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基于FPGA的STA-CORDIC算法在SCME中的應(yīng)用*

2014-12-10 05:37:14王華華陳雷成陳發(fā)堂汪朋銳
電子技術(shù)應(yīng)用 2014年8期
關(guān)鍵詞:參量定點(diǎn)比特

王華華,陳雷成,陳發(fā)堂,李 明,汪朋銳

(重慶郵電大學(xué) 重慶市移動通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065)

無論 SCM (Spatial Channel Modeling)、SCME 還是WINNERII等信道建模過程中,在信道矩陣歐拉公式展開后都有嵌套三角函數(shù)的實(shí)時參與。常用的計(jì)算三角函數(shù)方法有查找表和CORDIC算法[1],考慮到造價成本,F(xiàn)PGA資源并非無限大,而計(jì)算結(jié)果精度與存儲空間相互矛盾,于是隨著需求精度的增加查找表容量成指數(shù)增長從而優(yōu)勢漸無,而CORDIC算法則以空間換時間,只是進(jìn)行加減和移位運(yùn)算[2],所以其在FPGA實(shí)現(xiàn)中較為方便。

關(guān)于CORDIC算法的硬件實(shí)現(xiàn)方案,HU YH等人提出的角度編碼CORDIC算法可以大幅度減少迭代次數(shù)[3],但提高了算法迭代時間和面積消耗;WANG S等人提出了一種更好的角度選擇函數(shù)[4-5],但是與AR CORDIC算法相比其迭代次數(shù)要多很多;參考文獻(xiàn)[6]提出的分解旋轉(zhuǎn)角度的方法與傳統(tǒng)CORDIC算法比較所需時鐘周期要大得多。針對上述現(xiàn)狀,本文提出了STA-CORDIC算法,即在傳統(tǒng)CORDIC算法仿真結(jié)構(gòu)之外增加算法精度與迭代次數(shù)、定點(diǎn)比特數(shù)之間多參量誤差統(tǒng)計(jì)分析模塊,之后基于Xilinx公司Virtex-6芯片做算法FPGA實(shí)現(xiàn)。

1 SCME過程中CORDIC算法的應(yīng)用

經(jīng)過路徑損耗、陰影衰落、收發(fā)兩端天線增益、MS端移動速度和方向、天線陣列到達(dá)角和離開角處理等相關(guān)操作之后,得到了U×S的(U和S分別為收發(fā)端天線數(shù))信道傳輸矩陣 Hn(t),其中第(u,s)個元素如下[7-8]:

從式(1)中可以看出在θn,m,AoD和θn,m,AoA正弦值的處理過程中以及自然指數(shù)的歐拉展開式中,嵌套三角函數(shù)的實(shí)時處理極為關(guān)鍵。

2 CORDIC算法的性能分析

根據(jù)式(2)分別求得最大誤差Emax、平均誤差 E和均方根誤差E,以便分析計(jì)算仿真后數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的誤差。

雖然理論上迭代次數(shù)越大、定點(diǎn)比特數(shù)越多仿真效果會越好,但是由于實(shí)際環(huán)境下軟硬件資源的限制、運(yùn)行延時時間以及成本等方面的考慮,在應(yīng)用CORDIC算法計(jì)算正余弦函數(shù)時,在滿足研究具體要求的前提下,迭代次數(shù)和定點(diǎn)比特數(shù)應(yīng)該盡可能小。

2.1 迭代次數(shù)對仿真結(jié)果精度的影響

設(shè)定定點(diǎn)比特數(shù)為BYTE=32 bit,當(dāng)?shù)螖?shù)CNT低于5時,計(jì)算結(jié)果精度太低不予考慮。本文選擇CNT=[5,6,7,8,9,10,11,12,13],根據(jù)式(2)在[0,2π]內(nèi)分析不同迭代次數(shù)對仿真結(jié)果的影響,如圖1所示。從圖1知道,隨著CNT的增大,各誤差參量急劇降低。在CNT=10以后,各誤差參量變化差別較小,即在精度要求不太高時,10次迭代足以滿足一般情況下研究對算法精度的要求。

圖1 各誤差參量隨CNT變化情況

2.2 定點(diǎn)比特數(shù)對仿真結(jié)果精度的影響

固定迭代次數(shù)CNT=13,一般情況下,定點(diǎn)比特精確位數(shù)不會超過32 bit,所以此時取BYTE=[10,32]區(qū)間中的數(shù)值,同樣根據(jù)式(2)分析不同定點(diǎn)比特數(shù)對仿真結(jié)果精度的影響,如圖2所示。

圖2 各誤差參量隨BYTE變化情況

從圖2中看到,隨著BYTE的增大,各誤差參量驟然降低。尤其在BYTE=20以后,各誤差參量變化差別較小,數(shù)值已在很小的數(shù)量級上。即在精確度不甚高的時候,只取BYTE=20就能夠滿足研究需求。

3 固定弧度值處CNT和BYTE對算法精度的聯(lián)合影響

為了研究采取不同CNT和BYTE時,計(jì)算結(jié)果精度隨之變化情況,固定角度為π/4進(jìn)行仿真研究。角度為π/4時,仿真函數(shù)值和真實(shí)函數(shù)值的圖像如圖3所示,圖4為此時仿真值與真實(shí)值之間的誤差絕對值圖像。

圖3 角度π/4時仿真和真實(shí)函數(shù)值圖像

圖4 角度π/4時仿真函數(shù)值誤差絕對值

圖3顯示采取不同的CNT和BYTE時,一定范圍內(nèi)迭代次數(shù)比定點(diǎn)比特數(shù)對結(jié)果精度影響大。圖4顯示在CNT小于10時,誤差絕對值迅速增高,即計(jì)算結(jié)果精度迅速降低,而一定范圍內(nèi)精度誤差絕對值隨BYTE變化較緩慢。

4 算法FPGA設(shè)計(jì)及仿真分析

4.1 算法設(shè)計(jì)流程

STA-CORDIC在傳統(tǒng)算法結(jié)構(gòu)之外,添加了一個統(tǒng)計(jì)分析模塊。通過特定角度及其正余弦函數(shù)值對所建模型進(jìn)行需求精度循環(huán)優(yōu)化,在滿足精度要求后,確立好最優(yōu)模型,之后計(jì)算目標(biāo)角度的函數(shù)值。具體結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 STA-CORDIC算法結(jié)構(gòu)

CORDIC算法的實(shí)質(zhì)即為硬件移位與加減操作,首先確定需求精度進(jìn)而得出收縮因子K值,之后輸入待求角度,通過基礎(chǔ)角度集合中角度的積累,逐漸逼近目標(biāo)角度,剩余角度漸趨為零。CORDIC算法硬件實(shí)現(xiàn)流水線結(jié)構(gòu)如圖6所示。

4.2 算法的仿真分析

基于以上分析,選取BYTE=32、CNT=13和 BYTE=20、CNT=10兩種情況下做硬件仿真實(shí)現(xiàn)。算法ModelSim仿真圖如圖7和圖8所示。

對比圖7和圖8,可以看出兩者之間的誤差值在允許范圍之內(nèi)。但圖7條件下(情形2)所用資源能比圖8(情形1)所用資源節(jié)省許多,兩者對比如表1所示。

圖6 CORDIC算法的PIPELINED結(jié)構(gòu)

圖7 BYTE=32,CNT=13條件下仿真圖像

圖8 BYTE=20,CNT=10條件下仿真圖像

表1 兩種情形下算法結(jié)果精度與資源消耗對比

從表1中可以看出,情形2比情形1精度稍有欠缺,但尚在誤差允許范圍內(nèi)。另一方面,在邏輯資源、寄存器、存儲資源消耗和延時對比中,情形2有較大的優(yōu)勢。即此時用較小的精度差值換得了資源上的節(jié)省。

本文在理論可行性分析基礎(chǔ)上,提出了在傳統(tǒng)CORDIC算法增加了優(yōu)化模塊的STA-CORDIC算法,在MATLAB仿真之后基于Xilinx公司Virtex-6芯片做了算法FPGA實(shí)現(xiàn),通過資源消耗和延時等因素對比得出了STA-CORDIC算法操作的優(yōu)勢性。

[1]VOLDER J E.The CORDIC trigonometric computing technique[J].IRE Transactions on Electronic Computers,1959,EC-8(3):330-334.

[2]MEHER P K,VALLS J,JUANG T B,et al.50 Years of CORDIC:algorithms,architectures and applications[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems—I:Regular Papers,2009,56(9):1893-1907.

[3]HU Y H,NAGANATHAN S.An angle recoding method for CORDIC algorithm implementation[J].IEEE Transactions on Computers,1993,42(1):99-102.

[4]WANG S,PIURI V,SWARTZLANDER E E.Hybrid CORDIC algorithms[J].IEEE Transactions on Computers,1997,46(11):1202-1207.

[5]張德民,朱翔,李小文.LTE系統(tǒng)中小區(qū)搜索定時同步的FPGA設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2013,39(9):24-27.

[6]WU C S,WU A Y,LIN C H.A high-performance/lowlatency vector rotational CORDIC architecture based on extended elementary angle set and trellis-based searching schemes[J].IEEE Transactions on Circuits System II:Analog Digital Signal Processing,2003,50(9):589-601.

[7]3GPP,Multiple Input Multiple Output(MIMO)simulations(Release9).(3GPP TS25.996),v9.0.0.[EB/OL].[2014-02-18].http://www.3gPP.org.

[8]BAUM D S,ZURICH E,SWITZERLAND,et al.Aninterim channel model for beyond-3G systems:extending the 3GPP spatial channel model(SCM)[J].Vehicular Technology Conference,2005(5)3:132-3136.

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