4G無線球形檢測器在FPGA的應(yīng)用
為實現(xiàn)上述系統(tǒng),我們采用了賽靈思 Virtex?-5 FPGA 技術(shù)。該設(shè)計流程采用賽靈思 System Generator 進(jìn)行設(shè)計捕獲、仿真和驗證。為了支持各種不同數(shù)量的天線/用戶和調(diào)制次序,我們將檢測器設(shè)計用于要求最高的 4x4、64-QAM 情況下。
我們的模型假定接收方非常清楚信道矩陣,這可以通過傳統(tǒng)的信道估算方法來實現(xiàn)。在信道重新排序和 QR 分解之后,我們開始使用球形檢測器。為準(zhǔn)備使用軟輸入、軟輸出信道解碼器(比如 turbo 解碼器),我們通過計算檢測到的比特的對數(shù)似然比 (LLR) 來生成軟輸出。
該系統(tǒng)的主要架構(gòu)元素包括數(shù)據(jù)副載波處理和系統(tǒng)子模塊管理功能,以便實時處理所需數(shù)量的子載波,同時最大程度地降低處理時延。對每個數(shù)據(jù)副載波都進(jìn)行了信道矩陣估算,限定了每個信道矩陣可用的處理時間。對選中的 FPGA 而言,其目標(biāo)時鐘頻率為 225MHz,通信帶寬為 5MHz(相當(dāng)于 WiMAX 系統(tǒng)中的 360 個數(shù)據(jù)子載波),每個信道矩陣間隔可用的處理時鐘周期數(shù)為 64。
我們采用硬件功能單元精湛的流水線和時分復(fù)用 (TDM) 功能,以達(dá)到 WiMAX OFDM 符號的實時要求。
除了高數(shù)據(jù)率外,在架構(gòu)設(shè)計指導(dǎo)過程中控制子模塊時延也是一個重要的問題。我們通過引入連續(xù)信道矩陣的 TDM 解決了時延問題。這種方法可以延長同一信道矩陣元之間的處理時間,同時還能保持較高的數(shù)據(jù)吞吐量。構(gòu)成 TDM 組的信道數(shù)會隨著子模塊的不同而變化。在 TDM 方案中,信道矩陣求逆過程用了 5 個信道,而有 15 個信道在實數(shù) QR 分解模塊中進(jìn)行了時分復(fù)用。圖 2 是該系統(tǒng)的高級流程圖。
圖 2. MIMO 802.16e 寬帶無線接收器的高級流程圖
信道矩陣預(yù)處理
信道矩陣預(yù)處理器確定了空分復(fù)用復(fù)合信號每一層的最佳檢測次序。該預(yù)處理器負(fù)責(zé)計算信道矩陣的偽逆矩陣范數(shù),并根據(jù)這些范數(shù),選擇待處理的下一個傳輸流。偽逆矩陣中范數(shù)最小的行對應(yīng)著最強傳輸流(檢波后噪聲放大最小),而范數(shù)最大的行對應(yīng)著質(zhì)量最差的層(檢波后噪聲放大最大)。我們的實施方案首先檢測最弱的層,然后按最低噪聲放大到最高噪聲放大的次序逐層檢測。對排序過程中的每一步,信道矩陣中相應(yīng)的列隨后會被清空,然后簡化后的矩陣進(jìn)入下一級的天線排序處理流水線。
在預(yù)處理算法中,偽逆矩陣的計算要求最高。這個過程的核心是矩陣求逆,通常通過吉文斯(Givens) 旋轉(zhuǎn)進(jìn)行 QR 分解 (QRD) 來實現(xiàn)。常用的角度估算和平面旋轉(zhuǎn)算法(如 CORDIC)會造成嚴(yán)重的系統(tǒng)時延,對我們的系統(tǒng)來說是不可接受的。因此,我們的目標(biāo)是運用 FPGA 的嵌入式 DSP 資源(比如 Virtex-5 器件中的 DSP48E),找出矢量旋轉(zhuǎn)和相位估算的替代性解決方案。
QRD 的脈動陣列結(jié)構(gòu)由兩種類型的處理單元構(gòu)成——對角線單元或邊界單元和非對角線單元或內(nèi)部單元。邊界單元執(zhí)行矢量函數(shù),可以生成陣列內(nèi)部單元使用的旋轉(zhuǎn)角度。要想得到想要的旋轉(zhuǎn)角度,可以把非對角線單元中的值與對角線單元中的共軛復(fù)數(shù)相乘,然后除以復(fù)數(shù)的倒數(shù)即可。相除實際是用乘法的方式完成的,即在觀察到函數(shù)接近線性的時候,乘以根據(jù)定義的間隔的多項式近似值計算出的倒數(shù)。圖 3 顯示了采用這種近似值在對角線脈動單元中完成這種復(fù)雜旋轉(zhuǎn)的信號流程圖。
圖 3. 對角線脈動單元結(jié)構(gòu)圖
發(fā)送到非對角線單元中的數(shù)據(jù)是旋轉(zhuǎn)矢量的同相部分和正交部分除以相應(yīng)的近似值得出的結(jié)果。我們不僅通過在對角線單元和非對角線單元采用流水線架構(gòu)實現(xiàn)了高數(shù)據(jù)吞吐量,同時還通過對跨5個信道的硬件進(jìn)行時分復(fù)用的方式控制了近似值模塊和復(fù)雜乘法器引起的時延。
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