【摘要】：高并行度有限沖擊響應(yīng)(Finite Impulse Response,FIR)濾波器與高并行度傅里葉變換器(Fast Fourier Transform,FFT)廣泛應(yīng)用于光通信、雷達(dá)與電子對(duì)抗等超高吞吐率超低遲滯應(yīng)用場(chǎng)景之中,其密集的乘加運(yùn)算、極高的系統(tǒng)時(shí)鐘、頻繁的芯片門狀態(tài)翻轉(zhuǎn)其成為系統(tǒng)資源與功耗瓶頸。而在未來,遠(yuǎn)程醫(yī)療、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、超高清視頻等業(yè)務(wù)將進(jìn)一步要求更快的數(shù)字信號(hào)處理速度、更高的上下行數(shù)據(jù)傳輸速率、更嚴(yán)苛的端到端時(shí)延要求以及更綠色的系統(tǒng)功耗,由此探究高并行度FIR與FFT的低復(fù)雜度高硬件效率實(shí)現(xiàn)方式具有重要而現(xiàn)實(shí)的意義。由此本文針對(duì)并行FIR的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)問題,按并行度特征分為2k并行,質(zhì)數(shù)度并行與低階數(shù)高并行度三類問題展開論文:(?)首先對(duì)于2k并行度FIR,本文在算法上將已有的快速FIR算法(Fast FIR Algorithm,FFA)的8并行算法推廣至16并行與任意2k并行度上,相比傳統(tǒng)線性方法能夠節(jié)省[1-(3/4)k]× 100%比例的乘法器數(shù)量;同時(shí)在硬件結(jié)構(gòu)上改良了傳統(tǒng)方法使其支持動(dòng)態(tài)系數(shù)濾波,并分析了其定點(diǎn)性能。(?)其次對(duì)于質(zhì)數(shù)度并行的FIR濾波器,由于已有文獻(xiàn)中尚無成體系的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)方法,本文基于在多相濾波基礎(chǔ)上構(gòu)造與共享子表達(dá)式的方法,提出了一種可應(yīng)用于任意質(zhì)數(shù)并行度FIR的低復(fù)雜度方法,能夠?qū)抽頭N并行FIR濾波器的乘法器數(shù)量從NL降低至N(L+1)/2。(?)第三針對(duì)低階數(shù)高并行度FIR設(shè)計(jì)了低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)方案。由于現(xiàn)有算法都要求濾波器階數(shù)大于等于其并行度,使其無法直接應(yīng)用于光領(lǐng)域動(dòng)態(tài)均衡等濾波器階數(shù)小而并行度極大的場(chǎng)景之中。本文通過先設(shè)計(jì)小并行度濾波器組,然后將其展開至目標(biāo)并行度的方法給出了一種工程可實(shí)現(xiàn)方案。同時(shí)針對(duì)高并行度FFT,本文通過算法分析與硬件實(shí)現(xiàn)兩個(gè)角度提升其計(jì)算硬件效率:(?)首先在算法上分析了2k點(diǎn)FFT不同分解方式的硬件復(fù)雜度,并給出一種實(shí)數(shù)乘法數(shù)量最低的分解策略。分析表明不同分解方式只會(huì)影響數(shù)據(jù)流圖中旋轉(zhuǎn)因子乘法數(shù)值,而不影響輸入順序或數(shù)據(jù)路由順序。同時(shí)在每一次分解時(shí),都采用大小最相近的兩個(gè)基進(jìn)行分解得到的算法旋轉(zhuǎn)因子復(fù)雜度最低。(?)其次在硬件結(jié)構(gòu)上,本文基于計(jì)算單元最簡(jiǎn)化而FFT并行度最大化的優(yōu)化思路,提出一種“結(jié)構(gòu)高并行,計(jì)算基于比特級(jí)粒度”的新式FFT設(shè)計(jì)策略,由高并行度結(jié)構(gòu)得到較大的吞吐率提升,由基于位串行的計(jì)算方式化簡(jiǎn)硬件面積。采用該方法設(shè)計(jì)的512點(diǎn)FFT處理器相比較已有方法得到了極大的硬件效率提升。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2595430