自適應(yīng)濾波器在現(xiàn)代數(shù)字信號處理中的應(yīng)用極為廣泛，分成系統(tǒng)辨識、逆模型、預(yù)測和干擾消除4大類別[1]。對于實時性要求很高的場合，往往需要使用硬件設(shè)計自適應(yīng)濾波器。基于FPGA的自適應(yīng)濾波器近年來被不斷地研究和改進。

　　使用FPGA中的邏輯單元(LE)很容易實現(xiàn)乘累加(MAC)運算，從而將采用最小均方(LMS)算法的自適應(yīng)濾波器直觀地映射到FPGA上。但是，基于MAC方案的自適應(yīng)濾波器的時鐘頻率會很高，功耗會很大。ALLRED D J等人提出了利用雙LUT結(jié)構(gòu)的DA方案來實現(xiàn)LMS自適應(yīng)濾波器[2]，雖然提高了吞吐量，降低了功耗，但其控制模塊、地址循環(huán)設(shè)置都比較復雜；Guo Rui等人提出采用單LUT結(jié)構(gòu)的DA方案來實現(xiàn)LMS自適應(yīng)濾波器[3]，盡管節(jié)省了近一半的LE，但其處理速度有所下降，并且偏移二進制編碼（OBC）的硬件編程頗為復雜。

　　本文提出了基于雙LUT模塊的特殊DA方案，旨在將LMS順序執(zhí)行算法更高效地映射到FPGA上，充分利用了DA的基本特性以及對LMS算法的改進來達到節(jié)省資源、提高速度的目標。

1 自適應(yīng)濾波器的算法

　　設(shè)x(n)和w(n)分別表示自適應(yīng)濾波器的輸入信號和權(quán)值向量，定義：x(n)=[x(n)，x(n-1)，…，x(n-L+1)]T，w(n)=[w0(n)，w1(n)，…，wL-1(n)]T，則LMS算法的基本形式如下。

　　濾波輸出：

　　其中，y(n)是自適應(yīng)濾波器的輸出信號，d(n)是期望信號，e(n)表示誤差信號，是收斂因子，L是自適應(yīng)濾波器的抽頭數(shù)。雖然LMS算法僅涉及乘法、加減和迭代3種運算，但它是一種嚴格順序執(zhí)行的自適應(yīng)算法[1]。倘若利用MAC方案直接將LMS自適應(yīng)濾波器映射到FPGA上，編程雖然簡單，但難以發(fā)揮FPGA并行處理的優(yōu)勢。

　　延遲最小均方（DLMS）算法是對LMS算法的一種改進，該算法最大的優(yōu)點就是可以并行執(zhí)行[4]。本文所使用的DLMS算法的權(quán)值更新公式為：

　　而濾波輸出、誤差計算公式與LMS算法相同。由式(4)知，對第k個權(quán)值wk(n)進行迭代更新時，必須對相應(yīng)的x(n)延遲k個采樣周期，k=0，1，…，L-1。圖1給出了DLMS自適應(yīng)濾波器的模塊圖。

　　圖2、圖3分別給出了4抽頭DLMS自適應(yīng)濾波器的抽頭權(quán)值以及輸入、輸出信號的Matlab仿真曲線。由圖2知，自適應(yīng)濾波器的4個抽頭權(quán)值的總體變化趨勢漸趨平緩。由圖3知，輸出信號相對于輸入信號而言抖動幅度逐漸變小，而且愈發(fā)類似于正弦信號。但由于該自適應(yīng)濾波器只有4個抽頭，輸入信號的信噪比只有3 dB，所以自適應(yīng)濾波器的權(quán)值在520個采樣點以后才比較平緩，并且輸出信號與期望信號之間仍存在較明顯的差別。若能提高自適應(yīng)濾波器的抽頭數(shù)，或改用信噪比更高的輸入信號，則會加快抽頭權(quán)值的平緩速度，并且輸出信號將更加接近正弦信號。

2 特殊DA方案

　　在使用DA方案優(yōu)化基于FPGA的權(quán)值固定的經(jīng)典濾波器時，首先把濾波器的權(quán)值系數(shù)有規(guī)律地存儲在LUT模塊中，然后利用輸入信號的二進制形式從最低位到最高位逐一訪問LUT模塊的存儲條目，最后對LUT模塊的各個輸出量進行移位、累加運算，得到最終的濾波輸出結(jié)果[5]。而自適應(yīng)濾波器的權(quán)值是不斷更新變化的，必須對存儲在LUT模塊中的權(quán)值進行迭代更新，這時可以考慮使用兩個LUT模塊聯(lián)合運作。

　　設(shè)輸入信號x(n)被量化成B bit二進制補碼的形式，最左邊一位是符號位，則：

　　Qj存儲在LUT模塊中時沒有正負之別，在LUT模塊輸出端的后面引入一個符號控制端來判定對Qj做加法還是減法[6]。該LUT模塊定義為核心查找表(K-LUT)。

　　圖4給出了L=4、B=4的DLMS自適應(yīng)濾波器設(shè)計中K-LUT及其外圍模塊的結(jié)構(gòu)圖。圖中的PSC模塊表示并/串轉(zhuǎn)換器，2-1模塊表示右移器。

　　K-LUT的第r個條目的更新式如下：

　　該LUT模塊定義為輸入查找表（I-LUT）。當檢測到自定義的中間信號clk_data的上升沿時，新的輸入信號將被讀入，I-LUT的內(nèi)容隨即自動更新。

　　對于L=4、B=4的情況，由Quartus II集成開發(fā)軟件的時序仿真結(jié)果知，clk_data的周期應(yīng)設(shè)置成為時鐘信號clk周期的6倍。第n時刻I-LUT的各個條目存儲內(nèi)容如表1所示。當n+1時刻來臨時，x(n)、x(n-1)、x(n-2)、x(n-3)自動變成x(n+1)、x(n)、x(n-1)、x(n-2)。

　　一旦n時刻I-LUT的內(nèi)容更新并且y(n)、e(n)、e(n)的計算都已完成，那么K-LUT的內(nèi)容將被更新。通過設(shè)置合適的clk_data周期來保證K-LUT(n)到K-LUT(n+1)的更新在n+1時刻到來之前全部完成。式(8)則變?yōu)椋?/p>

　　K-LUT(r)(n+1)=K-LUT(r)(n)+?滋e(n)I-LUT(r)(n)(9)

　　K-LUT的更新步驟如下：(1)讀取K-LUT(n)和I-LUT(n)中具有相同存儲地址的條目；(2)用e(n)乘以I-LUT(n)的輸出；(3)將步驟(2)中的乘積與K-LUT(n)的輸出進行求和運算；(4)將步驟(3)中的和存儲到K-LUT(n+1)中相同存儲地址的條目。其中?滋和e(n)相乘是通過對e(n)進行移位運算實現(xiàn)的，值選成2的冪。

　　圖5為本DA方案的簡化流程圖，可以看出I-LUT的更新由clk_data控制，而濾波運算、誤差計算、e(n)的乘積運算都由clk控制。

3 基于FPGA實例驗證

　　由于FPGA中的LUT通常具有4個輸入端，共24個存儲條目，故本文以設(shè)計4階基于FPGA的DLMS自適應(yīng)濾波器為例，這樣使用兩個LUT模塊就能實現(xiàn)最基本、最小規(guī)模的自適應(yīng)濾波器。其他的高階設(shè)計都以4階為基礎(chǔ)。

　　表2給出了分別采用MAC方案和本DA方案設(shè)計出的DLMS自適應(yīng)濾波器的各項性能指標。這里取1/4。必須指出，系統(tǒng)時鐘clk的最高頻率與系統(tǒng)功耗密切相關(guān)，頻率越高，功耗越大；用于控制輸入信號讀取速度的clk_data的最高頻率表征了DLMS自適應(yīng)濾波器的處理速度。

　　由表2知，本DA方案設(shè)計出的DLMS自適應(yīng)濾波器不但消耗了更少的LE和寄存器數(shù)量，而且獲得了更低的功耗和更高的處理速度，優(yōu)勢明顯。表3給出了同樣采用本DA方案但值不同時的DLMS自適應(yīng)濾波器的性能比較。

　　由表3知，取不同值時采用本DA方案設(shè)計DLMS自適應(yīng)濾波器所消耗的LE和寄存器數(shù)目是相同的，所以在保證DLMS算法收斂前提下，的取值不會影響設(shè)計自適應(yīng)濾波器所消耗的硬件資源，但是自適應(yīng)濾波器的功耗和處理速度會有少許差別。

　　本文提出的特殊DA方案的基本結(jié)構(gòu)主要包含K-LUT和I-LUT模塊，重點討論了4階DLMS自適應(yīng)濾波器的設(shè)計方案。通過驗證，采用本DA方案設(shè)計基于FPGA的DLMS自適應(yīng)濾波器相對于MAC方案具有更高的處理速度和更低的資源消耗。本方案推廣到更高階設(shè)計時，總體思路不變，但最好要對K-LUT和I-LUT模塊進行分解，具體辦法有待進一步探究。

參考文獻

　　[1] HAYKIN S.自適應(yīng)濾波器原理(第四版)[M].鄭寶玉，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2010.

　　[2] ALLRED D J，HEEJONG Y，KRISHNAN V，et al.A novel high performance distributed arithmetic adaptive filter imple-mentation on FPGA[J].IEEE Signal Processing，2004，5(5)：161-165.

　　[3] Guo Rui，DEBRUNNER L S.A novel adaptive filter imple-mentation scheme using distributed arithmetic[J].IEEE Signals，Systems and Computers，2011，6(11)：160-164.

　　[4] Long Guozhu，Ling Fuyun，PROAKIS J G.The LMS algorithmwith delayed coefficient adaptation[J].IEEE Transactions on Acoustics，Speech and Signal Processing，1989，37(9)：1397-1405.

　　[5] UWE M B.Digital signal processing with field programmablegate arrays[M].Third Edition.Germany Berlin：Springer- Verlag，2007.

　　[6] ALLRED D J，YOO H，KRISHNAN V，et al.LMS adaptive filters using distributed arithmetic for high throughput[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems，2005，52(7)：1327-1337.