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循環(huán)卷積DFT的優(yōu)化算法與仿真
2016年微型機與應用第09期
韓芳,陳帥
(淮南師范學院 機械與電氣工程學院,安徽 淮南 232038)
摘要: 根據余數系統(tǒng)中模映射法則以及數論變換,將素數N點的DFT運算轉換為N-1點的循環(huán)卷積運算,建立了算法模型,給出了此算法的FIR濾波器圖解,并對加法器系數進行RAG優(yōu)化,最后在ModelSim仿真平臺上,用Verilog語言實現該算法,并進行了仿真結果分析和工作量分析。RAG優(yōu)化后減少了加法器數量,降低了路徑延遲。
Abstract:
Key words :

  韓芳,陳帥

  (淮南師范學院 機械與電氣工程學院,安徽 淮南 232038)

       摘要:根據余數系統(tǒng)中模映射法則以及數論變換,將素數N點的DFT運算轉換為N-1點的循環(huán)卷積運算,建立了算法模型,給出了此算法的FIR濾波器圖解,并對加法器系數進行RAG優(yōu)化,最后在ModelSim仿真平臺上,用Verilog語言實現該算法,并進行了仿真結果分析和工作量分析。RAG優(yōu)化后減少了加法器數量,降低了路徑延遲。

  關鍵詞:DFT;余數系統(tǒng);FIR;優(yōu)化;Modelsim

  0引言

 余數系統(tǒng)(Residue Number System, RNS)將傳統(tǒng)的二進制數值表征系統(tǒng)中多位寬運算轉換成多個并行且獨立的短位寬運算,能夠提高運算速度以及降低運算單元的功耗,從而提升并行處理單元的性能。離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform, DFT)是一種應用極為廣泛的信號處理方法,與RNS相結合,因其成本和速度上的優(yōu)勢,在大量乘加運算的數字信號處理系統(tǒng)中得到廣泛應用和研究。當前可編程數字信號處理(Programmable Digital Signal Processing, PDSP)和特定用途集成電路 (Application Specific Integrated Circuit, ASIC)的構建,正處于革命性的數字信號處理技術的前沿,在更多系統(tǒng)前端(如傳感器、濾波器的應用等)正在逐漸替代DSP[1]。DFT在可編程器件上的快速實現算法和結構值得深入研究。

1循環(huán)卷積DFT算法

  1.1余數系統(tǒng)

  余數系統(tǒng)(Residue Number System,RNS)是一種古老的非權重數值表征系統(tǒng),基于RNS可以實現加法、減法、乘法等整數運算。在相對素數的正整數基{m1,m2,…,mL}下定義動態(tài)范圍M,M=Ll=1ml,在這個同構計算環(huán)內,定義:ZMZm1×Zm2×…×ZmL,其中ZM=Z/(M)與整數模M的計算環(huán)相關,被稱為余數類模mod M[2]。通過xl=X mod ml定義數組X(x1,x2,…,xL),其中l(wèi)=1,2,…,L,這種模映射可實現代數運算。

  1.2DFT算法

  素數因子循環(huán)卷積DFT算法也叫Rader算法[3],定義素數長度N的DFT如下:

  1.jpg

  其直流組成部分:X[0]=∑N-1n=0x[n]。由于N是素數,根據數論變換理論可知:存在一個本原元素,一個生成元g,也就是a=gαmodp,該公式可以生成Zp域內除零之外的所有元素即(Zp/{0}),即在Zp/{0}中的整數a和Zp-1域中的指數之間存在一一對應的映射[4]。通過一個本原元素和一個生成元g產生元素n和k,用gn模N映射n,得到以下的模映射:

  2.jpg

  其中k∈{1,2,3,…,N-1}。

  可以看到該式的右側是一個循環(huán)卷積,即:

  36.jpg

  1.3FIR濾波器圖解

  有限常系數的FIR濾波器是一種線性時間不變(Linear Time Invariant,LTI)數字濾波器[5]。N階FIR的輸出對應于輸入時間序列x[n],是一種有限卷積形式,具體形式如下:

  y[n]=x[n]f[n]=∑L-1k=0x[k]f[n-k](7)

  直接FIR濾波器是一種“抽頭延遲”結構,由加法器和乘法器的集合構成。每個乘法器的操作數就是一個FIR系數,也稱作“抽頭權重”。循環(huán)卷積DFT與FIR濾波器是等價的,圖1給出了式(6)相應的采用FIR濾波器的圖形化解釋。其中系數Wk5是復數,8位量化值如表1所示。 

003.jpg

  在獨立系數直接形式的模型中,通常把常數系數乘法器所需加法器的數量稱為成本,圖1的成本為22。這種直接形式的FIR體系僅在自適應濾波器等少數場合,通過DSP的RSIC結構的硬件開發(fā) [6]。通過系數的RAG優(yōu)化,可以降低硬件成本,構造更為有效的PDSP實現。

2算法的優(yōu)化與仿真

  2.1系數的RAG優(yōu)化

  基于系統(tǒng)的轉置結構,有WkN=WN-kN,k∈[1,N-12]。表1中的系數具有對稱性,經非負化處理,需要實現的系數為:{256,79,243,207,150},可見工作量可以降低一半。

  乘法器-加法器圖(MAG)技術是將系數拆分成幾個因子,再通過幾條路徑來組合這些不同的因子,Dempster等人給出了所有合成成本為1~4個加法器的所有系數的可能配置, 系數的MAG圖成本為{0,2,3,3,3},共11個加法器。最優(yōu)簡化加法器圖(RAG)能夠進一步降低總工作量。Dempster和Macleod首先提出的RAG算法規(guī)則[7]如下:

  (1)去除系數的符號,因為符號可以通過濾波器的抽頭延遲線上的減法來實現;

  (2)輸入集合中2的冪的值通過硬連線的數據移位來實現,可以直接去除;

  (3)創(chuàng)建一個能用一個加法器構造的系數的圖集;

  (4)用已知圖集構造更高值的乘法器;

  (5)必要時添加最小非輸出基數(NOF)作為輔助系數。

  根據此原則,RAG算法優(yōu)化措施如表2。表2RAG優(yōu)化措施需要實現的系數措施256, 79,243,207,15028,26+15,24×15+3,26×3+15,2×7515,3,7524-1,22-1,79-4

  此時加法器的數量可降低到最小值6,所有的系數都是由3個加法器和3個減法器實現的。加法器路徑延遲也從3降低到2。圖2給出了最終的已簡化的加法器圖。

  

002.jpg

  2.2ModelSim仿真

  采用Verilog語言,運用轉置FIR濾波器結構共4個進程來實現以上設計[8]?!癝TAGES”進程是一個區(qū)分3個狀態(tài):START、LEAD和RUN的狀態(tài)機。“STRUCTURE”進程則定義了兩個FIR濾波器通路,分別計算實部和虛部。“COEFF”進程為乘法器系數模塊,而“RAG”進程實現優(yōu)化的NOF因子。在Mentor公司的HDL語言仿真平臺ModelSim上進行仿真,可以看到,輸入信號序列x(n)=(10, 20, 30, 40, 50) ,y_real 和 y_imag 分別為X(k)的實部和虛部,由仿真結果可得X(k)=(-25+j34,-25+j8,-25-j9,-25-j35,150),與手工計算所得結果完全一致。循環(huán)卷積DFT的Verilog仿真結果如圖3。

004.jpg

3結論

  利用RNS可將DFT的輸入和輸出序列重新排序, DFT運算轉換成循環(huán)卷積算法,再用數論變換來計算卷積,采用RAG優(yōu)化了系數,當N(濾波器階數)為5時,所用加法器數量與直接FIR體系相比減少了73%;與MAG圖相比減少了45% 。特別對于高階濾波器,因為RAG通過已合成的系數生成了高密度小系數柵格,只要用很少的代價就可以實現新系數,工作量趨向于N,大大減少了加法器數量,降低了路徑延遲。該算法的缺陷是要求N-1為高復合數,而N又是素數,因此可供選擇的N只有費馬數22t+1(t=1,2, 3, 4),長度很有限[9],對較長序列則需分解為多維短序列來計算。

  參考文獻

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