作為首選的 5G 無線網(wǎng)絡基礎架構，大規(guī)模 MIMO 無線系統(tǒng)現(xiàn)已領跑整個行業(yè)。低時延預編碼實現(xiàn)方案是充分利用多輸入多輸出 (MIMO) 方案多傳輸架構內在優(yōu)勢的關鍵。我們的團隊利用賽靈思System Generator和簡單可擴展的Vivado Design Suite構建了一款高速、低時延預編碼內核。

借其固有的多用戶空分復用傳輸能力，大規(guī)模 MIMO 系統(tǒng)可顯著提高傳統(tǒng)單天線用戶設備和升級版多天線用戶終端的信號干擾噪聲比 (SINR)。這樣不僅可獲得更大的網(wǎng)絡容量、更高的數(shù)據(jù)吞吐量，而且還能提高頻譜利用率。

但是，大規(guī)模 MIMO 技術自身仍存在一些挑戰(zhàn)。要使用該技術，電信工程師需要構建多個 RF 收發(fā)器和多個基于輻射式相控陣天線。他們還需要使用數(shù)字資源來執(zhí)行所謂的預編碼功能。

我們的解決方案是構建低時延、可擴展的頻變預編碼 IP；可以按照 Lego 方式將該 IP 核用于集中式和分布式 大規(guī)模 MIMO 架構。這個 DSP 研發(fā)項目的關鍵是高性能賽靈思 7 系列 FPGA以及帶有 System Generator 和 MATLAB/Simulink 的賽靈思 Vivado Design Suite 2015.1 版本。

通用 MIMO 系統(tǒng)中的預編碼

在蜂窩網(wǎng)絡中，特定頻率下每個發(fā)送器與接收器之間所謂的信道響應將在空中對普通 MIMO 發(fā)送器中輻射出來的用戶數(shù)據(jù)流進行“重塑”。換句話說，不同數(shù)據(jù)流通往空域另一端的接收器的路徑不同。由于頻域中的“經(jīng)歷”不同，即使是相同的數(shù)據(jù)流有時也會有不同表現(xiàn)。

這種固有的無線傳輸現(xiàn)象等同于將具有特定頻率響應的有限脈沖響應 (FIR) 濾波器應用于每個數(shù)據(jù)流，這樣無線信道就會產(chǎn)生頻率“失真”，進而導致系統(tǒng)性能不佳。如果我們將無線信道視為一個大型黑盒，那么在系統(tǒng)級只有輸入（發(fā)送器輸出）和輸出（接收器輸入）是顯而易見的。我們可在 MIMO 發(fā)送器側添加一個具有逆信道響應的預均衡黑盒，以預先補償信道的黑盒效應，然后，級聯(lián)系統(tǒng)會在接收器設備上提供合理的“校正”數(shù)據(jù)流。

我們將這種預均衡方法稱為預編碼，從根本上說，就是在發(fā)送器鏈上應用一組“重塑”系數(shù)。例如，如果我們用 NTX （發(fā)送器數(shù)量）天線發(fā)送 NRX 個獨立數(shù)據(jù)流，那么我們在將 NTX 個 RF 信號輻射到空中之前需要通過N 次臨時復數(shù)線性卷積運算及相應的合并運算來執(zhí)行預均衡編碼。

復數(shù)線性卷積的直接、低時延實現(xiàn)方法是使用時域中的復數(shù) FIR 離散數(shù)字濾波器。

系統(tǒng)功能要求

在低時延預編碼 IP 的創(chuàng)建過程中, 我的團隊面臨一系列基本要求。

我們必須用不同系數(shù)組將一個數(shù)據(jù)流預編碼為多分支的并行數(shù)據(jù)流。

我們需要在每個分支上放置一個 100 + 抽頭長度的復數(shù)非對稱 FIR 函數(shù)，以提供合適的預編碼性能。以提供合適的預編碼性能。

需要經(jīng)常對預編碼系數(shù)進行更新。

所設計的內核必須易于更新和擴展，以支持不同的可擴展系統(tǒng)架構。

在給定資源約束下，預編碼時延應該盡可能低。

此外，除了注意滿足特定設計的功能要求以外，我們還要考慮硬件資源約束。換句話說，建立節(jié)約資源的算法實現(xiàn)方案對于有限的關鍵硬件資源（例如賽靈思 FPGA 上的專用硬件乘法器 DSP48s）大有裨益。

高速、低時延預編碼 (HLP) 內核設計

本質上講，在開發(fā)具備該特質的設計之前必須先滿足可擴展性這個關鍵特性。可擴展設計能確保長期的基礎架構可持續(xù)演進，并在短期實現(xiàn)最佳的低成本部署策略。可擴展性源自模塊化。依照這個理論，我們使用賽靈思 System Generator 在 Simulink 中創(chuàng)建了一個模塊化的通用復數(shù) FIR 濾波器評估平臺。

圖 1 所示為頂層系統(tǒng)架構。Simulink_HLP_Core 在 Simulink 中用離散數(shù)字濾波器模塊描述多分支復數(shù) FIR 濾波器；FPGA_HLP_Core 在 System Generator 中用賽靈思資源模塊實現(xiàn)多分支復數(shù) FIR 濾波器，如圖 2 所示。

不同的 FIR 實現(xiàn)架構會產(chǎn)生不同的 FPGA 資源使用。表 1 對不同實現(xiàn)架構中 128 抽頭復數(shù)非對稱 FIR 濾波器中所使用的復數(shù)乘法器 (CM) 進行了比較。我們假設 IQ 數(shù)據(jù)速率是 30.72Msps（20 MHz 帶寬 LTE-Advanced 信號）。

全并行實現(xiàn)架構非常簡單直接，可輕松地映射至直接型 FIR 架構，但這種實現(xiàn)架構需要使用大量 CM 資源。全串行實現(xiàn)架構使用的 CM 資源數(shù)量最少，得益于其能以時分復用 (TDM) 方式與 128 個操作共享相同的 CM 單元。但其運行時鐘速率是最先進的 FPGA 都不可能達到的。

比較現(xiàn)實的解決方案是選用部分并行實現(xiàn)架構，該架構將連續(xù)的長濾波器鏈分成幾段并行級。表 1 給出了兩個實例。我們選擇使用方案 A，因為該方案的 CM 使用量最少，而且時鐘速率合理。事實上，我們可以通過控制數(shù)據(jù)速率、時鐘速率和連續(xù)級數(shù)來決定最終的架構：

FCLK = FDATA×NTAP÷NSS

其中 N 和 N 代表濾波器長度和連續(xù)級的數(shù)量。然后，我們創(chuàng)建三個主要模塊：

系數(shù)存儲模塊：我們使用高性能雙端口 Block RAM 來存儲需要加載到 FIR 系數(shù) RAM 中的 IQ 系數(shù)。用戶可以選擇何時將系數(shù)上載到存儲設備中以及何時通過 wr 和 rd 控制信號來更新 FIR 濾波器的系數(shù)。

數(shù)據(jù) TDM 管線化模塊：我們將采樣率為 30.72 MHz 的輸入 IQ 數(shù)據(jù)進行多路復用，以生成采樣率更高的 8 個流水線 (NSS = 8)（采樣率較高，為 30.72×128÷8 = 491.52 MHz）。然后，我們將這些數(shù)據(jù)流送入四分支的線性卷積 (4B-LC) 模塊。

4B-LC 模塊：該模塊包含四條獨立的復數(shù) FIR 濾波器鏈，每條都利用相同的部分并行架構實現(xiàn)。例如，圖 3 中給出的分支 1。分支 1 包含四個被寄存器隔離以獲得更好時序特性的子處理級：FIR 系數(shù) RAM (cRAM) 順序寫入和并行讀取級；復數(shù)乘法級；復數(shù)加法級；以及分段累積和下采樣級。為了把內核的 I/O 數(shù)量降到最低，我們的第一級就需要創(chuàng)建順序寫入操作以便以 TDM 方式從存儲設備向 FIR cRAM 加載系數(shù)（每個 cRAM 包含 16 = 128/8 個 IQ 系數(shù)）。我們設計了并行讀取操作用以同時將 FIR 系數(shù)送至 CM 內核。在復數(shù)乘法級，為將 DSP48 使用量減至最少，我們選擇高效的、完全管線化的三重乘法器架構來執(zhí)行復數(shù)乘法運算，代價是產(chǎn)生六倍的時延周期。接下來，復數(shù)加法級將 CM 的輸出聚合成單個數(shù)據(jù)流。最后，分段累積和下采樣級在 16 個時間周期內累積臨時子流，以導出 128 抽頭 FIR 濾波器的相應線性卷積結果，并降低高速數(shù)據(jù)流的采樣速度以匹配本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采樣率，即 30.72 MHz。

設計驗證

我們分兩步執(zhí)行 IP 驗證。首先，我們將 FPGA_HLP_Core 的輸出與 Simulink 中的參考雙精度多分支 FIR 內核進行比較。我們發(fā)現(xiàn)，在 16 位分辨率版本中,我們已成功實現(xiàn)小于 0.04% 的相對幅值誤差。較大的數(shù)據(jù)寬度能提供更好的性能，但代價是消耗更多資源。

功能驗證完成后，就需要驗證芯片性能。因此，我們的第二個步驟是在 Vivado 設計套件 2015.1 中針對 Zynq-7000 All Programmable SoC 的 FPGA 架構（相當于一個 Kintex xc7k325tffg900-2）對所創(chuàng)建的 IP 進行綜合與實現(xiàn)。憑借工具的綜合與默認實現(xiàn)設置中具備的完整層級，我們創(chuàng)建了一個具有清晰注冊層級的完全管線化設計，因而在 491.52 MHz 的內部處理時鐘速率下不難實現(xiàn)所要求的時序。

可擴展性演示

我們設計的 HLP IP 便于用來創(chuàng)建更大的大規(guī)模 MIMO 預編碼內核。表 2 列出了一些應用方案以及重要資源的使用情況。

您需要一個額外的聚合級以提交最后的預編碼結果。例如圖 4 所示，通過插入四個 HLP 內核以及一個額外管線化數(shù)據(jù)聚合級，很容易構建一個 4x4 預編碼內核。

高效和可擴展

我們已經(jīng)介紹了如何利用賽靈思 System Generator 和 Vivado 設計工具快速構建 大規(guī)模 MIMO 預編碼內核形式的高效、可擴展的DSP 線性卷積應用。

您既可以在部分并行架構中使用更多順序級，也可以合理地增大處理時鐘速率以更快速地實現(xiàn)任務操作，從而對該內核進行擴展，以便支持更長抽頭的 FIR 應用。對于第二種情況，針對實際的實現(xiàn)架構找到目標器件的瓶頸和關鍵路徑應該會有所幫助。然后，更好的方法將會是對硬件和算法進行協(xié)同優(yōu)化以調節(jié)系統(tǒng)性能，例如針對硬件的使用開發(fā)出更小型預編碼算法。

首先，我們著重開發(fā)具有最低時延的預編碼解決方案。下一步，我們將探索一種替代解決方案以獲得優(yōu)化的資源使用與功耗。