本在
5_Simulations目录可复现 - 信噪比:调整 CIC/FIR 抽取链的带宽与增益分配,在通带平坦度与带外抑制之间取平衡
- 杂波抑制:CFAR 的单元数与虚警率阈值直接影响点迹质量,可结合 MTI 阶数一起调
- AGC 动态:调整 FPGA 监测窗口长度与 STM32 步进幅度,改善强目标与弱目标交替时的收敛速度
- 功能扩展:GUI 的
v7模块结构(processing.py、replay.py、software_fpga.py)便于插入目标分类、轨迹滤波或 HDF5 记录等后处理逻辑
参与方式
硬件设计文件采用 CERN Open Hardware Licence V2 – Permissive 许可,软件与固件采用 MIT 许可:可自由使用、修改并用于商业产品,保留版权声明即可。
贡献入口按领域划分:
- FPGA 信号处理与测试平台:
9_Firmware/9_2_FPGA/ - STM32 固件与驱动:
9_Firmware/9_1_Microcontroller/(含tests/主机端测试套件) - Python GUI 与协议层:
9_Firmware/9_3_GUI/ - 跨层一致性验证:
9_Firmware/tests/cross_layer/
具体分支流程与 PR 检查项见仓库根目录的CONTRIBUTING.md。
【免费下载链接】PLFM_RADAROpen-source, low-cost 10.5 GHz PLFM phased array RADAR system项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pl/PLFM_RADAR
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考