1引言
随着DSP技术的快速发展，实时处理速度的提高，动态范围的增大，数据格式也由定点型向 浮点
型转换并且支持汇编和高级语言编程，这些优势使得DSP的应用越来越广泛。AD公司的ADSP SHARC系列处理器是一种高性能的数字信号处理器，这一系列芯片内部采用超级哈佛结构，集成了大容量的双端口SRAM，程序/数据外部总线以及I/O外设，从而形成了一个完整的数字 信号处理系统。ADSP21160就是其中的一种，他支持32位浮点和定点数据格式，内部SRAM容 量4 Mb，片内有2个相同的运算单元，支持SIMD（Single Instruction Multiple Data）方式，增强了并行处理能力，数据总线的宽度64位，程序总线宽度32位，数据传输吞吐率大，性价比高。本文在实现基本的阵列信号测向算法—MUSIC算法中就选用了ADSP21160芯片。
2MUSIC算法
MUSIC(Multiple Signal Characteristic)算法即多重特征结构算法是最基本的阵列信号处 理方法，通过对来波的空间谱进行估计，并分析其能量的分布状态，以确定空间来波的方向 ,也就是解决如何从背景噪声中检测出空间源信号并估计出信号的参数，如方位角、仰角等 。这种测向技术具有在较强干扰环境下同时对同信道内多个信号进行快速、高灵敏度、高精 度的测向功能。
2.1MUSIC算法的基本原理
假设天线阵列为M元（不妨设为直线阵），空间有D个信号源：设xm(t)为天线阵第m单元 的输出信号；sk(t)为到达天线第一阵元的第k个信号；nm(t)为天线阵第m单元的噪声， 且互不相关。这里k=1，…，D；m=1，…，M。则：
向的夹角；d为天线阵元之间的距离；λ为电磁波波长。将式（1）写成矩阵的 形式：
X=AS+N (2)
对阵列输出信号的X(t)协方差矩阵进行特征值分解，特征值按照从大到小的顺序排列为
在理想状况下，通过求Rx的特征值中具有最小特征值的nE重的相同数即求出了信号 的个数。即：
G为RX的M~D个均等于σ2的最小特征值λD+1…λM所 对应的特征向量组成的矩阵。
空间源信号未知方向角的估计量可表示为：
2.2MUSIC算法流程图
MUSIC算法流程图如图1所示。
3Visual DSP＋＋的C/C++实时运 行模式以及C/C++与汇编语言的接口
Visual DSP++是集成的开发软件平台，支持ADSP SHARC系列处理器的各种产品。Visu al DSP++通过图形窗口的方式和用户进行信息交换，可以在窗口中进行工程管理，编辑，编译和调 试程序，大大提高了编程效率。同时支持汇编语言和C/C++，汇编语言与硬件结合紧 密，指令代码短，占用内存少，适合运算速度要求高的场合，而C/C++基本脱离硬件 ，可读性和可移植性强，开发效率高。程序开发中要将汇编语言和C/C++结合起来， 发挥两种编程方法的优势，写出可移植性强，执行效率高的DSP应用程序。
3.1C/C++的运行模式
利用C/C++开发DSP程序，必须熟悉C/C++的运行模式以及堆栈的配置、数据访问等。C/C++的运行环境就是一系列的约定，包括寄存器、存储器的使用和程序控制都要遵循约定，在C/C++中调用汇编子程序也要遵循这些约定。程序的运行环境如图2 所示。
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