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文档简介

1、【Word版本下载可任意编辑】 OFDM系统中DAGC的应用分析及FPGA实现 摘 要:介绍IDFTDFT可精度在OFDM系统基带解调中的重要性,分析定点化DFT输入功率对其精度的影响,并在此根底上采用数字自动增益控制技术用于DFT前端,以解决过大输入信号动态范围所造成的DFT输出信噪比恶化的问题。理论分析、Matlab仿真结果以及FPGA实现结果说明,该方法具有可行性、实时性和易实现性,可使DFT输出信噪比到达范围,以满足0FDM系统基带解调的要求;在较大输入功率情况下,采用DAGc技术的防溢出方法和经典DFT防溢出方法相比,前者使得DFT输出信噪比提高24 dB。 O 引 言 随着各种FF

2、T算法的出现,DFT在现代信号处理中起着越来越重要的作用。在B3G和4G移动通信中所采用的0FDM技术,更是以IDFTDFT来开展OFDM调制和解调制,IDFTDFT的精度直接影响基带解调的性能。 在硬件实现中,通常影响定点化FFT算法精度的有量化误差、舍入误差和溢出误差。一旦决定了量化方式和数据位宽后,量化误差和舍入误差都是可估计的,而溢出误差则随着输入信号功率的增大而急剧增加,造成SNR严重恶化。 中射频接收时,通常使用AAGc和DAGC来改善ADC正常工作的动态范围。同理,由于实现高精度定点化FFT算法的难度和成本较高,本文将采用DAGC技术调整DFT输入功率,以降低DFT的实现负担、增

3、加DFT的实现精度、减少DFT的实现位宽。 1 DFT输入功率范围分析 B3G和4G移动通信系统中采用的OFDM技术以OFDM符号为单位开展调制解调,该类系统中高层的子载波分配机制,可以使各个OFDM符号幅度变化较其他通信系统大得多。因此,OFDM符号在接收端中射频开展放大后,传至基带用DFT开展子载波解调,此时的符号功率往往有着较大的动态范围。针对本文关注的DFT溢出误差,该部分将推导DFT所能接收的输入信号功率。 复随机序列z=Re(z)+jIm(b)(n)的DFT正变换表示为: 考虑极端的一个Z,即每一个z乘以旋转因子WknN后,都旋转角至Re正半轴成为z,如图1所示。在这种情况下,定义

4、: 则当虚部为Im(Z)=0时,实部Re(Z)(k的模平方满足: 其中:N为DFT点数,以上推导也可由旋转至Re负半轴,Im正或负半轴得到。因此,所有Z的实部和虚部的模平方必定都小于或等于式(3)所得结果。 本文仅讨论1 024点复随机序列DFT,采用32 b存储DFT结果,高16 b存实部,低16 b存虚部,两个16 b的位均为符号位,为了保证DFT后的每一个点都不溢出,则平均功率W,需要满足: 经典的防止DFT溢出的方法,通常是将输入信号的模调整至所允许的输出信号模的1N,N为DFT点数,同样针对以上情况,采用经典模调整方式的平均功率仅为Ws1 024。 2 数据仿真及分析 针对上面所举例

5、子,用Matlab产生一个长度为1 024的零均值高斯分布复随机序列,序列方差2=2k,k。定义SNR如式(5),其中Wfloat,Wfix分别是采用浮点、定点FFT算法的平均输出功率。 Matlab仿真结果如图2所示,其中横坐标为20logl0(2215)。可见,当输入信号平均功率较小时,量化误差和舍入误差随功率增加而下降,但平均功率上升到一定值后,产生的定点溢出误差增加使得SNR急剧下降。 针对较大的OFDM符号功率动态范围,本文采用DAGC技术来调整DFT输入信号功率,使其处在一个较平稳的范围内,以此提高DFT运算的输出SNR,同时减轻本身就具有较大运算量的DFT模块的负担。根据仿真结果

6、,结合式(4),选择DFT输入平均功率为(210)2时。 3 FPGA实现及分析 由于用FPGA实现乘除法会消耗大量资源,一般采用左右移位来代替。因此,为了简化FPGA实现难度,本文仅将输入序列的功率从区间调整到,其中i为非负整数且i。 DFT模块选用Altera公司的IPCORE,总体框图如图3所示,其中BUFl,BUF2均可存储1 024点,用于流水处理。该实现方式通过两个二级模块以及中间缓存实现,由于存储功率的存放器位宽很大,实现时不使用比较器。流水处理1 024点所需要的平均时间latency仅为1 029个时钟周期,即经过1 024个时钟周期得到1 024个点后,平均仅需要5个时钟周期得到功率调整因子。本模块综合后的频率fmax=220 MHz。以输入序列平均功率为2(214)2为例,功率调整方式对SNR影响如下表1所示,其中第三种方式仅由Matlab仿真得到。可见,采用调整到区间时的SNR较高且易于用FPGA实现。 4 结 语 本文主要针对OFDM系统中定点化DFT的溢出误差,分析了DFT输入信号功率对其输出信噪比的影响,并以高斯零均值输入信号为例,采用DAGC与DFT模块级联的方式开展了Matla

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