CN111404858A - 应用于宽带卫星通信系统的高效的fft处理方法和装置 - Google Patents

应用于宽带卫星通信系统的高效的fft处理方法和装置 Download PDF

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CN111404858A CN202010187994.8A CN202010187994A CN111404858A CN 111404858 A CN111404858 A CN 111404858A CN 202010187994 A CN202010187994 A CN 202010187994A CN 111404858 A CN111404858 A CN 111404858A
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Abstract

本发明提供了一种应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法和装置，涉及宽带卫星通信系统的技术领域，方法包括获取待处理序列的长度；根据长度确定采用第一大组FFT或第二大组FFT中的一组进行处理，其中，所述第一大组FFT为长度N满足128至4096点中2的幂次的FFT，第二大组FFT为长度M满足
Figure DDA0002414867790000011
的点FFT；第一大组FFT根据长度确定采用的基8运算或基8与威诺格拉德傅里叶变换算法(WFTA)的混合基运算进行处理，所述第二大组FFT根据长度确定采用基‑2运算或基‑3运算或基‑5运算与素因子法(PFA)的运算方式进行处理。本发明能够降低计算的复杂度，且不会占用较大存储空间。

Description

应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法和装置
技术领域
本发明涉及宽带卫星通信系统技术领域，尤其是涉及一种应用于宽带卫星通信系统的高效的快速傅里叶变换(FFT)处理方法和装置。
背景技术
离散傅里叶变换在无线通信，图像处理等领域有着重要的作用，是人们利用计算机对信号进行分析的理论基础。然而随着处理点数的增加处理速度会变慢，难以满足人们对实时处理的需求，直到快速傅里叶变换算法(fast Fourier transform，FFT)的出现，使这种现象得到了改变,大大提高了运算效率。它们的理论分析完全是一样的，只是运算速度加快了现有方案多采用直接进行FFT计算或者采用对不满足2的次幂长度的输入序列进行补零后采用库利-图基算法进行快速傅里叶变换计算(FFT算法)。同时现有的快速傅里叶变换的实现方法多是采用基于单次循环反馈(SDF)或者多路循环反馈(MDC)的流水线处理方式以提高数据的吞吐率。
若直接对输入序列做FFT计算，则此时随着傅里叶计算点数L的增加，算法的计算次数则呈现L2的增加趋势。从而采用低计算量低计算复杂度的快速傅里叶算法则成为了影响信号处理芯片设计性能与成本的关键因素。
如果采用单纯的库利-图基算法的计算算法，则会需要较高的RAM存储空间来对计算过程中的旋转因子进行存储，对于芯片设计而言，将会带来较高的成本。同时采用补零的方法，会在某些运算长度时存在较多的冗余计算，使得运算量变大，降低运算效率，而且对于某些频点的计算也存在困难。
发明内容
本发明的目的在于提供一种应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法和装置，计算量小，能够降低计算的复杂度，且不会占用较大存储空间。
第一方面，本发明提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法，包括：
获取待处理序列的长度；
根据长度确定采用第一大组FFT或第二大组FFT中的一组进行处理，其中，所述第一大组FFT为长度N满足128点至4096点中2的幂次的FFT，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000021
的FFT；所述第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德(WFTA)的混合基运算进行处理；所述第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法(PFA)的运算方式进行处理；N、m、α2、α3、α5均为自然数。
在可选的实施方式中，所述第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德的混合基运算进行处理包括：
使用库利-图基方法将待处理序列分别分解为N2个长度为N1点的基8FFT，计算后得到第一运算结果；其中，基8FFT采用库利-图基方法进行运算，8点蝶形运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；
输入第一运算结果，将待处理序列分解为N1个长度为N2点的2点FFT或者4点FFT运算，得到第一大组的FFT输出；其中，4点FFT运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；N1、N2为自然数。
在可选的实施方式中，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000031
Figure BDA0002414867770000032
的FFT；第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法的运算方式进行处理包括：
使用素因子分解法将待处理序列分别分解为M2×M3个长度为M1点的基2FFT、M1×M3个长度为M2点的基3FFT、M1×M2个长度为M3点的基5FFT；其中，M1、M2和M3均为自然数；其中，M1、M2和M3均为自然数；
将M2×M3个长度为M1点的基2FFT以第一并行度进行运算，得到第二运算结果；
将第二运算结果输入到基3FFT，将M1×M3个长度为M2点的基3FFT以第二并行度进行运算，得到第三运算结果；
将第三运算结果输入到基5FFT，将M1×M2个长度为M3点的基5FFT以第三并行度进行运算，得到第四运算结果；
第四运算结果按照PFA的输出索引排列得到第二大组的FFT输出。
本实施例采用并行结构的傅里叶核心算法结构提供较低的硬件资源占用率，能够提供较高的资源使用率。
在可选的实施方式中，基2FFT采用库利-图基方法进行蝶形运算；基3FFT采用库利-图基方法进行运算，其中3点的计算核心采用威诺格拉德方法计算；基5FFT采用库利-图基方法进行运算，其中5点的计算核心采用威诺格拉德方法计算。
第二方面，本发明提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理装置，包括：
获取模块，用于获取待处理序列的长度；
处理模块，根据长度确定采用第一大组FFT或第二大组FFT中的一组进行处理，其中，所述第一大组FFT为长度N满足128点至4096点中2的幂次的FFT，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000033
的FFT；所述第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德(WFTA)的混合基运算进行处理；所述第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法(PFA)的运算方式进行处理；N、m、α2、α3、α5均为自然数。
在可选的实施方式中，获取模块包括：
第一运算模块，使用库利-图基方法将待处理序列分别分解为N2个长度为N1点的基8FFT，计算后得到第一运算结果；其中，基8FFT采用库利-图基方法进行运算，8点蝶形运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；
第二运算模块，输入第一运算结果，将待处理序列分解为N1个长度为N2点的2点FFT或者4点FFT运算，得到第一大组的FFT输出；其中，4点FFT运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；N1、N2为自然数。
在可选的实施方式中，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000041
Figure BDA0002414867770000042
的FFT；处理模块包括：
分解模块，用于使用素因子分解法将待处理序列分别分解为M2×M3个长度为M1点的基2FFT、M1×M3个长度为M2点的基3FFT、M1×M2个长度为M3点的基5FFT；其中，M1、M2和M3均为自然数；
第三运算模块，用于将M2×M3个长度为M1点的基2FFT以第一并行度进行运算，得到第二运算结果；
第四运算模块，用于将第二运算结果输入到基3FFT，将M1×M3个长度为M2点的基3FFT以第二并行度进行运算，得到第三运算结果；
第五运算模块，用于将第三运算结果输入到基5FFT，将M1×M2个长度为M3点的基5FFT以第三并行度进行运算，得到第四运算结果；
第六运算模块，用于第四运算结果按照PFA的输出索引排列得到第二大组的FFT输出。
在可选的实施方式中，基2FFT采用库利-图基方法进行蝶形运算；基3FFT采用库利-图基方法进行运算，其中3点的计算核心采用威诺格拉德方法计算；基5FFT采用库利-图基方法进行运算，其中5点的计算核心采用威诺格拉德方法计算。
第三方面，实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述前述实施方式任一所述的方法的步骤。
第四方面，实施例提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行所述前述实施方式任一所述方法。
本发明提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法和装置，同时采用WFTA、基-R算法的库利-图基算法、互质因子算法(PFA)与混合基算法来在一个运算核心内满足宽带卫星通信系统所需求的不同长度的傅里叶变换需求,从而降低计算量，降低计算的复杂度，且不会占用较大存储空间；本发明提高了芯片的运算效率，降低了芯片的成本；同时支持低处理时延与高数据处理通过率，方法简单,易于操作。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法的另一个流程图；
图3为本发明实施例提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法的128-4096点2的幂次的流程图；
图4为本发明实施例提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法的
Figure BDA0002414867770000061
的流程图；
图5为本发明实施例提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法的另一个流程图；
图6为本发明实施例提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT装置的原理图；
图7为本发明实施例提供的电子设备的系统原理图。
图标：61-获取模块；62-处理模块；400-电子设备；401-通信接口；402-处理器；403-存储器；404-总线。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，在宽带卫星通信系统中进行离散傅里叶变换时，如果直接对输入序列做FFT计算，则此时随着傅里叶计算点数L的增加，算法的计算次数则呈现L2的增加趋势。从而采用低计算量低计算复杂度的快速傅里叶算法则成为了影响信号处理芯片设计性能与成本的关键因素。如果采用单纯的库利-图基(Cooley-Tukey)算法的计算算法，则会需要较高的RAM存储空间来对计算过程中的旋转因子进行存储，对于芯片设计而言，将会带来较高的成本。同时采用补零的方法，会在某些运算长度时存在较多的冗余计算，使得运算量变大，降低运算效率，而且对于某些频点的计算也存在困难。
再则，现有的采用单路循环反馈或者多路循环反馈的流水线处理方式，流水线处理方式易于FPGA控制有限的变换点数，同时对比单个单元的反复迭代可以极大的提高数据的吞吐量，同时较为简单的控制单元也有利于提高逻辑器件的运行速度与稳定性。但是流水线的特点使得其具有较高的计算时延，在LTE或者NB-LOT的数据计算周期(一个符号的周期内)足以满足其完成一次输入数据的计算。但是在兼容5G协议的低轨系统中，一个符号的时间远远要小于之前提到的系统，反而需要处理的傅里叶变换点数却有了成倍的增加。流水线的时延超出了系统可以运行的数据处理时间，而如果采用普通的并行MDC来实现，一则难以满足极小点数的同架构运算，二则由于同时需要满足并行与流水线，会产生一个规模庞大的运算单元矩阵，从而带来极高的实现成本，不利于相关技术应用的开发与市场的拓展。
基于此，本发明提出一种应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法和装置，能够降低计算的复杂度，且不会占用较大存储空间。下面通过实施例对本发明进行详细介绍。
参照图1，本实施例提供的一种应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法，包括：
S110，获取待处理序列的长度；
S120，根据长度确定采用第一大组FFT或第二大组FFT中的一组进行处理，其中，所述第一大组FFT为长度N满足128点至4096点中2的幂次的FFT，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000071
的FFT；所述第一大组FFT根据长度确定采用的基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德WFTA的混合基运算进行处理，所述第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法(PFA)的运算方式进行处理。
具体地，宽带卫星通信系统遵循低轨卫星互联网协议，根据项目需求发展相应合适的技术与协议。该技术多个信道采用CP-OPDM方式或者DFT-S-OFDM为核心。其中DFT-S-OFDM是一种基于离散傅里叶变换的正交频分多址接入方案。通过采用FFT作为信号的预处理手段，可以充分降低信号的立方度量，提升功放效率。
FFT是离散傅里叶变换(DFT)的快速算法，实质的物理意义一致。DFT公式为
Figure BDA0002414867770000081
利用转因子
Figure BDA0002414867770000082
的周期性、对称性、可约性来进行不同分部的快速傅里叶变换算法。
参照图2，FFT IP Core一共有四个数据端口，分别是数据输入实部，数据输入虚部，FFT\IFFT标志位与待变换数据长度输入；两个输出，分别是数据输出实部，数据输出虚部。
本实施例根据待处理数据的长度即FFT\IFFT标志位确定需要进行的操作类型，根据输入的待变换数据长度决定操作的长度类型。
如果输入点数满足宽带系统调制解调中FFT/IFFT的128-4096点的调用核中的满足2的幂次的子模块进行计算，如果输入数据满足预处理的
Figure BDA0002414867770000083
点的计算调用子模块的预处理模块进行处理。
本实施例提供了满足宽带卫星通信系统所需要的不同长度的计算方法，并且以较低的计算资源代价满足宽带卫星通信系统所需要的低计算周期与低计算时延并达到较高的数据吞吐率。本实施例计算周期短，计算量小，满足宽带卫星通信系统要求，能够实现系统中DFT-S-OFDM技术要求的准确点数序列的DFT的快速计算方法-快速傅里叶变换(FFT)。
可选地，上述实施例中步骤S120中的第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德的混合基运算进行处理包括：
使用库利-图基方法将待处理序列分别分解为N2个长度为N1点的基8FFT，计算后得到第一运算结果；其中，基8FFT采用库利-图基方法进行运算，8点蝶形运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；
输入第一运算结果，将待处理序列分解为N1个长度为N2点的2点FFT或者4点FFT运算，得到第一大组的FFT输出；其中4点FFT运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；其中，N1、N2为自然数。
具体地，参照图3为满足宽带系统调制解调中FFT/IFFT的128-4096点的计算步骤，以混合基法为基础按照公式N＝N1×N2通过不同的乘数分解进行不同组合的计算。其中N1为基8的FFT核心，需求中的64点、128点、256点进行的是82＝64点的FFT计算，512点、1024点、2048点、4096点进行的是83＝512点的FFT计算；基8的运算需要进行的次数为分解公式中的N2，即例如2048＝512×4，则需要进行4次的512点基8计算。完成基8之后需要对基8计算的到的所有结果与旋转因子相乘，式中N为需要进行FFT/IFFT计算的总点数，旋转因子满足针对N/4对称，从而只需要存储N/4的旋转因子值，其他3N/4的值通过下表可以通过对称转换得到。图5为图4中的R2 Core、R3 Core或R5 Core的结构原理。
输入数据首先通过输入下式进行第一次N1点数据的输入；
Figure BDA0002414867770000091
(1)式中，N2为N点FFT拆分计算过程N＝N1*N2中的拆分因子N2，
Figure BDA0002414867770000092
为当前N1组的输入顺序索引，此时输入范围为0～N1-1，
Figure BDA0002414867770000093
为当前的N1计算的次数索引，从0开始，此时范围为0～N2-1。可以得到第一组输入的数据在原始输入数据RAM中的索引。
基8算法此时采用的是DIT按照时域进行抽取，计算算法按照Cool-Tukey算法的基R算法，第一步计算64组每组8点，第二步计算8组每组64点，第三步1组每组N1点。基8算法的计算过程如流程如图1中的16并行R8运算单元所示，输入的数据需要进行索引转换。处理中采用的威诺格拉德(Winograd)计算核心，他们所有的所需要的乘法均是输入乘以一个固定数值，这种结构的乘法器在实现的过程中以LUT实现。
完成所有的N2次N1点的FFT计算的数据每前N2个为一组N2点FFT点数，输入之后的N2点进行N1次的N2点FFT计算，需要进行的是N1次的N2点FFT计算，N2点FFT采用Winograd算法进行计算，并行16组的8点的N1点FFT将会在一个周期内输出8×16＝128点数据，按照每4点进行索引直接乘以旋转因子后输入N2点的FFT运算。N2点的FFT采用16并行，一共循环N1/16个周期完成N2点FFT的运算；完成计算后输出即得到最终的傅里叶变换结果。
可选地，上述实施例中的所述第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000101
的FFT；第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法的运算方式进行处理包括：
使用素因子分解法将待处理序列分别分解为M2×M3个长度为M1点的基2FFT、M1×M3个长度为M2点的基3FFT、M1×M2个长度为M3点的基5FFT；
将M2×M3个长度为M1点的基2FFT以第一并行度进行运算，得到第二运算结果；
将第二运算结果输入到基3FFT，将M1×M3个长度为M2点的基3FFT以第二并行度进行运算，得到第三运算结果；
将第三运算结果输入到基5FFT，将M1×M2个长度为M3点的基5FFT以第三并行度进行运算，得到第四运算结果；
第四运算结果按照PFA的输出索引排列得到第二大组的FFT输出。
本实施例采用的并行结构的傅里叶核心算法结构能够提供较低的硬件资源占用率，提供较高的资源使用率。
可选地，上述实施例中的基2FFT采用库利-图基方法进行蝶形运算；基3FFT采用库利-图基方法进行运算，其中3点的计算核心采用威诺格拉德方法计算；基5FFT采用库利-图基方法进行运算，其中5点的计算核心采用威诺格拉德方法计算。
具体地，本实施例中，首先采用PFA算法将长度为M的FFT分解为计算M1×M2×M3的三组FFT，其中第一组为计算M2×M3个长度为M1点的基2-FFT，基2-FFT采用Cooley-Tukey方法进行蝶形运算；第二组为M1×M3个长度为M2的基3-FFT，基3FFT采用Cooley-Tukey方法进行运算，其中3点的计算核心采用WFTA方法计算；第三组为M1×M2个长度为M3点的基5FFT，基5FFT采用Cooley-Tukey方法进行运算，其中5点的计算核心采用WFTA方法计算，最后将第三组的计算结果合并以PFA的输出索引进行输出即为M点的FFT结果。
具体地，满足宽带系统调制解调中预处理
Figure BDA0002414867770000111
的并行串行结合结构的计算过程如下：
M为输入待计算的预处理FFT点数，P2，P3，P5分别为R2，R3，R5的并行度，由于三种结构对于硬件资源与时序资源的消耗各不相同，从而P2,P3,P5各不相同，P2＝16，P3＝15，P5＝10。需要运算M3×M5次的M2点FFT数据并行输入到具有15个输入通道的以R2/R3/R5并行迭代为结构的基2/基3/基5运算核心，计算完成基2的运算后，将结果通过分组输入给基3运算核开始基3的运算，完成之后将数据分组输入基5运算核运算，结束运算后将输出数据进行按照WFTA输出索引写入数据RAM并开始读取下一组数据RAM的数据开始下一轮预处理计算。如果N2点数为1点，则直接旁路第一组运算单元将数据流发送至第二组运算单元基3运算核开始运算，同理，其它组类别的运算点数为1即旁路该运算级。其独立运算结构如图5所示。
其中基2/3/5运算核心中基2核心基本上由两个复数加法器/减法器组成，用于两个复数输入a和b，基3和基5的FFT架构需要每两级中间均进行旋转因子的相乘。其中数据交换网络包含了控制本FFT模块计算点数的逻辑，通过对不同点数所需要的计算次数进行输入数据读取索引的分配，完成对不同点数FFT的支持。
其中将协议中规定的拆分因子12继续拆分为12＝22×3，即总体拆分为：
Figure BDA0002414867770000121
然后开始并行迭代运算，需要处理的点数为M，需要计算
Figure BDA0002414867770000122
点的基2-FFT，这些计算点数通过下式确定，n为待求的数据输入索引，n1和n2的取值范围分别为
Figure BDA0002414867770000123
和
Figure BDA0002414867770000124
Figure BDA0002414867770000125
指全部点数计算的分组的数据索引，
Figure BDA0002414867770000126
是指全部点数计算的分组组索引:
Figure BDA0002414867770000127
则由于
Figure BDA0002414867770000128
为2的α2+2次幂，16并行架构的并行迭代处理需要执行α2+2次基2计算循环，每次基2计算循环执行
Figure BDA0002414867770000129
次的16并行架构的计算架构循环，则通过计数器的最大值的选择来控制进行迭代的输入索引。计算得到的结果一共
Figure BDA00024148677700001210
点。下一步对所得到的数据分组为
Figure BDA00024148677700001211
为组的
Figure BDA00024148677700001212
点，再对每一组的
Figure BDA00024148677700001213
点通过下式进行数据索引。该式中的
Figure BDA00024148677700001214
和
Figure BDA00024148677700001215
n2的取值为
Figure BDA00024148677700001216
和
Figure BDA00024148677700001217
Figure BDA00024148677700001218
指
Figure BDA00024148677700001219
全部点数计算的分组的数据索引，
Figure BDA00024148677700001220
是指
Figure BDA00024148677700001221
全部点数计算的分组组索引:
Figure BDA00024148677700001222
将索引后的数据进行基3运算。由于
Figure BDA00024148677700001223
为3的α3+1次，则15并行的基3架构需要执行α3+1次的基3运算循环，而每次基3计算循环执行
Figure BDA00024148677700001224
次的15并行架构的计算架构循环，则通过计数器的最大值的选择来控制进行迭代的输入索引数据。将基3的结果进行基5计算，基5的计算以10并行的结构进行构架，10并行的基5架构需要执行α5次的基3运算循环，而每次基5计算循环执行
Figure BDA0002414867770000131
次的10并行架构的计算架构循环，继续通过基5运算计数器的最大值的选择来控制进行迭代的输入索引数据。得到最终的输出。
其中基8算法的原理说明如下中以多基时分蝶式运算定理为基础，多基时分蝶式运算定理的描述如下：
设：X(k)＝DFT[x(n)],0≤n,k≤N-1,n,k为整数，N＝p×q,p q为大于1的正整数。
设有：xm(i)＝x(ip+m),i＝0,1,…q-1；m＝0,1,…,p-1，若：XmI＝DFT[xm(i)],r＝0,1,…q-1则有：
Figure BDA0002414867770000132
多基时分蝶式运算定理的描述表明，对于N＝p×q的情形，若按照xm(i)＝x(ip+m)将原N点序列分解成p个q点的子序列，则原序列x(n)的DFT可以有各个子序列xm(i)的DFT的线性组合。
多基时分蝶式运算定理是基4-FFT算法的基础，基4-FFT算法是把长度N＝4l,l∈R*的序列一份为四，将N点的DFT运算表示为4个N/4点DFT的线性组合。然后再把N/4点DFT一分为四，表示为四个N/16点的DFT，如此重复进行计算，直至分解成两点DFT的运算，以上的DFT计算过程为基4-FFT算法。基4时分FFT算法是之前所述多基算法的特例。
当p＝4，q＝N/4＝4l-1时由多基时分蝶式运算定理，输入序列x(n)可以分解成如下的4个子序列：
Figure BDA0002414867770000133
子序列xm(i)均为点序列，设它们的点DFT为Xm(r)，则由定理可以得到：
Figure BDA0002414867770000141
Figure BDA0002414867770000142
将s＝0,1,2,3代入上式，则可以得到下列方程组为基4时分蝶式运算公式：
Figure BDA0002414867770000143
Figure BDA0002414867770000144
Figure BDA0002414867770000145
Figure BDA0002414867770000146
Figure BDA0002414867770000147
对于混合基的FFT计算，128与1024点分别采用64*2和512*2的方式计算，256和2048分别采用64*4和512*4的方式计算；对于WFTA，在计算点数N＝3、4、5点时可以通过对于W矩阵的化简来满足降低乘法运算量的目的。
本实施例由于同时采用WFTA、基-8算法的图基-库利算法、互质因子算法(PFA)与混合基算法，从而能够在一个运算核心内满足宽带卫星通信系统所需求的不同长度的傅里叶变换需求。
对于系统所需求的计算长度，将输入数据通过FFT\IFFT的控制输入系统的第7级进行图基-库利(Cooley-Tukey)算法计算其中长度为
Figure BDA0002414867770000148
Figure BDA0002414867770000149
的DFT，该长度的DFT则又有上述互质因子算法(PFA)进行计算，第三层点数为
Figure BDA00024148677700001410
的三组DFT采用混合基与基8算法进行计算。N2的N1计算完成后按照互质因子法的输出索引以图基-库利(Cooley-Tukey)算法乘以旋转因子后送入N2点DFT进行计算，结果为所需要的长度为
Figure BDA0002414867770000151
的傅里叶\逆傅里叶变换结果。
本实施例能够准确获得输入序列的傅里叶变换结果与逆傅里叶变换结果，能够完整兼容宽带卫星通信系统协议所要求的各项傅里叶变换点数；具有良好的并行架构支持，提供低处理时延与高数据吞吐率，可以在1微秒内完成所需要的各类长度的傅里叶变换\逆变换；具有良好的并串行构支持，提供满足宽带卫星互利网需求的不同时序要求下的高吞吐量计算需求；在满足宽带卫星互联网的低计算时延的要求下保证了较低的硬件资源需求水平，具有较高的工程可实施性。
参照图6，本发明实施例提供的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理装置，包括：
获取模块61，用于获取待处理序列的长度；
处理模块62，根据长度确定采用第一大组FFT或第二大组FFT中的一组进行处理，其中，所述第一大组FFT为长度N满足128点至4096点中2的幂次的FFT，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000152
的FFT；所述第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德(WFTA)的混合基运算进行处理；所述第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法(PFA)的运算方式进行处理；N、m、α2、α3、α5均为自然数。
可选地，上述实施例中的获取模块61包括：
第一运算模块，使用库利-图基方法将待处理序列分别分解为N2个长度为N1点的基8FFT，计算后得到第一运算结果；其中，基8FFT采用库利-图基方法进行运算，8点蝶形运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；
第二运算模块，输入第一运算结果，将待处理序列分解为N1个长度为N2点的2点FFT或者4点FFT运算，得到第一大组的FFT输出；其中，4点FFT运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；N1、N2为自然数。
可选地，上述实施例中的第二大组FFT为长度M满足
Figure BDA0002414867770000161
Figure BDA0002414867770000162
的FFT；上述实施例中的处理模块62包括：
分解模块，用于使用素因子分解法将待处理序列分别分解为M2×M3个长度为M1点的基2FFT、M1×M3个长度为M2点的基3FFT、M1×M2个长度为M3点的基5FFT；其中，M1、M2和M3均为自然数；
第三运算模块，用于将M2×M3个长度为M1点的基2FFT以第一并行度进行运算，得到第二运算结果；
第四运算模块，用于将第二运算结果输入到基3FFT，将M1×M3个长度为M2点的基3FFT以第二并行度进行运算，得到第三运算结果；
第五运算模块，用于将第三运算结果输入到基5FFT，将M1×M2个长度为M3点的基5FFT以第三并行度进行运算，得到第四运算结果；
第六运算模块，用于第四运算结果按照PFA的输出索引排列得到第二大组的FFT输出。
可选地，上述实施例中的基2FFT采用库利-图基方法进行蝶形运算；基3FFT采用库利-图基方法进行运算，其中3点的计算核心采用威诺格拉德方法计算；基5FFT采用库利-图基方法进行运算，其中5点的计算核心采用威诺格拉德方法计算。
参见图7，本发明实施例还提供一种设备，本发明实施例还提供了一种电子设备400，包括通信接口401、处理器402、存储器403以及总线404，处理器402、通信接口401和存储器403通过总线404连接；上述存储器403用于存储支持处理器402执行上述应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法的计算机程序，上述处理器402被配置为用于执行该存储器403中存储的程序。
可选地，本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行如上述实施例中的应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理序列的长度；
根据长度确定采用第一大组FFT或第二大组FFT中的一组进行处理，其中，所述第一大组FFT为长度N满足128点至4096点中2的幂次的FFT，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure FDA0002414867760000011
的FFT；所述第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德的混合基运算进行处理；所述第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法的运算方式进行处理；N、m、α2、α3、α5均为自然数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德的混合基运算进行处理包括：
使用库利-图基方法将待处理序列分别分解为N2个长度为N1点的基8FFT，计算后得到第一运算结果；其中，基8FFT采用库利-图基方法进行运算，8点蝶形运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；
输入第一运算结果，将待处理序列分解为N1个长度为N2点的2点FFT或者4点FFT运算，得到第一大组的FFT输出；其中,4点FFT运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；N1、N2为自然数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure FDA0002414867760000012
的FFT；第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法的运算方式进行处理包括：
使用素因子分解法将待处理序列分别分解为M2×M3个长度为M1点的基2FFT、M1×M3个长度为M2点的基3FFT、M1×M2个长度为M3点的基5FFT；其中，M1、M2和M3均为自然数；
将M2×M3个长度为M1点的基2FFT以第一并行度进行运算，得到第二运算结果；
将第二运算结果输入到基3FFT，将M1×M3个长度为M2点的基3FFT以第二并行度进行运算，得到第三运算结果；
将第三运算结果输入到基5FFT，将M1×M2个长度为M3点的基5FFT以第三并行度进行运算，得到第四运算结果；
第四运算结果按照PFA的输出索引排列得到第二大组的FFT输出。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基2FFT采用库利-图基方法进行蝶形运算；基3FFT采用库利-图基方法进行运算，其中3点的计算核心采用威诺格拉德方法计算；基5FFT采用库利-图基方法进行运算，其中5点的计算核心采用威诺格拉德方法计算。
5.一种应用于宽带卫星通信系统的高效的FFT处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待处理序列的长度；
处理模块，根据长度确定采用第一大组FFT或第二大组FFT中的一组进行处理，其中，所述第一大组FFT为长度N满足128点至4096点中2的幂次的FFT，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure FDA0002414867760000021
的FFT；所述第一大组FFT根据长度确定采用基8FFT运算或基8FFT与威诺格拉德的混合基运算进行处理；所述第二大组FFT根据长度确定采用基2FFT、基3FFT或基5FFT中的一种与素因子法的运算方式进行处理；N、m、α2、α3、α5均为自然数。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，获取模块包括：
第一运算模块，使用库利-图基方法将待处理序列分别分解为N2个长度为N1点的基8FFT，计算后得到第一运算结果；其中，基8FFT采用库利-图基方法进行运算，8点蝶形运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；
第二运算模块，输入第一运算结果，将待处理序列分解为N1个长度为N2点的2点FFT或者4点FFT运算，得到第一大组的FFT输出；其中，4点FFT运算采用基于威诺格拉德的方法进行计算；N1、N2为自然数。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二大组FFT为长度M满足
Figure FDA0002414867760000031
的FFT；处理模块包括：
分解模块，用于使用素因子分解法将待处理序列分别分解为M2×M3个长度为M1点的基2FFT、M1×M3个长度为M2点的基3FFT、M1×M2个长度为M3点的基5FFT；其中，M1、M2和M3均为自然数；
第三运算模块，用于将M2×M3个长度为M1点的基2FFT以第一并行度进行运算，得到第二运算结果；
第四运算模块，用于将第二运算结果输入到基3FFT，将M1×M3个长度为M2点的基3FFT以第二并行度进行运算，得到第三运算结果；
第五运算模块，用于将第三运算结果输入到基5FFT，将M1×M2个长度为M3点的基5FFT以第三并行度进行运算，得到第四运算结果；
第六运算模块，用于第四运算结果按照PFA的输出索引排列得到第二大组的FFT输出。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，基2FFT采用库利-图基方法进行蝶形运算；基3FFT采用库利-图基方法进行运算，其中3点的计算核心采用威诺格拉德方法计算；基5FFT采用库利-图基方法进行运算，其中5点的计算核心采用威诺格拉德方法计算。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至4任一项所述的方法的步骤。
10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1至4任一项所述方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115913857A (zh) * 2022-09-13 2023-04-04 成都芯通软件有限公司 数据处理方法、装置、射频单元、基站和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101300572A (zh) * 2005-03-11 2008-11-05 高通股份有限公司 快速傅里叶变换旋转乘法
EP2144173A1 (en) * 2008-07-07 2010-01-13 Mitsubishi Electric R&D Centre Europe B.V. Hardware architecture to compute different sizes of DFT
CN102004720A (zh) * 2010-11-09 2011-04-06 无锡中星微电子有限公司 可变长快速傅立叶变换电路及实现方法
CN102255838A (zh) * 2010-05-18 2011-11-23 杰脉通信技术(上海)有限公司 一种用于sc-fdma的快速傅立叶处理方法
CN102609396A (zh) * 2012-01-19 2012-07-25 中国传媒大学 一种drm系统中离散傅里叶变换处理装置和方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101300572A (zh) * 2005-03-11 2008-11-05 高通股份有限公司 快速傅里叶变换旋转乘法
EP2144173A1 (en) * 2008-07-07 2010-01-13 Mitsubishi Electric R&D Centre Europe B.V. Hardware architecture to compute different sizes of DFT
CN102255838A (zh) * 2010-05-18 2011-11-23 杰脉通信技术(上海)有限公司 一种用于sc-fdma的快速傅立叶处理方法
CN102004720A (zh) * 2010-11-09 2011-04-06 无锡中星微电子有限公司 可变长快速傅立叶变换电路及实现方法
CN102609396A (zh) * 2012-01-19 2012-07-25 中国传媒大学 一种drm系统中离散傅里叶变换处理装置和方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115913857A (zh) * 2022-09-13 2023-04-04 成都芯通软件有限公司 数据处理方法、装置、射频单元、基站和存储介质
CN115913857B (zh) * 2022-09-13 2024-05-28 成都芯通软件有限公司 数据处理方法、装置、射频单元、基站和存储介质

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