hslogic_自适应滤波器的FPGA实现

自适应滤波器是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。自适应滤波器有广阔的应用前景,特别是在数字通信领域,自适应均衡是一种成熟技术,对包括语音频带、微波、对流层散射无线通信、有线电视调制解调器等数字通信系统影响最大。自适应滤波器的研究工作主要包括自适应算法和硬件实现。

通过对自适应滤波原理、滤波结构、最佳滤波准则、自适应算法分析、比较和总结,选出了适合于FPGA硬件实现的滤波结构和自适应算法,即基于LMS自适应算法的FIR横向滤波器。在MATLAB平台上,编写自适应算法的M文件,进行系统仿真,并对滤波器的阶数、收敛步长、跟踪速度和稳态误差进行了详细的分析和研究,得出了合理的结果,为自适应滤波器的硬件实现打下了良好的理论基础。

在Quartus II平台上,用VHDL语言描述了自适应滤波器的结构,解决了正负数运算、定点数运算、乘累加运算等细节问题。在ALTERA公司的Stratix II系列的EP2S30F484C3(Advanced)芯片上,实现了基于LMS自适应算法的FIR横向滤波器的硬件设计与逻辑综合,并进行了模拟仿真,得出了正确的结果。

在数字通信系统中,由于信道带宽有限、码间串扰、加性噪声等因素的制约,使系统中的数据传输受到严重的影响,导致信号在接收端产生严重的畸变,接收机的误码率增大,典型的例子包括电话信道、微波无限链路、卫星信道和水声信道等[5]。因此,本章首先对数字通信系统失真的原因进行分析,包括信道对信号造成的码间串扰和加性噪声干扰。之后,从信道均衡技术出发,阐述了有关自适应滤波技术的产生、研究与发展的概况。同时对在本论文中所用到的系统仿真软件和硬件实现工具做了详细说明。最后简要介绍了论文主要内容以及章节安排。

CMA算法的计算简单,而且CMA算法的稳定性能很好,在实际应用中广泛应用于盲均衡器和盲阵列信号处理中,尤其是在QAM数字通信系统中。图3-3是CMA算法在典型电话信道H=[0.005 0.009 -0.024 0.854 -0.218 0.049 -0.016],信噪比SNR=30db,迭代步长,阶数N=9,输入信号为4QAM调制信号时的一个应用实例:

      hslogic_自适应滤波器的FPGA实现

前面章节对自适应滤波器结构做了详细的分析,并利用MATLAB软件对多种自适应算法进行了仿真,在此基础上,本章主要研究LMS算法的横向自适应滤波器的硬件实现。

目前,数字滤波器的实现大致有以下几种方法[22]:

采用单片通用数字滤波器集成电路。单片通用数字滤波器,如TDC1028,使用简单方便,但由于字长和阶数的规格较少,不易完全满足实际需要。虽可采用多片扩展来满足,但会增加体积和功耗,因而在实际中受到一定限制。

采用DSP器件实现,由于有专门的函数可供调用,因此使用DSP器件设计数字滤波器相对较简单,其应用也最为广泛,其唯一缺点是程序顺序执行,尽管DSP器件性能不断提高,但在某些实时性要求极高的场合中受到限制。

采用可编程逻辑器件实现,随着可编程逻辑器件的容量和不断增加速度,实现单片系统集成SOC(System-On-Chirp)已经成为可能,利用可编程逻辑器件实现数字滤波器,由于实现的是硬件平行算法,因此特别适用于某些实时性要求高的场合。FPGA有着规整的内部逻辑数组和丰富的联机资源特别适合于数字信号处理任务相对于串行运算为主导的通用DSP芯片来说其并行性和扩展性更好。

因此,在本论文中,采用FPGA器件和硬件描述语言VHDL来实现LMS算法的FIR横向自适应滤波器的硬件设计。

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