基于FPGA的TD-LTE系統(tǒng)上行同步的實現(xiàn)
在LTE系統(tǒng)中,當(dāng)進行隨機接入eNB(網(wǎng)絡(luò)端)和UE端建立上行同步之后,由于無線信道環(huán)境的改變需要進行時域和頻率的同步調(diào)整,所以需要一種算法來完成定時同步的功能。OFDM符號定時同步的目的是找到CP和FFT的起始位置。因符號定時同步發(fā)生錯誤會導(dǎo)致符號間干擾,將影響到UE上行信道性能與容量。因此,性能良好的同步方法對于OFDM系統(tǒng)非常重要[1,2]。符號定時算法有很多,主要有數(shù)據(jù)輔助算法、非數(shù)據(jù)輔助盲算法和基于循環(huán)前綴的算法[3,4]。前兩種算法相對于基于循環(huán)前綴的算法,實現(xiàn)難度大,而基于循環(huán)前綴算法的計算量比較大。本文為了能更好地完成定時同步,用FPGA的思想來簡化最大似然 (ML)估計算法,并在此基礎(chǔ)上進行一些算法的改進,利用Xilinx的Virtex-5芯片[5]作為硬件平臺實現(xiàn)其算法,完成上行同步定時的功能,并應(yīng)用到項目中。
適用情況:適合高斯白噪聲多徑衰落或多普勒平移偏小的情況。
優(yōu)缺點:算法簡單,相對精確。但同時實現(xiàn)三個公式,對于硬件來說需要很多的乘法器,占用資源比較大,所需時間也比較長。
方案2:直接采用滑動相關(guān)的方法,實現(xiàn)公式(1)。由于絕對能量對相關(guān)能量的影響是一定的,而且數(shù)據(jù)有很好的相關(guān)性。因此,通過相關(guān)能量的運算,運用開方運算比較大小,能夠找到相關(guān)能量最大值?酌(?茲)。
適用情況:信道環(huán)境和數(shù)據(jù)的相關(guān)性都特別好的情況下。
優(yōu)缺點:算法簡單、易實現(xiàn),精準度和復(fù)雜度相對于方案1較小。但乘法器使用較多,完成所需要的時間比較長,占用資源比較大。
優(yōu)缺點:算法簡單、易實現(xiàn)、使用乘法器很少,占用資源相對較小,但精準度低于方案1。
從FPGA的速度和面積的角度考慮,方案3比較合理,既占用很少的資源,也能較快地實現(xiàn)同步。
3 FPGA實現(xiàn)的處理流程
3.1 整體流程
整體設(shè)計流程圖如圖2所示。數(shù)據(jù)由中頻通過接口,經(jīng)過接收和存儲模塊,進入乘法模塊對360個數(shù)據(jù)操作,乘法器結(jié)果存儲之后進入到求和模塊,在求和模塊中實現(xiàn)160個160點求和,經(jīng)過開方和比較模塊找到最大值max。
3.2 模塊的解析
(1)接收和存放模塊
數(shù)據(jù)從中頻分I、Q兩路數(shù)據(jù)輸出,接收模塊采用2片32 bit寄存器組存放。mem0[31:16]存放0~159的實部,mem0[15:0]存放0~159的虛部。mem1[31:16]存放2 048~2 207的實部,mem1[15:0]存放2 048~2 207的虛部。
(2)乘法模塊
圖2中,a對應(yīng)的是0~159的實部,b對應(yīng)的是0~159的虛部,c對應(yīng)的是2 048~2 207的實部,d對應(yīng)的是2 048~2 207的虛部。乘法模塊實現(xiàn)了一個復(fù)數(shù)的相乘。一對共軛復(fù)數(shù)需要4個乘法器(a+bj)×(c-dj)=(ac+bd)+(bc-ad)j。由于需要320個復(fù)數(shù)對應(yīng)相乘,為了更快地完成同步,同時又要考慮資源的情況,一次采用多少乘法器,需要根據(jù)后面的測試和評估情況做出選擇。在權(quán)衡資源與速度后,本設(shè)計一次使用20個乘法器。
(3)存儲模塊
存儲模塊的作用是把上一個模塊數(shù)據(jù)相乘后的320數(shù)據(jù)存儲起來。為了方便后面求和模塊的取值,此處采用了4個RAM。圖2中,Re1存放乘法模塊輸出的0~159的實部,Re2存放乘法模塊輸出的160~319的實部,Im1存放乘法模塊輸出的0~159的虛部,Im2存放乘法模塊輸出的160~319的虛部。對應(yīng)的RAM 的輸入和輸出地址是根據(jù)程序中標志位來控制的,對應(yīng)的RAM 的輸入值與采用乘法器的個數(shù)有關(guān),采用多個乘法器時輸入值采用位拼接的方式存入輸入端。當(dāng)給出輸出端地址時,讀出的數(shù)據(jù)也是很多個數(shù)據(jù)的位拼接,對應(yīng)取出需要的位數(shù)即可。
(4)求和模塊
由于未采用滑動相關(guān)的方案,所以需要對得出的數(shù)據(jù)進行加減,才能完成滑動相關(guān)求和的過程?;瑒哟螖?shù)為0及滑動次數(shù)為1時,乘法器的數(shù)據(jù)相乘部分有159個數(shù)據(jù)是重復(fù)相乘。所以可以采用sre=sum_re+re2[0]-re1[0]求和。其中,sre相對于滑動一次的實部數(shù)據(jù)和,sum_re是未滑動數(shù)據(jù)的實部和,re2[0]是第160個實部(已完成了ad+bc即是一個復(fù)數(shù)和對應(yīng)的復(fù)數(shù)相乘后的實部), re1[0]是第0個實部(已完成了ad+bc是一個復(fù)數(shù)和對應(yīng)的復(fù)數(shù)相乘后的虛部)。對應(yīng)的虛部也是這樣操作。實部和虛部分別需要完成160次,即:
(6)比較模塊
比較由開方模塊出來的max和temp出來的數(shù)據(jù)大小,找出對應(yīng)的位置max_position輸出delete_cp信號,為后面數(shù)據(jù)送到CP、FFT模塊做指示。
4 FPGA實現(xiàn)結(jié)果及分析
圖3是FPGA設(shè)計的仿真圖,max_position是用ML算法找到的最大值,即為CP的起始位置值。delete_cp為標志位,是為了給后面數(shù)據(jù)輸送到CP模塊、FFT模塊的開始標志。仿真程序中設(shè)置了同步的噪聲為33個,max_position的值是33。仿真中,噪聲設(shè)為任意一個小于160的數(shù)X,max_position的值是X。說明ML算法在數(shù)據(jù)相關(guān)性很好的情況下,能準確地實現(xiàn)同步。圖4是連接項目板子后,用Xilinx ISE10.1中的ChipScope Pro采集到的圖樣。ChipScope Pro主要是在板級調(diào)試過程中,觀察FPGA芯片內(nèi)部的信號??梢钥闯鰉ax_position的值是50,之所以和仿真圖的值不一樣,因為這個數(shù)據(jù)是真實的數(shù)據(jù)。基于ML算法,可以通過板級調(diào)試,成功地實現(xiàn)定時同步。圖5是聯(lián)機調(diào)試(FPGA、DSP與協(xié)議棧一起調(diào)試)中用Agilent的示波器采集到的波形。B1總線值為50(即max_position的值)。數(shù)字線14中的信號代表delete_cp信號??梢钥闯?,圖5采集到的信號和圖4的一樣,證明在聯(lián)機調(diào)試中,能夠成功實現(xiàn)同步。從圖3、4、5中觀察到的現(xiàn)象看,方案3的設(shè)計能正確實現(xiàn)ML算法,能夠準確地實現(xiàn)上行同步。
ML算法的程序已通過Xilinx ISE10.1[6]的編譯、仿真驗證、板級驗證和聯(lián)機驗證。其結(jié)果和理論值一致,可以精確到LTE系統(tǒng)要求。該算法滿足了硬件對算法的模塊化、規(guī)則化的要求,因此,它可以充分發(fā)揮硬件的優(yōu)勢,利用硬件的資源和速度,從而實現(xiàn)硬件與算法相結(jié)合的一種優(yōu)化方案。在FPGA設(shè)計中,使速度與面積達到了很好的平衡,主要體現(xiàn)在乘法模塊。此外,在實現(xiàn)過程中采取了一次做20次乘法的方案,使整個同步的過程完成只需要1 000多個周期,時間比較短,且占用資源很小(Slice LUT=7%)。由于該算法的FPGA實現(xiàn)在這個項目的聯(lián)機調(diào)試中,性能穩(wěn)定,所以該算法的FPGA實現(xiàn)已經(jīng)應(yīng)用到國家科技重大專項項目“TD-LTE無線終端綜合測試儀表”開發(fā)中。
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