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基于FPGA的级联结构FFT处理器的优化设计

时间:2014-05-02  来源:123485.com  作者:9stone

基于FPGA的级联结构FFT处理器的优化设计

  0 引 言

  数字信号处理主要研究采用数字序列或符号序列表示信号,并用数字计算方法对这些序列进行处理,以便把信号变换成符合某种需要的形式。在现代数字信号处理中,最常用的变换方法就是离散傅里叶变换(DFT),然而,它的计算量较大。运算时间长,在某种程度上限制了它的使用范围。快速傅里叶变换(FFT)的提出使DFT的实现变得接近实时,DFT的应用领域也得以迅速拓展。它在图像处理、语音分析、雷达、声纳、地震、通信系统、遥感遥测、地质勘探、航空航天、生物医学等众多领域都获得极其广泛的应用。随着FPGA技术的高速发展以及EDA技术的成熟,采用FPGA芯片实现FFT已经显示出巨大的潜力。

  目前用FPGA实现的FFT处理器结构大致分为四种:递归结构、级联结构、并行结构和阵列结构。递归结构只利用一个碟形运算单元对数据进行规律的循环计算,使用硬件资源较少,但运算时间较长。级联结构每一级均采用一个独立的碟形运算单元来处理,相对递归结构速度上有所提高,不足之处是增加了延时用的缓冲存储器使用量。并行结构对一级中的蝶形单元并行实现,阵列结构是将每一级的蝶形运算单元全部并行实现,这两种结构有很高的运算速度,但消耗的资源过大,一般不采用。为了提高运算速度,特别是为了适应多批数据处理,一般采用级联结构实现FFT处理器。

  1 FFT整体结构设计

  在FFT算法中,目前大多使用基-2和基-4算法实现级联结构的FFT处理器,除此之外,也可采用基-8和基-16算法来实现。随着基数的增大,对于相同点数的离散数列,处理器所分的级数越少,对缓冲存储器的需求也越小,因此考虑采用基-16算法来实现FFT处理器,但基-16算法只能实现离散数列点数是16的p次幂的FFT。从而,引入混合基思想来改进基-16算法。

  设x(n)为N点有限长序列,其DFT为:

公式

  式中:n1=0,1,2,…,r1-1;n2=0,1,2,…,r2-1。将频率变量k(k<N)表示为:

  k=k1r1+k0

  式中:k1=0,1,…r2-1;k0=0,1,…r1-1。

  式(1)可变换为:

公式

  设r1=16P,r2=N/16P=2,4,8,式(2)先将原非16的p次幂的N点FFT分解为16P点的FFT;再分解为N/16P点的FFT。首先对输入信号进行16P点的FFT运算,然后将结果乘以一个旋转因子最后将计算出的数据进行一次N/16P点FFT运算,得到的结果即为所需要的N点FFT运算结果。这样处理,既能减少分解的级数,又能使计算离散数列点数只需是2的整数次幂即可。以1 024点为例,只需分解成两级基-16运算模块和一级基-4运算模块即可实现,其FFT处理器结构图如图1所示。在此结构图的前端增加/减少基-16运算模块或将最后一级基-4运算模块改为基-2或基-8运算模块,就可以实现其他离散数列的点数只需是2的整数次幂的FFT运算。

FFT处理器结构图

  2 蝶形运算核的实现

  2.1 基-16蝶形运算核

  如果直接将基-16蝶形运算公式转换到硬件中实现基-16运算核,其结构将十分复杂的。因此,采用易实现的频域抽选基-4算法来实现频域抽选基-16蝶形运算核。由基-4蝶行运算单元实现的基-16蝶行运算单元如图2所示。

由基-4蝶行运算单元实现的基-16蝶行运算单元

  采用并行流水结构实现的基-16运算核,一个数据时钟可处理16个数据。而每次蝶形运算在一个数据时钟内只需要计算出一个结果,这将造成资源浪费。因此,采用级联结构实现的基-16蝶形运算核,用两个基-4蝶形运算核分别复用4次来实现每一级中的四个蝶行运算,中间用一个串行出入/输出的寄存器进行连接,其结构框图如图3所示。

结构框图

  2.2 基-4蝶形运算核

  基-4蝶形运算核的结构如图4所示,其中加减模块为两级流水结构,一次可以计算4个数据。蝶形运算的四个串行输入数据经串/并转换器转换为四路并行数据,进入加减运算单元。计算出的4个并行结果进入并/串转换器后,串行输入复数乘法器和旋转因子相乘然后输出结果。因为图1中最后一级的数据只需要进行加减运算不需要再乘以旋转因子,所以图1中的基-4蝶形运算核是没有复数乘法器的,数据从并/串转换器中直接输出给缓冲存储器。

基-4蝶形运算核的结构

  2.3 复数乘法器

  虽然现在的高端产中已经集成了可以完成乘法的DSP资源,但也是有限的。因此高效复数乘法器的设计对该设计来讲仍然非常的重要。复数乘法的标准式如下:

R+jI=(A+jB)×(C+jD)=(AC-BD)+j(AD+BC)

  式中:A,B分别为输人数据的实部和虚部,C和D分别为旋转因子的实部和虚部。按照这种标准表达式,执行一次复数乘法需要进行4次实数乘法,2次实数加法和2次实数减法。将上述公式重新整理为:R=(C-D)·B+C(A-B),I=(C-D)A-C(A-B)优化后的复数乘法器需要进行3次实数乘法,2次实数加法和3次实数减法,相比传统结构多了一个减法器,少了一个乘法器。在FPGA中,加减法模块所占用的相对裸片面积要小于相同位数的乘法器模块。这样的优化还是很有价值的,在FFT吞吐量不变的情况下,可减少25%的乘法器使用量,在乘法器数量一定的情况下可高FFT吞吐量。

 3 存储器单元

  传统的级联结构的FFT处理器的缓冲存储器都是采用乒乓结构,基本思想就是用两块相同的RAM交替读出或写入数据。即其中一块RAM在写入数据时,另一块RAM用于读出数据。当用于写入数据的RAM写满时交换读写功能。将乒乓结构中RAM的内部存储单元地址用二进制数a9a8a7a6a5a4a3a2a1a0表示。以写满其中以块RAM为一个周期,用一个二进制计数器m9m8m7m6m5m4m3m2m1m0生成的顺序写入,混序读取的乒乓结构RAM的操作地址如表1所示。

混序读取的乒乓结构RAM的操作地址

  表1中第一,二,四块存储器的写操作地址和读操作地址是可以互换的,也就是将数据混序写入,顺序读取。因此,根据这个规律采用一块可同时读写的双端口RAM来实现第一,二,四块存储器。其基本思想就是对同一个地址进行读和写。以用一块双端口RAM实现第一块存储器的为例,在第一个周期内双端口RAM按照地址m9msm7m6m5mdm3m2m1m0进行写操作,即数据是按照自然顺序储存的。在第二个周期按照地址m0m1m2m3m4m5m6m7msm9同时进行读写操作,读出的数据按照倒位序排列,写入的数据按照倒位序储存的。 在第三个周期按照地址m9msm7m6m5m4m3m2m1m0同时进行读写操作,读出的数据按照倒位序排列,写入的数据是按照自然顺序储存的。依次类推下去,读出的数据都是按照倒位序排列。同样第二块和第四块存储器的存储地址也具有这样类似的循环规律。因此只有第三块存储器需要用乒乓结构的RAM实现,与传统所有存储器都用乒乓结构RAM实现相比,节省了3/8的存储单元。设计中用Matlab软件直接生成旋转因子,并将其转化为16位有符号定点数写入MIF文件。然后用ROM直接调用MIF文件,将旋转因子预置在ROM中。

  4 仿真结果

  选用Altera公司生产的Cyclone Ⅱ的EP2C35F484C7芯片上进行验证,在QuartyusⅡ7.2软件中进行编译和仿真。通过对高基核的优化处理,该设计对逻辑单元消耗量和传统用基-4算法实现相近,仅为4 399,但由于本文采用了高基低基组合的混合基算法,在处理1 024点的离散数列时,处理器所分的级数仅为3级,相对传统的低基数算法,其实现减少了对缓冲存储器块数的需求;并通过对缓冲存储器的优化设计,又比全部用乒乓结构RAM实现的传统方法节省了3/8的存储单元,因此占用的存储资源仅为154 048 b。仿真波形如图5所示,该仿真结果和Matlab计算结果基本一致,存在一定的误差是由于有限字长效应引起的。

  5 结 语

  在100 MHz的时钟下工作,完成一次1 024点的FFT从输入初始数据到运算结果完全输出仅需要54.48μs,且连续运算时,处理一组1 024点FFT的时间仅为10.24 μs,达到了高速信号处理的要求。

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