fpga在高速数位信号处理系统中的应用

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1、FPGA在高速数字信号处理系统中的应用上网时间:2001年04月14日由于成本、系统功耗和面市时间等原因，许多通讯、视频和图像系统已无法简单地用现有DSP处理器来实现，现场可编程门阵列(FPGA)尤其适合于乘法和累加(MAC)等重复性的DSP任务。本文从FPGA与专用DSP器件的运算速度和器件资源的比较入手，介绍FPGA在复数乘法、数字滤波器设计和FFT等数字信号处理中应用的优越性，值得(中国)从事信号处理的工程师关注。ChrisDickXilinx公司由于在性能、成本、灵活性和功耗等方面的优势，基于FPG

2、A的信号处理器已广泛应用于各种信号处理领域。近50%的FPGA产品已进入各种通信和网络设备中，例如无线基站、交换机、路由器和调制解调器等。FPGA提供了极强的灵活性，可让设计者开发出满足多种标准的产品。例如，万能移动电话能够自动识别GSM、CDMA、TDMA或AMPS等不同的信号标准，并可自动重配置以适应所识别的协议。FPGA所固有的灵活性和性能也可让设计者紧跟新标准的变化，并能提供可行的方法来满足不断变化的标准要求。复数乘法复数运算可用于多种数字信号处理系统。例如，在通讯系统中复数乘积项常用来将信道转化为

3、基带。在线缆调制解调器和一些无线系统中，接收器采用一种时域自适应量化器来解决信号间由于通讯信道不够理想而引入的干扰问题。量化器采用一种复数运算单元对复数进行处理。用来说明数字信号处理器优越性能的指标之一就是其处理复数运算的能力，尤其是复数乘法。一个类似DSP-24(工作频率为100MHz)的器件在100ns内可产生24×24位复数乘积(2个操作数的实部和虚部均为24位精度)。复数乘积的一种计算方法需要4次实数乘法、1次加法和1次减法。一个满精度的24×24实数管线乘法器需占用348个逻辑片。将4个实数乘法器

4、产生的结果组合起来所需的2个48位加法/减法器各需要24个逻辑片(logicslice)。这些器件将工作在超过100MHz的时钟频率。复数乘法器采用一条完全并行的数据通道，由4×348+2×24=1440个逻辑片构成，这相当于VirtexXCV1000FPGA所提供逻辑资源的12%。计算一个复数乘积所需的时间为10ns，比DSP结构的基准测试快一个数量级。为了获得更高的性能，几个完全并行的复数乘法器可在单个芯片上实现。采用5个复数乘法器，假设时钟频率为100MHz，则计算平均速率为每2ns一个复数乘积。这一

5、设计将占用一个XCV1000器件约59%的资源。这里应该强调的一个问题是I/O，有这样一条高速数据通道固然不错，但为了充分利用它，所有的乘法器都须始终保持100%的利用率。这意味着在每一个时钟来临时都要向这些单元输入新的操作数。除了具有可实现算法功能的高可配置逻辑结构外，FPGA还提供了巨大的I/O带宽，包括片上和片外数据传输带宽，以及算术单元和存储器等片上部件之间的数据传输带宽。例如，XCV1000具有512个用户I/O引脚。这些I/O引脚本身是可配置的，并可支持多种信号标准。实现复数乘法器的另一种方法是

6、构造一个单元，该单元采用单设定或并行的24x24实数乘法器。这种情况下，每一个复数乘法需要4个时钟标识，但是FPGA的逻辑资源占用率却降到了最低。同样，采用100MHz系统时钟，每隔40ns可获得一个新的满精度复数乘积，这仍是DSP结构基准测试数据的2.5倍。这一设定方法需要大约450个逻辑片，占一个XCV1000器件所有资源的3.7%(或XCV300的15%)。构造一条能够精确匹配所需算法和性能要求的数据通道的能力是FPGA技术独特的特性之一。而且请注意，由于FPGA采用SRAM配置存储器，只需简单下载一

7、个新的配置位流，同样的FPGA硬件就可适用于多种应用。FPGA就像是具有极短周转时间的微型硅片加工厂。先进的软件数字信号处理器在执行乘法相关的应用(包括复数乘法)时十分有效。一个250MHz的DSP芯片每个时钟周期可进行2次16×16的复数乘法运算，这相当于每2ns产生一个新的乘积。但是，FPGA的性能更胜一筹。一个16×16的复数乘法器(产生全精度32位复数结果)占用约700个逻辑片，并可支持160MHz的时钟频率，这相当于每6.25ns产生一个新的复数乘积。将4个这样的功能放置在一个芯片上，每1.56n

8、s即可产生一个新的乘积。如果需要更高的性能，可采用额外并行方法将计算速率提高到前所未有的水平。数字滤波器FIR滤波器几乎是所有数字信号处理系统中通用的基本构建模块之一。输出采样通过将输入采样流与滤波系数卷积而得到，这一运算也称作内积(inner-product)或向量点积(vectordot-product)运算。滤波系数定义了网络的频率响应。在要求高阶滤波、高采样率或两者兼有的应用中，所需算法工作量将会十分庞大