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摘 要：设计和实现超高速快速傅里叶变换器(FFT)在雷达与未来无线通信等系统中具有重要意义。该文提出首个9 d3 T3 }6 t0 I2 o; o
全并行架构的 FFT 处理器，其避免了复杂的路由寻址以及数据访问冲突等问题，基于较大基进行分解降低运算复
7 s _5 ^" |5 `杂度。由于旋转因子已知和固定，大量的乘法转化为了定系数乘法。同时由于采用了串行的计算单元，在达到全并- A6 d9 s3 g$ c# O: \# R- ]' y
行结构的高速度同时硬件复杂度相对较低；所有的硬件计算单元处于满载的条件，其硬件效率能达到 100%。根据
* q0 n1 f/ C4 @# E9 L实际的实现结果，所提出的 512 点 FFT 处理器结构能够达到 5.97 倍速度面积比的提升，同时硬件开销仅占用了7 J- _; f) }- O
Xilinx V7-980t FPGA 30%的查找表资源与 9%的寄存器资源。! c1 Q. y3 Y& x( a& t
关键词：快速傅里叶变换；全并行；比特串行计算；常系数乘法
/ x! r, n n. V& {& k1 W1 引言; L0 L9 V8 g& y
FFT(Fast Fourier Transform)作为技术核心之2 Q; y* N/ E" q: ^* C/ |& u
一广泛应用于雷达以及无线通信领域[1 ]
( t$ U, S) Y+ ~# @0 o j$ | d- Z−8 。由于现6 x1 v+ p' J d6 t, b' I2 Z: [
有设计的吞吐率限制，系统中需要多个 FFT 单元协3 ~& j v G$ q- _; Y( T# v
同处理。例如 4G LTE(Long Term Evolution)中，- \$ D3 O( B, m, J! m0 w5 x5 y
需要近 10 套 FFT 以满足信号接收、信道估计与均, U2 m6 b5 M J8 R. ~5 T
衡等处理需要；而在未来 5G 移动通信系统中，
I* n+ r0 Z( Z& ?6 c O. S$ U( }Massive MIMO(Multiple Input Multiple Output)' p. p$ H& m; ~/ p X5 @$ s" |7 [5 ]
接收端可能需要多达 64~128 路 FFT 支持。为满足) ?* { r4 |6 Z) |2 l
未来 5G 中低时延高吞吐率的需求，探究新的实现
9 I: v7 \- Z) l1 A结构，以进一步提升 FFT 计算速度十分必要。
, Q2 Z2 F& v4 S
7 H5 M4 \- L9 O3 K( _3 E r4 J. w
- j# G. _! p1 `6 f8 M5 `9 J# T7 L6 o
3 g! y5 Y7 G* t! ]! X/ x9 I
, R# X7 ?' e! c; D$ N# f+ E' h( H* F/ V, u' X* Y) O9 C& m
附件下载：& m, v) C& z. q) ]) R
& P8 j. \3 S6 e3 }& C
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发表于 2021-2-19 17:51
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