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[導(dǎo)讀]在高速移動(dòng)下,OFDM系統(tǒng)載波間正交性被破壞,出現(xiàn)載波間干擾(ICI),嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能,必須采用適當(dāng)?shù)木饧夹g(shù)以補(bǔ)償ICI。為了保證通信的有效性和實(shí)時(shí)性要求,使用FPGA實(shí)現(xiàn)了一種低復(fù)雜度的最小均方誤差(MMSE)OFDM均衡器算法。在ISE軟件平臺(tái)上使用Verilog語(yǔ)言編寫(xiě)程序,并在Xilinx公司Virtex-2實(shí)驗(yàn)板(XC2V930芯片)上對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行了驗(yàn)證。

O 引言
    正交頻分復(fù)用(OFDM)是一種正交多載波調(diào)制技術(shù),它將寬帶頻率選擇性衰落信道轉(zhuǎn)換成一系列窄帶平坦衰落信道,在克服信道多徑衰落所引起的碼間干擾,實(shí)現(xiàn)高數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫婢哂歇?dú)特的優(yōu)勢(shì)。但是由于OFDM信號(hào)頻譜重疊,對(duì)信道變化很敏感,在高速移動(dòng)下,信道的時(shí)變特性更加明顯,此時(shí)OFDM系統(tǒng)載波間的正交性會(huì)遭到破壞,出現(xiàn)載波間干擾(ICI),這會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性能明顯降低。為了消除ICI,必須采用適當(dāng)?shù)木饧夹g(shù)以補(bǔ)償ICI。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行了大量的研究,提出了各種不同的方法,得到了一些階段性成果。文獻(xiàn)提出了一種低復(fù)雜度的迭代MMSE均衡器算法,在保證均衡效果的同時(shí)把運(yùn)算量成功降低到o(N),為該均衡器算法的實(shí)際運(yùn)用奠定了基礎(chǔ)。
    現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)器件近年來(lái)取得了飛速的發(fā)展,已經(jīng)具有強(qiáng)大的計(jì)算性能和邏輯實(shí)現(xiàn)能力。特別是Xilinx公司的FPGA具有豐富的IP資源,容量大且具有強(qiáng)大的軟件支持,在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文主要討論基于Xilinx公司Virtex-2 FPGA硬件平臺(tái)的均衡器算法中矩陣求逆的運(yùn)算過(guò)程實(shí)現(xiàn)。將程序下載到FPGA,并通過(guò)RS 232將結(jié)果數(shù)據(jù)回送到主機(jī)查看和驗(yàn)證。

1 時(shí)變信道中OFDM系統(tǒng)均衡器
1.1 時(shí)變信道中的OFDM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    考慮一個(gè)載波數(shù)為N的OFDM系統(tǒng)如圖1所示,假設(shè)完全同步,并且有足夠長(zhǎng)(不小于信道階數(shù))的循環(huán)前綴(CP)。在去除了循環(huán)前綴CP以后第i個(gè)數(shù)據(jù)幀收到的數(shù)據(jù)矢量為:


   
式中:是OFDM第i個(gè)數(shù)據(jù)幀的輸出數(shù)據(jù)矢量;為N點(diǎn)快速傅里葉逆變換矩陣;,n(i)為信道噪聲矢量,定義方差是σ2的高斯白噪聲(AWGN);H(i)是一個(gè)N×N的時(shí)域轉(zhuǎn)移矩陣,其元素為,其中h(i)(k,n)是描述信道特性的沖擊響應(yīng)。在接收端,對(duì)r(i)進(jìn)行N點(diǎn)快速傅里葉變換,其輸出為:
   
式中:
    由于在高速移動(dòng)的環(huán)境下,接收信號(hào)會(huì)受到ICI的影響,故在整個(gè)系統(tǒng)中添加均衡模塊,假設(shè)均衡器用E(i)來(lái)表示,則均衡后的信號(hào)可以表示為:
   
1.2 MMSE均衡器算法
    把上面式中的i去掉,根據(jù)最小均方誤差的規(guī)則,可以簡(jiǎn)寫(xiě)得到均衡矩陣為:
   
    在時(shí)變信道中,G不是對(duì)角矩陣,則矩陣求逆的直接算法的運(yùn)算量為o(N3),利用文獻(xiàn)給出的結(jié)論:ICI主要來(lái)自相鄰的幾個(gè)子載波,并且每個(gè)子載波的符號(hào)能量主要泄漏至鄰近的少數(shù)子載波上,也就是說(shuō),G中的很大一部分元素是可以忽略的。然后再采用迭代的方法對(duì)矩陣求逆,把運(yùn)算量降為o(N2),但是在實(shí)際應(yīng)用中,N是一個(gè)較大的數(shù)值,這個(gè)方法計(jì)算量仍然很大,所以很多算法在考慮均衡效果的同時(shí)也盡量減少運(yùn)算量,以增強(qiáng)算法的可實(shí)現(xiàn)性和最終均衡的實(shí)時(shí)性。
    根據(jù)Chen等驗(yàn)證得到G可以被進(jìn)一步簡(jiǎn)化成如下Ak來(lái)描述:
   
[!--empirenews.page--]式中:pn是一個(gè)由構(gòu)成的1×(2Q+1)的矩陣,i=O,1,…,2Q。MMSE均衡器可以描述為;γ為該信道的信噪比,且。Ak是一個(gè)(2Q+1)×(4Q+1)的矩陣,再利用文獻(xiàn)中迭代的方法來(lái)計(jì)算矩陣的逆。對(duì)于一個(gè)OFDM模塊來(lái)說(shuō),該算法的總計(jì)算量是o((2Q+1)2N),由于Q<<N,所以整個(gè)計(jì)算的復(fù)雜度就降低了很多。

2 均衡器算法的FPGA實(shí)現(xiàn)
    當(dāng)載波數(shù)比較大時(shí),OFDM均衡算法所要計(jì)算的矩陣比較龐大,計(jì)算量大,很難保證實(shí)時(shí)性的要求。于是人們很自然地會(huì)想到用實(shí)時(shí)性很強(qiáng)的FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)均衡器的設(shè)計(jì),但是均衡本身所需要處理的數(shù)據(jù)量和運(yùn)算量都非常大,即使使用FPGA實(shí)現(xiàn)也很困難。
    若采用文獻(xiàn)中的算法運(yùn)算量是o(N2),假如當(dāng)載波數(shù)N=128時(shí),運(yùn)算量還是很大的,無(wú)法保證實(shí)時(shí)性。從均衡效果和運(yùn)算量?jī)煞矫婵紤],采用了文獻(xiàn)中的算法。這是一種典型的迭代算法,效果與文獻(xiàn)算法相接近,但是在計(jì)算中避免了求一個(gè)很大的矩陣的逆運(yùn)算,而是從頻域轉(zhuǎn)移矩陣G中提取出了不大的有效矩陣,這樣就減少了大量運(yùn)算。
2.1 硬件設(shè)計(jì)思想
   
在對(duì)均衡器算法進(jìn)行FPGA設(shè)計(jì)之前,先用Matlab仿真該均衡器浮點(diǎn)算法,通過(guò)分析程序可以發(fā)現(xiàn),該算法的核心部分是迭代求逆矩陣的過(guò)程。該算法的瓶頸主要是求解由復(fù)數(shù)元素組成的矩陣的逆的計(jì)算量巨大,而且是浮點(diǎn)數(shù)會(huì)占用很大的存儲(chǔ)空間。為盡量減少需要使用的邏輯資源,在進(jìn)行ISE設(shè)計(jì)時(shí),數(shù)據(jù)用16位定點(diǎn)數(shù)表示,其中高8位是整數(shù)部分,低8位是小數(shù)部分。
2.1.1 硬件設(shè)計(jì)框圖
    實(shí)現(xiàn)該均衡器的硬件設(shè)計(jì)框圖如圖2所示,其中G為從Matlab中產(chǎn)生的頻域轉(zhuǎn)移矩陣,控制模塊完成從G中取出對(duì)應(yīng)的有效值得到Ak,并且控制當(dāng)一組運(yùn)算完成后運(yùn)用上一組產(chǎn)生的。進(jìn)行下一組運(yùn)算,CIR是該算法的核心,即矩陣迭代求逆的運(yùn)算,CPE模塊是一個(gè)簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算模塊完成的運(yùn)算。


2.1.2 CIR模塊介紹
    CIR模塊完成矩陣迭代運(yùn)算過(guò)程,它從輸入端口讀入Ak以及對(duì)應(yīng)的,采用迭代的方法計(jì)算出,用FPGA實(shí)現(xiàn)這個(gè)模塊的端口如圖3所示。


    其中,CLK為時(shí)鐘;γ是模擬信道的信噪比;Ak是頻域轉(zhuǎn)移矩陣G中取出的有效矩陣;trag是控制信號(hào),當(dāng)一次運(yùn)算結(jié)束產(chǎn)生一個(gè)有效的后,只有trag被置為高電平才會(huì)進(jìn)行下一次運(yùn)算。取Q=2時(shí),是一個(gè)5×5的矩陣。整個(gè)求逆矩陣的迭代過(guò)程就是從前一個(gè)5×5的逆矩陣(即)和從頻域轉(zhuǎn)移矩陣G中對(duì)應(yīng)區(qū)域取得的5×9的矩陣Ak運(yùn)算出下一個(gè)5×5逆矩陣(即)的過(guò)程。
    分析其矩陣求逆的迭代算法可以發(fā)現(xiàn),其中大部分完成的是復(fù)數(shù)矩陣的乘加運(yùn)算,所有數(shù)據(jù)是復(fù)數(shù),雖然復(fù)雜很多,但是實(shí)際運(yùn)算中有許多是多余的。Rk是共軛對(duì)稱(chēng)矩陣,上三角部分和下三角部分的實(shí)部相同,虛部也只是正負(fù)相反,所以只需要算出上三角矩陣的數(shù)據(jù),下三角的部分直接對(duì)虛部取反就可以了。
    Xilinx的FPGA芯片中集成了硬核的乘加器DSP48,可以方便、高速地進(jìn)行乘加運(yùn)算。但是本算法中涉及到的復(fù)數(shù)運(yùn)算比較靈活,還包括一些減法運(yùn)算,直接使用DSP48不是很方便的控制。故設(shè)計(jì)了一種乘加器,使用了乘法器的IP Core,按照要求設(shè)置輸入輸出數(shù)據(jù)位數(shù),其中的一個(gè)乘加運(yùn)算中設(shè)置乘法器的兩路輸入為8位,輸出為16位,調(diào)用IP Core如下所示,算法中其他的矩陣運(yùn)算也都與此類(lèi)似。
   
    a,b作為兩個(gè)寄存器儲(chǔ)存參與運(yùn)算的數(shù)據(jù),outl是乘法器計(jì)算的結(jié)果,用fcl進(jìn)行存放,相累加得到f1,再按照共軛復(fù)數(shù)運(yùn)算的規(guī)律得到nfl。實(shí)現(xiàn)一個(gè)8位×8位的乘加器共消耗了56個(gè)Slice,32個(gè)LUT和49個(gè)IOB。該乘加器綜合后的RTL結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。


    為了能最大限度地提高運(yùn)算速度,所有數(shù)據(jù)都用可編程邏輯單元構(gòu)成的分布式存儲(chǔ)器存儲(chǔ)并列存儲(chǔ),并且根據(jù)算法的要求實(shí)現(xiàn)的是多個(gè)乘加器同時(shí)運(yùn)算,這樣雖然使用了很多邏輯資源,但任何數(shù)據(jù)都可以即取即用,便于進(jìn)行大量的并行運(yùn)算,以提高運(yùn)算速度。
2.2 系統(tǒng)驗(yàn)證仿真
    本系統(tǒng)采用Xilinx公司Virtex-2實(shí)驗(yàn)板進(jìn)行仿真驗(yàn)證,該實(shí)驗(yàn)板采用的是XC2VP30芯片,它有30 816個(gè)邏輯單元,136個(gè)18位乘法器,2 448 KbRAM,資源豐富。開(kāi)發(fā)軟件為該公司的集成開(kāi)發(fā)軟件平臺(tái)ISE 9.2,HDL語(yǔ)言采用Verilog,使用Matlab輔助ISE完成FPGA設(shè)計(jì)的方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)板上的RS 232串口與PC機(jī)進(jìn)行通信,用Matlab從計(jì)算機(jī)中傳輸數(shù)據(jù)到FPGA芯片中,運(yùn)算后再通過(guò)串口回傳均衡后的信號(hào)數(shù)據(jù)到Matlab中仿真驗(yàn)證星座圖,以判斷該均衡器的效果。[!--empirenews.page--]
2.2.1 均衡過(guò)程
    CIR中使用迭代算法避免了并行大向量和大矩陣的運(yùn)算,而是分步運(yùn)算。所以對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行均衡,首先要進(jìn)行并串變換,但是不需要變成真正的串行信號(hào)。當(dāng)Q=2時(shí),實(shí)際上對(duì)需要均衡的輸入信號(hào)Y(i)每次取出5個(gè)數(shù)據(jù),用yk表示,暫且將這樣的變換叫作分組并串變換(P/GS),然后均衡矩陣ek與yk分組完成乘法運(yùn)算得到一個(gè)zk,zk是一個(gè)數(shù)據(jù)不是向量,最后進(jìn)行串并變換就得到均衡后的信號(hào)向量Z(i)。整個(gè)均衡的過(guò)程如圖5所示。


2.2.2 仿真結(jié)果
    實(shí)現(xiàn)該算法的重要一步是所設(shè)計(jì)的乘加器可以正常使用,并且實(shí)時(shí)性好。對(duì)其進(jìn)行仿真如圖6所示,可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)clk發(fā)生上升沿跳變時(shí)進(jìn)行計(jì)算,圖中信號(hào)(a,b)表示輸入的數(shù)據(jù)信號(hào);fcl表示相乘的結(jié)果;c表示進(jìn)行乘加以后的運(yùn)算結(jié)果,其計(jì)算準(zhǔn)確,基本上沒(méi)有延遲。


    ISE中設(shè)計(jì)的傳輸模塊實(shí)現(xiàn)波特率為19 200 b/s的串口通信控制器,把數(shù)據(jù)通過(guò)RS 232完成FPGA與PC機(jī)的雙向通信。把均衡后的信號(hào)Z(i)傳回Matlab中,采用QPSK的星座圖進(jìn)行分析,選擇子載波的數(shù)目N=128,循環(huán)前綴CP的長(zhǎng)度為8,并且在認(rèn)為信噪比被準(zhǔn)確估計(jì)的情況下均衡的結(jié)果,如圖7所示。


    由此星座圖可以看出,在均衡前接收到的信號(hào)因?yàn)槎嗥绽疹l移和噪聲的影響,偏離星座點(diǎn)向周?chē)l(fā)散,使用FPGA中均衡以后傳回的數(shù)據(jù)基本沒(méi)有發(fā)散現(xiàn)象。

3 結(jié)語(yǔ)
    在ISE軟件平臺(tái)上使用Verilog語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了一種基于時(shí)變OFDM系統(tǒng)的低復(fù)雜度MMSE均衡器算法。在Xilinx公司Virtex-2實(shí)驗(yàn)板(XC2V930芯片)上對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證,基本達(dá)到該算法在Matlab上仿真的均衡效果。但是由于浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算量太大,選用定點(diǎn)數(shù)對(duì)其進(jìn)行截取,還是有一定的局限性,在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的運(yùn)算中還是會(huì)有些數(shù)據(jù)不太準(zhǔn)確,造成整體的誤碼率效果不是太好,故還需要進(jìn)一步改進(jìn)算法和FPGA的實(shí)現(xiàn)方法,以期達(dá)到更好的均衡效果。

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