OFDM系統(tǒng)中DAGC的應(yīng)用研究及FPGA實現(xiàn)
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2 數(shù)據(jù)仿真及分析
針對上面所舉例子，用Matlab產(chǎn)生一個長度為1 024的零均值高斯分布復(fù)隨機序列，序列方差σ2=2k∈[25，215]，k∈[5，15]。定義SNR如式(5)，其中Wfloat，Wfix分別是采用浮點、定點FFT算法的平均輸出功率。本文引用地址：http://www.ljygm.com/article/158081.htm
Matlab仿真結(jié)果如圖2所示，其中橫坐標為20logl0(σ2／215)?？梢姡斴斎胄盘柶骄β瘦^小時，量化誤差和舍入誤差隨功率增加而下降，但平均功率上升到一定值后，產(chǎn)生的定點溢出誤差增加使得SNR急劇下降。
針對較大的OFDM符號功率動態(tài)范圍，本文采用DAGC技術(shù)來調(diào)整DFT輸入信號功率，使其處在一個較平穩(wěn)的范圍內(nèi)，以此提高DFT運算的輸出SNR，同時減輕本身就具有較大運算量的DFT模塊的負擔(dān)。根據(jù)仿真結(jié)果，結(jié)合式(4)，選擇DFT輸入平均功率為(210)2時最佳。
3 FPGA實現(xiàn)及分析
由于用FPGA實現(xiàn)乘除法會消耗大量資源，一般采用左右移位來代替。因此，為了簡化FPGA實現(xiàn)難度，本文僅將輸入序列的功率從區(qū)間[(2i-1)2，(2i)2]調(diào)整到[(29)2，(210)2]，其中i為非負整數(shù)且i∈[6，15]。
DFT模塊選用Altera公司的IPCORE，總體框圖如圖3所示，其中BUFl，BUF2均可存儲1 024點，用于流水處理。該實現(xiàn)方式通過兩個二級模塊以及中間緩存實現(xiàn)，由于存儲功率的寄存器位寬很大，實現(xiàn)時不使用比較器。流水處理1 024點所需要的平均時間la―tency僅為1 029個時鐘周期，即經(jīng)過1 024個時鐘周期得到1 024個點后，平均僅需要5個時鐘周期得到功率調(diào)整因子。本模塊綜合后的最高頻率fmax=220 MHz。以輸入序列平均功率為2×(214)2為例，功率調(diào)整方式對SNR影響如表1所示，其中第三種方式僅由Matlab仿真得到?？梢?，采用調(diào)整到區(qū)間[(29)2，(210)2]時的SNR較高且易于用FPGA實現(xiàn)。
4 結(jié) 語
本文主要針對OFDM系統(tǒng)中定點化DFT的溢出誤差，分析了DFT輸入信號功率對其輸出信噪比的影響，并以高斯零均值輸入信號為例，采用DAGC與DFT模塊級聯(lián)的方式進行了Matlab仿真和FPGA實現(xiàn)，證明了其可行性。該方法以很小的時延、較少的資源以及較高的精度為優(yōu)勢，有效地增大了定點化DFT正常工作的動態(tài)范圍，同時為后級恢復(fù)原信號提供了可靠保障，完全滿足0FDM系統(tǒng)基帶解調(diào)的要求。
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