CN101887406B - 一种fft/ifft处理方法及一种fft/ifft处理器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种FFT/IFFT处理方法及一种FFT/IFFT处理器，以解决现有的FFT/IFFT计算占用存储空间的问题。所述方法包括：将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，并在其中一部分奇数/偶数地址中写入FFT/IFFT蝶形运算数据；在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述奇数/偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分偶数/奇数地址中；其中，所述存储空间的大小至少为所述FFT/IFFT蝶形运算数据的两倍。本发明不仅节省了存储空间，还采用混合基实现，同时可以很好地防止数据溢出并提高了处理精度。
Description
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，特别是涉及一种FFT(Fast FourierTransform，快速傅里叶变换)/IFFT(Inverse Fast-Fourier-Transformation，快速傅立叶反变换)处理方法及一种FFT/IFFT处理器。
背景技术
为了在未来的移动通信技术竞争激烈的环境中处于有利位置，满足日益增长的用户多元化需求，3GPP组织于2004年底通过了关于3GPP长期演进LTE(Long Term Evolution)的立项工作，加速制定新的空中接口和无线接入网络标准。3G LTE的目标是：更高的数据速率、更低的时延、改进的系统容量和覆盖范围，以及较低的成本。基于上述目标，LTE系统采用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)、MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put，多输入多输出)等关键技术减小多径衰落的影响，以及提高系统的传输速率，目前，LTE系统在20M的信道带宽下能够提供下行100Mbps和上行50Mbps的峰值速率，甚至更高。
LTE系统下行数据链路采用OFDM调制，OFDM调制中最关键的运算就是IFFT，相类似，OFDM解调的核心为FFT。FFT/IFFT处理过程中涉及蝶形运算，传统的FFT/IFFT处理器在实现蝶形运算时，由于每一级蝶形运算都要输出中间数据，因此需要占用两块大小相同的内存空间，一块用于存储进行蝶形运算的数据，另一块用于存储蝶形运算的中间数据。
但是，这种实现方法会占用较大的内存，因为为了蝶形运算数据读写方便，这两块内存是分别按照奇数地址和偶数地址来存储数据的。例如，参照图1所示，长度是1024字节的数据进行蝶形运算时，一块内存在偶数地址中存储该数据，另一块内存在奇数地址中存储蝶形运算的每一级运算结果。这样，每块内存的大小都是2048字节，但每块内存都只使用了一半，造成很大的浪费。
特别的，如果蝶形运算数据的点位越多，就需要更多级的蝶形运算，而 每一级的运算结果都需要存储，就需要占用更多的空间。尤其是当运算数据量很大时，会占用更大的内存，影响整个处理器的处理速度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种FFT/IFFT处理方法及一种FFT/IFFT处理器，以解决现有的FFT/IFFT计算占用存储空间的问题。
为了解决上述问题，本发明公开了一种FFT/IFFT处理方法，包括：
将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，并在其中一部分奇数/偶数地址中写入FFT/IFFT蝶形运算数据；
在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述奇数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分偶数地址中；或者在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分奇数地址中；
其中，所述存储空间的大小至少为所述FFT/IFFT蝶形运算数据的两倍。
优选的，所述存储空间的大小为所有长度的FFT/IFFT蝶形运算数据最大值的两倍。
优选的，在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述奇数/偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据之后，进行FFT/IFFT蝶形运算之前，还包括：对每一级FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值；将所述最大值与预定义的最大值进行比较，得到当前级的移位值；利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位判断。
其中，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，得到当前级的移位值包括：如果比较结果符合溢出条件，则将上一级的移位值减一，否则，将上一级的移位值加一，得到当前级的移位值。
其中，利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位包括：当所述移位值大于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据右移；当所述移位值小于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据左移。
本发明还提供了一种FFT/IFFT处理器，包括：
存储模块，用于将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，并在其中一部 分奇数/偶数地址中写入FFT/IFFT蝶形运算数据；其中，所述存储空间的大小至少为所述FFT/IFFT蝶形运算数据的两倍；
蝶形运算模块，用于在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述存储模块的奇数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入所述存储模块的另一部分偶数地址中；或者在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分奇数地址中。
优选的，所述存储空间的大小为所有长度的FFT/IFFT蝶形运算数据最大值的两倍。
优选的，所述蝶形运算模块采用基4和基2的混合基运算。
优选的，所述FFT/IFFT处理器还包括：移位模块，用于对每一级从存储模块读取出的FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，得到当前级的移位值，然后利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位判断，输出移位结果到蝶形运算模块。
其中，所述移位模块包括：移位计算子模块，用于对每一级从存储模块读取出的FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，如果比较结果符合溢出条件，则将上一级的移位值减一，否则，将上一级的移位值加一，得到当前级的移位值；移位子模块，用于当所述移位值大于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据右移；当所述移位值小于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据左移。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
首先，本发明对现有的FFT/IFFT处理器进行了改进，将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，其中一部分(如奇数地址中)存储FFT/IFFT蝶形运算数据，另一部分(如偶数地址中)存储蝶形运算的每一级运算结果。这样，蝶形运算总共占用的存储空间为蝶形运算数据的两倍。而现有技术中需要两块存储空间，每块的大小都是蝶形运算数据的两倍。相比可知，本发明占用的存储空间远远小于现有技术，大大节省了内存。
其次，本发明还实现了混合基的FFT/IFFT计算。目前进行FFT/IFFT计 算的数据长度有4096/2048/512等各种长度，现有技术中一个FFT/IFFT处理器只设计成适用于一种长度的计算，而本发明将所述存储空间设为最大长度的两倍，就可以在同一个FFT/IFFT处理器中完成各种长度的FFT/IFFT计算。由于不同长度的数据又分别采用不同基的计算，如基2或基4运算，因此本发明可以完成混合基的FFT/IFFT变换。
再次，本发明在FFT/IFFT变换过程中，通过移位的方法可以将运算数据限制到一定范围之内，一方面可以防止数据过大而造成系统溢出，另一方面还可以防止数据过小而造成处理精度不够。因此本发明可以防止溢出并提高处理精度。
附图说明
图1是现有技术中蝶形运算占用内存的示意图；
图2是本发明中蝶形运算占用内存的示意图；
图3是本发明实施例一所述一种FFT/IFFT处理方法的流程图；
图4是本发明实施例二所述一种FFT/IFFT处理过程示意图；
图5是本发明实施例二所述一种FFT/IFFT处理方法的流程图；
图6是本发明实施例三所述一种FFT/IFFT处理器的结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一：
在FFT/IFFT蝶形运算过程中，为了节省内存，同时为了蝶形运算数据读写方便，本发明将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，其中一部分存储FFT/IFFT蝶形运算数据，另一部分存储FFT/IFFT蝶形运算的每一级运算结果。
参照图2，是本发明中蝶形运算占用内存的示意图。
以1024长度的数据为例，进行FFT/IFFT变换时，占用一块2048大小的内存。如图所示，根据存储器读写地址的奇偶性，为避免读写冲突，其中 的偶数地址部分(RAM0)存储进行FFT/IFFT蝶形运算的数据，奇数地址部分(RAM1)存储FFT/IFFT蝶形运算的每一级运算结果。
当然，也可以在奇数地址中存储进行FFT/IFFT蝶形运算的数据，在偶数地址中存储FFT/IFFT蝶形运算的每一级运算结果。
1024点(即长度是1024的数据)FFT/IFFT变换过程如下：
参照图3，是本发明实施例一所述一种FFT/IFFT处理方法的流程图。
步骤301，将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，并在其中一部分奇数/偶数地址中写入FFT/IFFT蝶形运算数据；
图2中，在偶数地址中写入1024点FFT/IFFT蝶形运算数据。
通常，FFT/IFFT变换需要进行多级蝶形运算，例如2048/512/128点的FFT/IFFT变换需要6/5/4级的蝶形运算，而1024点的FFT/IFFT变换需要5级的蝶形运算，每一级的蝶形运算过程如下：
步骤302，在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述奇数/偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据；
通常，用基2算法来处理长度是2n的数据的FFT/IFFT变换，如256、512、1024、2048等；用基4算法来处理长度是4n的数据的FFT/IFFT变换，如256、1024等。基2算法和基4算法相比，运算速度较慢，但是，基4算法不能处理长度为512、2048等非4n的数据。
图2中，采用基4算法处理1024点数据，即将每4个数据作为一组，每一级总共需要进行256次(1024/4＝256)步骤302-304的循环处理，每次从偶数地址中读取4个数据进行蝶形计算。
具体实现可以采用时间抽取和频率抽取，本实施例选择频率抽取。
步骤303，进行FFT/IFFT蝶形运算；
图2中，是将读取出的4个数据送入蝶形运算器。FFT/IFFT算法分为时间抽取和频率抽取，1024点的FFT/IFFT采用基4的方法实现，实现方法可以采用时间抽取，也可以采用频率抽取。
步骤304，将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分偶数/奇数地址中。
图2中，是将蝶形运算器输出的4个数据写入奇数地址中。
每一级的蝶形运算都重复步骤302-304。
由上可知，本发明在进行FFT/IFFT变换时，只占用一块大小相当于运算数据两倍的存储空间即可，而现有技术需要两块大小都是运算数据两倍的存储空间。对比可知，本发明节省了空间。
此外，现有技术中，通常一个FFT/IFFT处理器只设计成适用于一种长度的计算，例如A处理器用于2048点的FFT/IFFT变换，B处理器用于1024点的FFT/IFFT变换。但是在实际应用中，例如LTE系统中，下行数据链路有长度为2048和4096两种长度FFT/IFFT变换，另外，在小区搜索(cell-search)中还会用到128长度的FFT变换，再者考虑到适应其他数据速率，可能还会有长度为1024/512的FFT/IFFT变换，为此本发明设计了基2和基4的混合基FFT/IFFT变换。
具体实现方式是：将处理器的存储空间设为所有数据长度最大值的两倍。例如，目前可能处理的数据长度有128、256、512、1024、2048、4096几种，选取最大值4096，则将处理器的内存设为4096×2＝8192大小，其中奇数/偶数地址存储运算数据，偶数/奇数地址存储运算结果。这样，同一个处理器就可以完成128/256/512/1024/2048/4096点的混合基FFT/IFFT变换，其中128/256/512/1024/2048/4096点可采用基2算法，256/1024/4096点可采用基4算法，可以适用于各种带宽要求，既节省了空间又节省了硬件开销。
需要说明的是，本发明所述的FFT/IFFT处理方法不仅适用于OFDM调制解调，还可以用于其它需要进行FFT/IFFT变换的处理过程中。
实施例二：
下面将以一个具体的实现例子进行说明。
参照图4，是本发明实施例二所述一种FFT/IFFT处理过程示意图。
所述FFT/IFFT处理过程主要包括RAM操作、防溢出判断(Scaling)、基2/基4运算(FFT4/IFFT4，FFT2/IFFT2)和乘以旋转因子(Cordic)几个处理步骤，其中基2/基4运算和乘以旋转因子合称为蝶形运算。
FFT/IFFT处理过程是：进行FFT/IFFT变换的数据输入到RAM存储，进行每一级的蝶形运算时，从RAM读取数据，然后进行Scaling防溢出判断，(其中需要计算出移位值(Get_Shift))，然后进行基2或基4计算，计算完成后再进行Cordic乘以一个旋转因子，Cordic的输出将写入RAM，然后进行下一级蝶形运算，多级循环之后，RAM进行一系列操作(如排序)后将FFT/IFFT变换结果输出。
更详细的FFT/IFFT处理过程如下：
参照图5，是本发明实施例二所述一种FFT/IFFT处理方法的流程图。
步骤501，将所有进行FFT/IFFT变换的数据输入RAM；
如图2中，将1024点数据全部写入RAM的偶数地址中。
FFT/IFFT变换中主要进行的是蝶形运算，每一级蝶形运算重复执行步骤502-505：
步骤502，每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从RAM读取数据进行Scaling防溢出判断；
通常，处理器硬件对数据大小有要求，如果数据过大就会造成系统溢出，因此本实施例在进行蝶形运算之前都会判断数据是否溢出，从而保证处理器的正常运行。
本实施例采用移位的方法来防止溢出，具体如下：
1)对每一级FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值(max_abs)；
具体的，如果采用基4算法，每次读出4个数据，则比较这4个数据取最大值；如果采用基2算法，每次读出2个数据，则从这2个数据中选出最大值。
2)将所述最大值(max_abs)与预定义的最大值(MAX)进行比较，得到当前级的移位值；
所述预定义的最大值(MAX)为处理器硬件要求的最大值，如果比较结果符合溢出条件，则将上一级的移位值减一，否则，将上一级的移位值加一，得到当前级的移位值。
例如，用shift表示移位值，如果max_abs×2＞MAX，表示符合溢出条 件，则shift-1；如果max_abs×2＜MAX，则shift+1；如果max_abs×2＝MAX，则shift不变。其中，所述shift为上一级的移位值。
3)利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位。
输出当前shift值给Scaling，进行移位：
当移位值(shift)大于0时，将运算数据右移，即减小该数，防止数据溢出；
当移位值(shift)小于0时，将运算数据左移，即增大该数，提高数据精度。
上述移位的方法可以将运算数据限制到一定范围之内，一方面可以防止数据过大而造成系统溢出，另一方面还可以防止数据过小而造成处理精度不够。因此本发明可以防止溢出并提高处理精度。
此外，每一级蝶形运算中还包括多次子循环运算，例如1024点的FFT/IFFT采用基4运算，将每4个数据作为一组，每一级总共需要进行256次(1024/4＝256)步骤502-505的子循环处理。上述移位值在每一级蝶形运算的第一个子循环中计算得出，并延续使用到后续的子循环中。也即：每一级蝶形运算都使用固定的移位值，移位值只在下一级蝶形运算的开始重新计算。
步骤503，Scaling输出的数据进行基2或基4计算；
步骤504，基2或基4计算的输出进行Cordic乘以一个旋转因子；
步骤505，将Cordic输出写入RAM；
每一级蝶形运算都需要乘以一个旋转因子，这是FFT/IFFT变换公式的要求，但最后一级蝶形运算的结果不需要乘以旋转因子，而是直接写入RAM。图2中，将蝶形运算结果写入奇数地址中。
步骤506，循环执行步骤502-505，直到多级蝶形运算全部完成，最后将FFT/IFFT变换结果输出。
上述FFT/IFFT处理过程不仅节省了RAM空间，还采用混合基实现，同时可以很好地防止数据溢出并提高了处理精度。
实施例三：
参照图6，是本发明实施例三所述一种FFT/IFFT处理器的结构图。
所述处理器主要包括：
存储模块61，用于将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，并在其中一部分奇数/偶数地址中写入FFT/IFFT蝶形运算数据；其中，所述存储空间的大小至少为所述FFT/IFFT蝶形运算数据的两倍；
蝶形运算模块62，用于在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述奇数/偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分偶数/奇数地址中。
与现有技术相比，上述处理器可以节省存储空间。
优选的，所述存储空间的大小可以为所有长度的FFT/IFFT蝶形运算数据最大值的两倍。这样，该处理器就可以实现混合基计算，完成各种点位的FFT/IFFT计算，满足不同带宽的要求。例如，所述蝶形运算模块62可采用基4或基2的混合基运算。
优选的，所述处理器还可以包括：
移位模块63，用于对每一级读取出的FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，得到当前级的移位值，然后利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位判断，并输出移位结果到蝶形运算模块62。
优选的，所述移位模块63具体可以包括：
移位计算子模块631，用于对每一级读取出的FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，如果比较结果符合溢出条件，则将上一级的移位值减一，否则，将上一级的移位值加一，得到当前级的移位值；
移位子模块632，用于当所述移位值大于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据右移；当所述移位值小于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据左移。
上述FFT/IFFT处理器不仅节省了RAM空间，还采用混合基实现，同时可以很好地防止数据溢出并提高了处理精度。而且，不仅适用于OFDM 调制解调，还可以用于其它需要进行FFT/IFFT变换的系统中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上对本发明所提供的一种FFT/IFFT处理方法及一种FFT/IFFT处理器，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种FFT/IFFT处理方法，其特征在于，包括：
将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，并在其中一部分奇数/偶数地址中写入FFT/IFFT蝶形运算数据；
在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述奇数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分偶数地址中；或者在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分奇数地址中；
其中，所述存储空间的大小至少为所述FFT/IFFT蝶形运算数据的两倍。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述存储空间的大小为所有长度的FFT/IFFT蝶形运算数据最大值的两倍。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述奇数/偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据之后，进行FFT/IFFT蝶形运算之前，还包括：
对每一级FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值；
将所述最大值与预定义的最大值进行比较，得到当前级的移位值；
利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位判断。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，得到当前级的移位值包括：
如果比较结果符合溢出条件，则将上一级的移位值减一，否则，将上一级的移位值加一，得到当前级的移位值。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位包括：
当所述移位值大于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据右移；
当所述移位值小于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据左移。
6.一种FFT/IFFT处理器，其特征在于，包括：
存储模块，用于将存储空间按照奇偶地址划分为两部分，并在其中一部分奇数/偶数地址中写入FFT/IFFT蝶形运算数据；其中，所述存储空间的大小至少为所述FFT/IFFT蝶形运算数据的两倍；
蝶形运算模块，用于在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述存储模块的奇数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入所述存储模块的另一部分偶数地址中；或者在每一级FFT/IFFT蝶形运算中，从所述偶数地址中读取FFT/IFFT蝶形运算数据，并进行FFT/IFFT蝶形运算，然后再将FFT/IFFT蝶形运算的结果数据写入另一部分奇数地址中。
7.根据权利要求6所述的FFT/IFFT处理器，其特征在于：
所述存储空间的大小为所有长度的FFT/IFFT蝶形运算数据最大值的两倍。
8.根据权利要求7所述的FFT/IFFT处理器，其特征在于：
所述蝶形运算模块采用基4和基2的混合基运算。
9.根据权利要求6所述的FFT/IFFT处理器，其特征在于，还包括：
移位模块，用于对每一级从存储模块读取出的FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，得到当前级的移位值，然后利用所述移位值对FFT/IFFT蝶形运算数据进行移位判断，输出移位结果到蝶形运算模块。
10.根据权利要求9所述的FFT/IFFT处理器，其特征在于，所述移位模块包括：
移位计算子模块，用于对每一级从存储模块读取出的FFT/IFFT蝶形运算数据取最大值，将所述最大值与预定义的最大值进行比较，如果比较结果符合溢出条件，则将上一级的移位值减一，否则，将上一级的移位值加一，得到当前级的移位值；
移位子模块，用于当所述移位值大于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据右移；当所述移位值小于0时，将FFT/IFFT蝶形运算数据左移。
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