激光雷达高速数据采集系统解决方案

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激光雷达实施方案

激光雷达实施方案

激光雷达实施方案激光雷达是一种通过激光束进行探测和测距的设备,广泛应用于自动驾驶、无人机、机器人等领域。

在实施激光雷达方案时,需要考虑到多个方面的因素,包括技术选型、安装位置、数据处理等。

本文将针对激光雷达实施方案进行详细介绍,希望能为相关领域的从业者提供一些参考和帮助。

首先,选择合适的激光雷达技术是实施方案的关键。

目前市面上有多种类型的激光雷达,包括固态激光雷达、机械式激光雷达、光学式激光雷达等。

在选择时需要考虑到实际应用场景和需求,确定最适合的技术类型。

其次,确定激光雷达的安装位置也是至关重要的。

激光雷达的安装位置直接影响到其探测范围和精度,需要根据具体应用场景进行合理规划。

例如,在自动驾驶领域,激光雷达通常安装在车辆的顶部或前部,以实现对周围环境的全方位监测。

另外,数据处理是激光雷达实施方案中不可忽视的一环。

激光雷达采集到的原始数据需要经过处理和分析,才能转化为对应的距离、速度、角度等信息。

因此,需要配备相应的数据处理设备和算法,以确保激光雷达系统能够高效、准确地工作。

除此之外,实施激光雷达方案还需要考虑到环境因素和安全性问题。

激光雷达对于光照、雨雪天气等环境因素都有一定的影响,需要在设计方案时考虑到这些因素,并采取相应的措施进行应对。

同时,激光雷达作为一种辅助驾驶和控制系统,其安全性也是至关重要的,需要严格遵守相关标准和规定,确保系统的稳定和可靠性。

综上所述,激光雷达实施方案涉及到技术选型、安装位置、数据处理、环境因素和安全性等多个方面的考虑。

在实际应用中,需要综合考虑这些因素,制定出合理、可行的方案,并在实施过程中不断进行调整和优化,以确保激光雷达系统能够达到预期的效果和性能。

希望本文所述内容能够为相关领域的从业者提供一些参考和帮助,推动激光雷达技术的进一步发展和应用。

激光雷达数据采集与处理流程

激光雷达数据采集与处理流程

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激光雷达高速数据采集系统解决方案

激光雷达高速数据采集系统解决方案
Start
Capture Data
Transfer Length Per DMA
Transfer To PC
DMA1
DMA2
DMA3
多次触发采集模式 多次触发采集模式将存储空间分成 N 个子段,可以接收连续触发 操作。系统自动将每次触发前后采集的数据存入对应的存储器子段, 这个过程不需要软件干预,采集卡也不需要重新启动。存储空间分段
QT1138 使用 PCI Express Gen2 传输协议时,连续数据读写速度为 3.0GB/s 。对于一些较老的主板可能不支持 PCI Express Gen2 传输, QT1138 将自动降为 PCI Express Gen1 协议传输,此时连续数据读写速 度为 1.4GB/s。
模拟信号输入 QT1138 具有 8 个独立的模拟信号输入通道为用户提供 4 种输入方式 选择: 标配: 交流耦合 采用 Balun 耦合,单端输入 输入阻抗 50Ω,输入范围 2Vpp 默认输入带宽 100KHz ~300MHz -OPT2: 直流耦合 采用运算放大器直流耦合,单端输入 输入阻抗 50Ω,输入范围 2Vpp,软件可配置 默认输入带宽 DC~100MHz -OPT3: 带程控增益输入 直流耦合,单端输入 支持软件程控增益设置 输入阻抗 50Ω,输入范围±50mVpp 到±5Vpp,软件可配置 输入带宽 DC~100MHz 具有直流偏置调节功能
系统框图:
CH1 INPUT
AFE
DDR3
DDR3
DDR3
DDR3
ADC
CH2 INPUT AFE
CH3 INPUT
AFE
ADC
CH4 INPUT AFE
CH5 INPUT

智慧高速公路解决方案

智慧高速公路解决方案
数据采集
大数据技术
利用大数据分析技术,对海量数据进行处理、分析和挖掘,为决策提供支持。
数据处理
为交通管理提供可视化、智能化的数据支持,帮助优化交通组织、路网规划等。
数据应用
构建智慧高速公路云计算平台,实现数据处理、存储和管理等功能。
云平台建设
根据业务需求,动态分配和调度计算、存储等资源,提高资源利用率。
推广智慧高速解决方案
针对高速公路运营管理的实际需求,不断完善智慧高速平台的功能,提高平台智能化水平。
完善智慧高速平台功能
加强与交警、路政和气象等部门的合作,实现数据共享和业务协同,提高智慧高速运营效率和服务水平。
加强与相关部门的合作
针对高速公路领域的新需求和技术发展趋势,开展后续研发工作,持续推进智慧高速技术的进步和应用。
资源调度
通过云计算技术,保障数据和系统的安全性、可靠性和稳定性。
信息安全
云计算技术
人工智能技术
智能预测
利用人工智能技术预测交通流量、车速等数据,为交通组织提供科学依据。
核心优势介绍
技术先进
智慧高速公路解决方案采用先进的大数据、云计算和人工智能等技术,具有高度创新性和前瞻性。
应用广泛
该方案可广泛应用于高速公路、城市道路等多种场景,提高交通运行效率和管理水平。
智能驾驶
01
通过高精度地图、传感器等技术,为车辆提供智能驾驶功能,包括自动驾驶、自动跟车、自动泊车等。
车辆智能驾驶辅助
车道偏离警示与控制
02
通过传感器和算法,实时检测车辆是否偏离车道,及时提醒驾驶员并采取相应的控制措施。
前方障碍物预警与规避
03
通过激光雷达等技术,实时检测前方障碍物,为驾驶员提供预警和规避建议。

智慧高速公路建设整体解决方案

智慧高速公路建设整体解决方案
应急救援系统
建立应急救援机制,提高应对突发事 件的能力。
建设内容与步骤
建设步骤 前期调研:对现有道路进行详细调研,了解道路状况和需求。
设计方案:根据调研结果,制定详细的建设方案。
建设内容与步骤
01
02
03
施工建设
按照设计方案进行施工建 设,确保施工质量。
调试与优化
对系统进行调试和优化, 确保系统的稳定性和可靠 性。
后期维护
建立完善的后期维护机制 ,确保系统的长期稳定运 行。
关键技术与应用场景
01
关键技术
02
物联网技术:实现各类设备的互联互通,提高数据 传输效率。
03
大数据分析技术:对海量数据进行挖掘和分析,为 决策提供支持。
关键技术与应用场景
• 人工智能技术:通过机器学习和深度学习算法,提高系统 的智能化水平。
风险管理
识别和评估潜在的风险因素,制定相应的应对措施,降低项 目风险。
THANKS
谢谢您的观看
实时交通流监测
01
通过安装交通流量监测设备,实时监测道路交通状况,包括车
流量、车速、车道占有率等。
信号灯配时优化
02
根据实时交通流数据,动态调整交通信号灯的配时方案,提高
道路通行效率。
紧急情况优先
03
在紧急情况下,如交通事故或道路施工,调整交通信号灯配时
,保障应急车辆快速通行。
交通流量监测与预测
数据采集与传输
路网信息采集与发布
信息采集技术
采用高精度传感器、雷达、摄像头等设备,实时 采集路网交通流量、路况、气象等信息。
信息处理与分析
对采集到的信息进行预处理、数据挖掘和分析, 提取有用的路网状态信息。

测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法

测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法

测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法测绘技术是现代社会中不可或缺的一项技术,它能够帮助我们快速而准确地获取地理信息,为城市规划、灾害防护等方面提供有力支持。

而激光雷达作为一种高精度、高效率的测绘设备,被广泛应用于地形测绘、三维模型重建等领域。

本文将重点介绍激光雷达数据处理与分析方法。

激光雷达是一种利用雷射传输脉冲激光束并接收反射信号的设备。

其工作原理基于光电子技术和遥感技术,可以快速、准确地获取地面点云数据。

激光雷达利用脉冲激光束照射地面,通过测量激光束从发射到反射返回的时间,再结合设备接收到反射信号的强度,可以计算出地面点到激光雷达的距离。

通过激光雷达不断扫描并记录这些距离信息,就可以构建出地面的三维点云模型。

激光雷达数据处理与分析方法主要包括数据预处理、特征提取、分类和分割等步骤。

首先,数据预处理是指对原始激光雷达数据进行滤波、去噪和配准等操作,以提高数据的质量和准确性。

滤波主要是通过滤波算法对数据进行平滑处理,去除异常点和错误点,使数据更为可靠。

去噪则是对数据中的噪声进行消除,以减少对后续分析的干扰。

配准是指将多次扫描获得的数据点云进行配准,消除不同扫描之间的误差,从而得到整体一致的点云模型。

特征提取是激光雷达数据处理的关键步骤之一,它是根据点云数据的特点提取出其中的几何和拓扑信息。

常见的特征包括地面和非地面点的提取、建筑物轮廓提取等。

其中,地面点提取是指根据地面点的特征(如高度、密度等)将其从点云数据中分离出来。

非地面点则是指与地面不相关的点云,通常代表建筑物、树木等物体。

建筑物轮廓提取是指通过分析建筑物附近的点云特征,将建筑物的轮廓进行提取,以实现建筑物的三维模型重建。

分类是激光雷达数据处理的另一个重要步骤,它是根据点云数据的属性信息对不同类型的物体进行分类和识别。

常见的分类任务包括道路识别、建筑物分类和植被分类等。

道路识别是指识别出点云数据中的道路地面,为交通规划和路径规划等提供参考。

激光雷达的数据处理与应用

激光雷达的数据处理与应用一、激光雷达概述激光雷达(LIDAR)是一种利用激光束扫描物体并测量距离、速度和方向的遥感技术。

它有着高精度、高分辨率、远距离、全天候、三维数据等优点,广泛应用于机器人、自动驾驶、测绘、地质勘探、城市规划等领域。

二、激光雷达数据处理激光雷达所采集的数据一般为三维点云数据,是由一个光束扫描得到的数据集合。

点云数据的处理主要包括数据去噪、地面提取、特征提取、点云配准等步骤。

1. 数据去噪数据去噪是点云处理过程中的重要一步,可以提高后续处理的效率和数据的准确性。

常见的数据去噪方法有Hampel滤波、高斯滤波、形态学滤波等。

2. 地面提取激光雷达所采集的点云数据中包含了地面、建筑物、植被等信息。

在机器人、自动驾驶等应用场景中,地面信息是非常重要的。

地面提取可以采用基于聚类、分割、曲面拟合等方法,例如RANSAC算法、最小二乘法等。

3. 特征提取在机器人、自动驾驶等场景中,需要从点云数据中提取出一些特征信息,例如建筑物的角点、墙面等信息。

特征提取可以采用Harris角点检测、SIFT、SURF等方法。

4. 点云配准激光雷达常常需要在不同的时间、位置、角度下采集数据,不同数据之间需要进行配准。

点云配准可以采用基于特征的配准、基于ICP(Iterative Closest Point)的配准等方法。

三、激光雷达应用激光雷达的广泛应用使其逐渐成为人工智能、机器人、自动驾驶等领域的重要技术之一。

下面列举几个典型的应用案例。

1. 机器人导航激光雷达可以用于机器人的导航和避障。

机器人通过激光雷达获取周围环境信息,结合自身运动状态,利用SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)算法构建环境地图,实现自主导航。

2. 自动驾驶激光雷达是自动驾驶系统中不可或缺的部分。

它可以获取周围环境信息,包括道路、车辆、行人等,实现自动驾驶车辆的感知与决策。

3. 测绘激光雷达可以用于地形测量、海洋勘探、空中摄影等测绘领域。

基于FPGA与DSP的雷达高速数据采集系统


Me n h l , o n ci g t e d gtlsg a r c s o o A D c n e t rd r cl u d l a o t e n t i l aa ta se , n a w i c n e t h i i i lp o e s r t / o v re ie t wo l e d t o- me y d t rn f r a d e n a n y h t a e t y £m’ r l bl y a d r a-i . h s p p rp o o e i h s e d d t c u st n s se b s d o P n P f c s s e s ei i t n lt a i e me T i a e r p s d a h g -p e a a a q ii o y tm a e n F GA a d DS i amig a h a e a a c o sg a. e d t a s r ewe n A/ c n et ra d te hg —p e xe n l mo it r c i n tte l s rr d re h i 1 T aa t n f t e D o v re n h ih s e d e tr a n h r e b me  ̄ n e f e a
f AD n h a a tr f E F we e d s r e ,a d te t o C a d t e p r mee s o MI r e c b d n h i n rt g a d r a i g F F a i ltd T e k y i mig o w ii n d n I O w s smu a e . f n e h e
时序 以及 D P的 E F的设 置参 数 ,并 对 异 步 HF 数 据 读 写 进 行 仿 真 。结 合 硬 件 结 构 详 细地 分 析 设 计 应 注 意 的 问 S MI O

激光雷达数据处理方法及应用案例

激光雷达数据处理方法及应用案例激光雷达(LIDAR)是一种通过激光束扫描目标物体并测量反射返回的光信号来获取地表特征的主要工具。

它能够提供高精度、高分辨率的三维点云数据,因此在许多领域有着广泛的应用。

本文将介绍激光雷达数据的处理方法及应用案例。

一、激光雷达数据处理方法激光雷达数据处理主要分为三个步骤:数据获取、数据处理和数据应用。

1. 数据获取激光雷达通过发射脉冲激光束并测量其返回时间来获取目标物体的距离信息。

同时,激光雷达还可以测量激光束的旋转角度和俯仰角度,从而确定目标物体的位置和方向。

激光雷达通常安装在载体上,如飞机、汽车或机器人,通过扫描来获取目标物体的点云数据。

2. 数据处理激光雷达返回的原始数据通常以点云的形式存在,每个点表示一个目标物体的位置和特征。

在对这些点云数据进行处理前,需要进行数据预处理,包括去除噪声、点云配准和点云分割等步骤。

其中,去除噪声可以通过滤波算法来实现,如高斯滤波和中值滤波等;点云配准可以将多个扫描数据对齐,以获得全局一致的点云模型;点云分割则可以将点云分为不同的物体或地面。

在数据处理的过程中,还可以运用机器学习和深度学习的方法来提取更多的信息。

例如,可以使用聚类算法将点云中的点进行分类,以便进行目标检测和识别;还可以使用卷积神经网络对点云进行特征提取,以实现更高级的任务,如语义分割和目标跟踪等。

3. 数据应用激光雷达数据在地图制作、机器人导航、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。

其中,最常见的应用是地图制作和三维建模。

激光雷达可以快速获取高精度的地表特征,例如建筑物、道路、树木等,这些信息可以用于制作数字地图和建模城市环境。

此外,激光雷达还可以用于机器人导航,通过实时获取周围环境的三维点云数据,机器人可以更准确地感知和定位自身的位置,从而实现自主导航和避障。

二、应用案例1. 地图制作激光雷达在地图制作方面的应用非常广泛。

例如,Google地图利用激光雷达数据获取城市的三维地形和建筑物信息,以提供更准确的导航服务。

高速公路雷达测速抓拍系统项目技术方案书

2、
雷达测速抓拍系统主要由测速雷达、摄像机、图像采集模块、小型工控机、数据传输模块、布光灯控制模块、补光灯、安装支架等设备。
硬件设备配置及主要参数:
3
3
真正检测双向10个车道
可检测车速、车型分类、所在车道
可检测每个车道的车流量或占有率
不受中央隔离带及金属护栏的影响
可精确地检测每个车道上每辆车的速度
自动校正安装角度,自动监测车道
专业图形采集卡的图像显示采集分辨率:1024*768,可实现多路视频信号的实时切换/扫描、同时采集处理。
违章检测模块
违章检测有超速违章自动检测和人工协助检测。超速违章由测速雷达自动检测,当雷达的检测到通过车辆的速度超过规定的限制速度时,产生一个抓拍信号,通知图像抓拍模块进行实时抓拍超速违章车辆的图像;不按车道行驶、违章掉头、违章停车、跨压双黄线等交通违法行为由人工协助系统进行抓拍,当操作员发现这些违章后,通过操作计算机来完成抓拍任务。
利用在航空航天技术的成果,开发了基于车牌自动识别为核心技术的“雷达测速抓拍系统”。该系统可方便地安装在高速公路两侧或隔离带中央,自动对过往的车辆实施不停车测速、抓拍、车牌识别、黑名单比对等工作,通过实时报警提示实施拦截、现场处罚或将违章车辆的抓拍图像和车牌识别信息保存在数据库中用以事后执法;系统可靠性高、实用性强、拆装简单、操作方便。该系统可以大大提高公路执法的工作效率,是公安部门打击犯罪、违章、违规行为的得力助手。
产品优势
享有专利权的数字雷达波监测技术与模拟波不同。它每一秒发射100万次雷达波,能精确定位车辆,同时可以跨越中央隔离带的防眩板、树丛及金属护栏等障碍物监测到部分被遮挡的车辆,从而大大降低了隔离带对监测精度的影响
在高速公路或桥梁的应用中,HD125只需1.8米的侧移量就可以精确地监测出双向10个车道的交通数据。(侧移量是指立柱的位置到检测车道边缘线的距离)
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激光雷达高速数据采集系统解决方案0、引言1、当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息,如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率,由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法,可测量目标形状的对称性。

雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。

接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。

1、雷达原理目标标记:目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。

在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。

图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定:1、目标的斜距R;2、方位角α;仰角β。

如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。

在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D,方位角α,高度H。

图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置系统原理:由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。

电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。

目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。

雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。

接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。

图1.2 雷达系统原理图测量方法1).目标斜距的测量雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。

如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。

由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。

我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或2rctR图1.3 雷达测距2). 目标角位置的测量目标角位置指方位角或仰角, 在雷达测量这两个角位置基本上都是利用天线的方向性来实现的。

雷达天线将电磁能量汇集在窄波束内, 当轴时回天线波束轴对准目标时, 回波信号最强, 如图1.4实线所示。

当目标偏离天线波束波信号减弱, 如图上虚线所示。

根据接收回波最强时的天线波束指向, 就可确定目标的方向, 这就是角坐标测量的基本原理。

天线波束指向实际上也是辐射波前的方向。

图1.4 角坐标测量3). 相对速度的测量对速度时, 接有些雷达除确定目标的位置外, 还需测定运动目标的相对速度, 例如测量飞机或导弹飞行时的速度。

当目标与雷达站之间存在相收到回波信号的载频相对于发射信号的载频产生一个频移, 这个频移在物理学上称为多卜勒频移, 它的数值为式中, fd 为多卜勒频移,单位为Hz; v r 为雷达与目标之间的径向速度,单位为m/s; λ为载波波长,单位为m 。

当目标向着雷达站运动时, v r >0, 回波载频提高; 反之v r <0, 回波载频降低。

雷达只要能够测量出回波信号的多卜勒频移fd, 就可以确定目标与雷达站之间的相对速度。

4). 目标尺寸和形状如果雷达测量具有足够高的分辨力, 就可以提供目标尺寸的测量。

由于许λrd v f 2=多目标的尺寸在数十米量级, 因而分辨能力应为数米或更小。

目前雷达的分辨力在距离维已能达到, 但在通常作用距离下切向距离(RQ)维的分辨力还远达不到, 增加天线的实际孔径来解决此问题是不现实的。

然而当雷达和目标的各个部分有相对运动时, 就可以利用多卜勒频率域的分辨力来获得切向距离维的分辨力。

例如,装于飞机和宇宙飞船上的SAR(综合孔径)雷达, 与目标的相对运动是由雷达的运动产生的。

高分辨力雷达可以获得目标在距离和切向距离方向的轮廓(雷达成像)。

2、数据采集系统坤驰科技自主研发的QT1138是一款同时具备直流耦合程控放大器和支持宽带通讯信号输入的高速数据采集卡。

这些特性使得QT1138成为激光雷达系统数字处理模块中应用的理想工具。

QT1138提供快速的PCI Express 2.0 x8数据传输接口,尤其适合于OEM应用。

QT1138的采样率在8通道工作工作模式下为250Msps/CH。

模拟带宽在交流输入模式下高达300MHz,适合宽带IF采样应用;在直流程控输入模式下高达100MHz,适合高速窄脉冲采集;开发套件允许用户自定义实时处理算法。

系统性能●最大支持8通道同步采集。

●最高250MSPS采样率。

●采用250MSPS单芯片双通道ADC。

●16bit 转换精度。

●支持AC、DC藕合方式;支持高频脉冲信号输入。

●最大板载4GB DDR3存储器。

●支持外部触发输入或输出。

●PCIe x8 Gen2数据传输接口,连续传输率3.0GB/s。

● 具有板载FPGA 支持高速实时信号处理能力 ● FPGA 支持用户自定义逻辑开发。

● 快速PCIe 总线实时传输采集数据 ● 捕获宽带信号。

● 提供开放的QTex 逻辑开发平台 ● 用户可自定义开发FPGA ● 大容量板载存储器● 缩短开发时间,加快系统搭建速度● 硬件可接受定制修改,如有此需求请联系坤驰科技系统框图:JTAGCH1 INPUT REF CLK INPUTTrig/GPIOCH2 INPUTCH3 INPUTCH4 INPUTCH5 INPUT CH6 INPUTCH7 INPUT CH8 INPUT硬件功能:PCI Express x8 总线QT1138 通过PCI Express 8-lane 总线连接到计算机主机。

每对Lane 支持5.0Gbps (Gen2)的数据传输速度。

QT1138采集卡采用PCI Express 16-lane 插卡的机械结构,使用其中8-lane 物理连接。

QT1138使用PCI Express Gen2传输协议时,连续数据读写速度为3.0GB/s。

对于一些较老的主板可能不支持PCI Express Gen2传输,QT1138 将自动降为PCI Express Gen1协议传输,此时连续数据读写速度为1.4GB/s。

模拟信号输入QT1138 具有8个独立的模拟信号输入通道为用户提供4种输入方式选择:标配:交流耦合●采用Balun耦合,单端输入●输入阻抗50Ω,输入范围2Vpp●默认输入带宽100KHz ~300MHz-OPT2:直流耦合●采用运算放大器直流耦合,单端输入●输入阻抗50Ω,输入范围2Vpp,软件可配置●默认输入带宽DC~100MHz-OPT3:带程控增益输入●直流耦合,单端输入●支持软件程控增益设置●输入阻抗50Ω,输入范围±50mVpp到±5Vpp,软件可配置●输入带宽DC~100MHz●具有直流偏置调节功能INPUT板载采集存储器QT1138板载128位宽DDR3存储器用于缓存采集数据。

DDR3读写数据率为1033MHz ,能为用户提供最大128Gb/s 的数据吞吐率,支持各种采集模式下的数据并发读写。

采集时钟发生器QT1138采用超低抖动时钟信号产生模块配合高稳定、低相位噪声时钟参考源来保证采集时钟的性能。

时钟发生器采用独立的屏蔽模块,支持板载参考源、外部参考时钟源以及同步接口参考时钟输入。

通用输入输出接口XilinxVirtex 6FPGADirectionXIO1XIO2XIO3XIO4MMCX 1MMCX 2MMCX 3MMCX 4前面板有4个通用IO 可以使用。

可以通过编程自定义这些IO 用途;同时这些IO 可通过软件设置,作为输入、输出触发信号使用。

散热方式:QT1135提供两种散热方式,用户可以根据自己的机箱尺寸和安装条件进行选择: 标配: 轴流风扇散热采集功能以及选项:环形缓冲采集模式QT1138设计了环形缓冲功能,因此具备采集触发时间前数据的能力。

一旦采集卡满足触发条件,触发前的采集数据和触发后的数据同时存入板载的大容量存储器中;随后通过PCI Express总线读入到主机中。

在一次触发-采集过程中,用户可以自由设置触发前采集数据长度和触发后采集数据长度,这两个长度之和为一次采集数据总长度。

F IFO采集模式该功能将板载内存虚拟为一个大容量FIFO,允许采集数据由该FIFO缓冲后连续不断的通过PCI Express 总线传输到主机内存或硬盘中。

在FIFO模式下,系统会预先设置FIFO容量和实时监测FIFO 状态,并自动启动PCI Express DMA操作,进行数据搬运工作。

FIFO 模式工作后,其采集数据长度容许无限长,限制条件为主机的内存容量或硬盘容量。

多次触发采集模式多次触发采集模式将存储空间分成N个子段,可以接收连续触发操作。

系统自动将每次触发前后采集的数据存入对应的存储器子段,这个过程不需要软件干预,采集卡也不需要重新启动。

存储空间分段的数量受设置的每次采集数据长度和板载内存容量大小限制;FIFO 模式下分段数量不受限制。

TriggerMemory触发模式选项QT1138支持多种触发模式:●软件触发●通道触发,任意4个通道均能设置为触发源,触发方式有上升沿大于、下降沿小于阈值触发;阈值窗口触发。

●外触发,前面板上的4个通用IO均能作为触发源使用,可上沿或下沿触发或各个IO组合逻辑触发。

逻辑开发:用户FPGA开发包:QT1138支持用户自定义逻辑开发,提供完整的FPGA逻辑工程,并提供Verilog-HDL的用户逻辑接口源代码。

FPGA开发软件使用XILINX ISE 14.5。

FPGA同时开放FPGA JTAG 调试接口。

用户可以使用XILINX USB-JTAG电缆和ChipScope 软件进行逻辑在线调试。

FPGA 开发包选项:-标配:采用XC6VLX240T-2 FPGA-OPT14:采用XC6VSX315T-2 FPGA软件以及选项:Windows 设备驱动QT1138提供32位Windows XP、Windows 7以及64位windows 7设备驱动程序。

可以使用Visual C++,Visual Studio 2010,LabWindows/CVIQTCapture LabQTCapture Lab应用软件基于Windows 32位/64位平台,具有虚拟示波器功能,方便设置硬件,读取/保存数据以及波形显示/频谱分析功能。

第三方软件支持QT1138提供LabView,LabWidows/CVI以及MATLAB程序接口。

以上程序均提供例程。

动态技术指标:噪声和失真:SNR(dBFs) ENOB(Bits)71.5 11.6时钟抖动:分频)3、应用领域●宽带雷达系统●激光雷达系统●宽带通信系统●高能物理测试●光电倍增管采集系统。

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