如何用賽靈思FPGA實現(xiàn)4G無線球形檢測器

　　發(fā)送到非對角線單元中的數(shù)據(jù)是旋轉(zhuǎn)矢量的同相部分和正交部分除以相應(yīng)的近似值得出的結(jié)果。我們不僅通過在對角線單元和非對角線單元采用流水線架構(gòu)實現(xiàn)了高數(shù)據(jù)吞吐量，同時還通過對跨5個信道的硬件進行時分復(fù)用的方式控制了近似值模塊和復(fù)雜乘法器引起的時延。

　　對 4x4矩陣，我們使用了1個對角線單元和7個非對角線單元。分解單個矩陣所花的處理時間為4x4=16個數(shù)據(jù)周期，而該設(shè)計交付數(shù)據(jù)的速度是每三個時鐘周 期一個樣本，因此分解單個矩陣的所用總時長為3x4x4=48個時鐘周期(低于可用的64個時鐘周期)。我們對分解后的矩陣使用了回代法(back substitution)，同時以相同的TDM方式進一步進行了重新排序操作。

　　球形檢測器

　　球 形檢測器采用PED單元進行范數(shù)計算。根據(jù)樹的層次，我們采用了三種不同類型的PED單元。根節(jié)點PED模塊負(fù)責(zé)計算所有可能的PED。二級PED模塊針 對上一級計算得出的8個幸存路徑計算出8個可能的PED。這樣在樹的下一級索引中，我們就有64個生成的PED。第三種類型的PED模塊用于其它樹級，負(fù) 責(zé)計算上一級計算出的所有PED的最鄰近的節(jié)點PED。

　　球形檢測器(SD)的流水線架構(gòu)可以在每個時鐘周期中處理數(shù)據(jù)。其結(jié)果就是樹的每級只需要一個PED模塊。因此，對4x4 64-QAM系統(tǒng)而言，PED單元的總數(shù)為8，與樹的級數(shù)相等。

　　SD可以采用硬解碼和軟解碼兩種類型的解碼技術(shù)。硬解碼能夠用貫穿樹的各級的最小距離矩陣度量次序;軟解碼用對數(shù)似然比來代表輸出的每個比特。對數(shù)似然比一般被當(dāng)作優(yōu)先輸入值提供給信道解碼器，比如turbo解碼器。

　　FPGA資源占用

　　實施和仿真包括MIMO 802.16e寬帶無線接收檢測過程，但不包括軟輸出生成模塊。目標(biāo)芯片是Virtex-5 XC5VFX130T-2FF1738 FPGA。設(shè)計的時鐘頻率為225MHz，可用的數(shù)據(jù)率為83.965MB/s。

　　表 1. 按子系統(tǒng)劃分的資源占用情況

　　System Generator和基于模型的設(shè)計

　　我 們使用針對DSP設(shè)計流程的賽靈思SystemGenerator實現(xiàn)了完整的硬判鏈。設(shè)計驗證工作不僅使用了MATLAB/Simulink 環(huán)境的仿真語義，還有SystemGenerator的協(xié)同仿真功能。信道矩陣參數(shù)的同相部分和正交部分從正常的分布得出，并由MATLAB交付給 SystemGenerator建模環(huán)境。我們同樣使用這種仿真框架進行了比特誤碼率計算。

　　圖 4. 4x4 64-QAM的浮點 MATLAB 仿真(硬判決)、System Generator設(shè)計 (硬判決)BER 曲線與最大似然曲線相比

　　圖 4對我們的定點硬判決設(shè)計BER曲線、浮點硬判決設(shè)計BER曲線和最佳ML參考曲線進行了比較。我們通過對賽靈思ML510開發(fā)平臺進行基于以太網(wǎng)的硬件 協(xié)仿真，開發(fā)出了該設(shè)計的硬件演示。信道矩陣參數(shù)采用賽靈思AWGNIP核發(fā)送給球形檢測器。我們通過把設(shè)計嵌入到自同步BER測試器來計算BER。該儀 器能夠向檢測器發(fā)送輸入并捕獲誤碼。

　　本文就采用空分復(fù)用MIMO的通信系統(tǒng)使用的球形檢測器進行了簡要介紹。我們詳細(xì)探討了球形檢測器和信 道矩陣預(yù)處理器的架構(gòu)情況。實現(xiàn)預(yù)處理的方法有許多種，雖然我們的方法在計算上要復(fù)雜一點，但得出的BER性能接近最大似然。雖然我們的討論是圍繞 WiMAX進行的，設(shè)計人員可以把其中的許多方法用于3G/ LTE(長期演進)無線系統(tǒng)。