基于fpga的fft-ifft处理器的实现

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1、基于FPGA的FFT/IFFT处理器的实现

2、第1内容加载中...摘要：提出一种利用并行算法来实现FFT（快速傅里叶变换）及其逆变换IFFF（快速傅里叶逆变换）的设计方法。该处理器可由用户动态配置成64、256、1024点复数FFT或其逆变换IFFT。关键词：FPGA，FFT，IFFT1引言高速实时数字信号处理对系统性能要求很高，因此，几乎所有的通用DSP都难以实现这一要求。可编程逻辑器件允许设计人员利用并行处理技术实现高速信号处理算法，并且只需单个器件就能实现期望的性能。在数据通信这样的应用中，常常需要进行高速、大规模的FFT及其逆变换IFFT运算

3、。当通用的DSP无法达到速度要求时，唯一的选择是增加处理器的数目，或采用定制门阵列产品。现在，随着微电子技术的发展，采用现场可编程门阵列（FPGA）进行数字信号处理发展迅速。采用现场可编程器件不仅加速了产品上市时间，还可满足现在和下一代便携式设计所需要的成本、性能、尺寸等方面的要求，并提供系统级支持。本文研究了基于FPGA的FFT及其逆变换IFFT处理器的硬件电路实现方法。在系统时钟频率为100MHz时，1024点复位FFT的计算时间只需要10μs左右。2基4FFT/IFFT算法序列x(n),n=0,...,N-1的离散傅里叶变换为：500)thi

4、s.style.ouseg(this)">这说明IFFT可以由FFT求出。因此，FFT和IFFT处理器可以用统一的硬件结构来实现。对于FFT，设序列x(n)的长度为N=4p(p为整数)，则基4频率抽取蝶菜运算单元方程为：500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">3FFT/IFFT的硬件实现我们采用Xilinx公司的Virtex-II系列FPGA来实现FFT/IFFT处理器。3.1蝶形运算单元结构基4频率抽取FFT计算一共包括了log4(N)级运算，其中，在每一级中包含了N/4个基

5、4蝶形运算，蝶形运算器如图1所示。Virtex-II系列FPGA有内嵌18bit×18bit补码乘法器以及大容量用户可配置RAM，非常适合做大规模算术运算。图1所示的蝶形运算器可以在一个时钟周期内完成一次基4蝶形运算。其中，操作数A、B、C、D存放在RAM中，三个18位放置因子中。由于运算结果可能会超过原数据，所以要进行量化移位[1][2]。3.2并行运算结构通用DSP的蝶算单元通常是从内存中顺序读入四个操作数A、B、C、D，因而计算速度受到了很大限制。而使用FPGA可充分利用并行计算技术在一个时钟周期内并行读取四个操作数，以便完成一次基4蝶形运算

6、。我们采用四对RAM×2（分别存放实部和虚部）来存储蝶算中的操作数A、B、C、D。如图2所示，处理器在每个时钟周期从RAM中读出数据A、B、C、D送入蝶形运算器（图1）。运算结果AO、BO、CO、DO在下一个时钟周期写回原地址。500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">图2中的四对RAM×2的地址A0，A1，A2，A3分别对应公式（3）中的n,n+4p-s-1,n+2×4p-s-1,n+3×4p-s-1。A0，A1，A2，A3可以按下述方法产生：设a,b为两个递减计数器，它们组成

7、一个大的计数器Counter=a×4p-1+b。如图3所示。500)this.style.ouseg(this)">ROTATEn(x,m)表示把x(n位二进制)循环左移m位。则图2中四个操作数地址为：500)this.style.ouseg(this)">式（4）中每个地址对应一个RAM×2的入口地址。设操作数地址A的四进制表达式为A=（Kp-1...K1K0）4。定义Mk为A的所有四进制位数和除以4的余数500)this.style.ouseg(this)">式（5）中，mod为求余运算。可以证明地址A0，A1，A2，A3的Mk值互不相同，取值

8、范围是0，1，2，3。因此我们采取如图2所示的并行存储结构：所有Mk=0的操作数都存放在RAMA中，Mk=1的操作数都存放在RAMB中，Mk=2的操作数都存放在RAMC中，Mk=3的操作数都存放在RAMD中。通过以上地址映射，我们可以在一个时钟周期并行读取四个操作数地址，完成蝶形运算。3.3放置因子的生成为了加快FFT/IFFT运算速度，我们采用查表的方式来得到放置因子×2（实部和虚部）来存放复数的入口地址都为c。可以证明，把图3中的计数器b的低2(p-a-1)位都置为0所得到的值即为c的值。即：500)this.style.ouseg(this)

9、">3.4FFT/IFFT芯片整体结构FFT/IFFT芯片整体结构如图4所示。在式（2）中讨论过，我们可以用FFT来计算I