CN113300989A - 一种nr-5g物理下行共享信道的快速实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种NR‑5G物理下行共享信道的快速实现方法，该方法包括以下步骤，对比特流进行加绕处理；将经过加绕处理后的比特流进行调制变成归一化的星座图符号；将经过调制后的星座图符号进行混合处理，将功率调整因子直接作用到预编码矩阵的因子上，在做层映射的时候，数据搬移的同时做预编码矩阵的乘法；将混合处理后的数据流进行资源映射；将做完资源映射的数据流，通过FFT处理LOWPHY变换到时域信号，发送给前传模块，并通过射频模块完成信号传输。本发明在相同的指令优化程度和相同的硬件资源下，可极大程度上缩短数据处理时间，大幅提升处理速度。

Description

一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法。
背景技术
NR-5G的协议中，下行方向（基站发往手机），有如下几个信道，SSB：同步和物理公共信道；PDCCH：物理下行控制信道；PDSCH：物理下行共享信道。其中，SSB和PDCCH的运算量都比较小，在满负载的情况下，下行物理信道的运算量几乎都在PDSCH上，此信道是承载下行数据业务的主要信道。而PDSCH处理过程中，计算量最重的功能模块在：信道编码、层映射和预编码、下行FFT处理（LOWPHY）这3个部分上。对于信道编码和下行FFT处理，由于其逻辑相当固定，不会有太多逻辑上的变化，纯粹是高计算量的处理，往往将这两个模块挪到硬件加速器上去实现（FPGA或者ASIC），而层映射和预编码，由于其可以变化的处理方法比较多，不适合固化到硬件中去实现，往往还是留在了通用处理器侧实现。
NR-5G下，下行物理共享信道PDSCH的处理流程如下（编码以前的略掉）。如图2所示，比特流经过加绕(Scrambling)后，进过调制(Modulation)变成归一化的星座图符号；然后经过层映射(Layer mapping)，映射到多个层；再根据有几个发送天线口，进行预编码（Precoding，即乘上天线口维度的预编码向量）。然后需要再做一次PDSCH信道的功率控制（Power Adjust）。功率控制算法由高层决定，物理层需要负责将信道的功率调整到对应的能量。然后做完资源映射就可以交给下行FFT处理（LOWPHY）变换到时域信号，发送给前传模块，然后送到射频模块。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，该方法包括以下步骤：
S1：对比特流进行加绕Scrambling处理；
S2：将经过加绕Scrambling处理后的比特流进行调制Modulation变成归一化的星座图符号；
S3：将经过调制Modulation后的星座图符号进行混合处理；
S4：将混合处理后的数据流进行资源映射Remapping；
S5：将做完资源映射Remapping的数据流，通过FFT处理LOWPHY变换到时域信号，发送给前传模块。
进一步的，所述步骤S3中混合处理包括将功率调整因子直接作用到预编码矩阵的因子上，用以减少数据量的运算次数。
进一步的，所述步骤S3中混合处理还包括在做层映射Layer mapping的时候，数据搬移的同时做预编码矩阵的乘法，用以充分利用运算单元的流水而节省速度。
进一步的，所述步骤S3中混合处理采用处理器流水统计工具，用于观测流水并行度的增加。
进一步的，在做混合处理的时候，需要将串行的数据流转换成并行的数据流，再做带有功率调整因子的预编码。
进一步的，所述步骤S5中，前传模块将时域信号送到射频模块，所述射频模块完成信号的传输。
本发明的有益效果在于：在相同的指令优化程度和相同的硬件资源下，可极大程度上缩短数据处理时间，大幅提升处理速度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明的流程图；
图2为传统下行物理共享信道PDSCH的处理流程图；
图3为例举的传统处理流程图；
图4为本发明流程示意图；
图5为本发明例举的混合处理流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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作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。
参阅图2，在NR-5G协议下，下行物理共享信道PDSCH的处理流程如下（编码以前的省略）：比特流经过加绕(Scrambling)后，进过调制(Modulation)变成归一化的星座图符号。然后经过层映射(Layer mapping)，映射到多个层。再根据有几个发送天线口，进行预编码（Precoding，即乘上天线口维度的预编码向量）。然后需要再做一次PDSCH信道的功率控制（Power Adjust）。功率控制算法由高层决定，物理层需要负责将信道的功率调整到对应的能量。然后做完资源映射就可以交给下行FFT处理（LOWPHY）变换到时域信号，发送给前传模块，然后送到射频模块。
进一步的，为了更清楚描述传统处理流程存在的问题，参阅图3，以单codeword，4个逻辑天线口，4层，单用户为例：假设用户调制后的符号流（IQ数据）的个数为N个符号，
S1：将用户的调制后的符号流，映射到4个layer（串并转化），这里需要做N次数据搬移；
S2：每个layer的新的符号流（每流有N/4个IQ数据），分别乘上这个层的预编码矩阵，从而变成4个符号流，分别到4个天线。这里需要做4N次乘法以及4N次加法；
S3：4个天线再做该用户的PDSCH的功率调整。这里需要做N次乘法。
如果将这些流程做成模块化后，则这些步骤都需要单独处理，计算流程上没有达到最优化，并且也不能充分利用通用处理侧运算单元的特点和性能。在典型的30khz, 100M带宽，4个发送天线的模式下，经过矢量指令集优化后的层映射、预编码、功率调整三个步骤，在intel xeon芯片上任然需要400微秒左右来处理，这对于500微秒的TTI周期来说，开销过于庞大。
更进一步的，在该典型场景下，如果一个用户做下行4流峰值业务，需要传输1277992比特数据，经过256QAM调制后，变为159749个符号。层映射将其分成4层数据，每层39938个符号。此时需要做39938*4次数据搬移，并且由于是交织型的分层，所以没法做整块的数据搬移；每层数据分别乘上各自的预编码向量（一个4x1的复数向量），变成39938*4的复数矩阵，需要39938*4*4次复数乘法；然后将4层的矩阵按元素直接叠加，需要39938*4*3次加法。汇集成天线维度的39938*4的复数矩阵；最后的39938*4的矩阵，每个元素再乘上功率调整因子，需要39938*4次乘法。总共是39938*4次数据搬移， 39938*4*4+39938*4次复数乘法，39938*4*3次加法。
对此，本申请提出了一种解决方法：
实施例1：
参阅图1，本发明为了解决NR-5G下，下行物理共享信道PDSCH数据流处理时间长、处理速度慢等技术问题，提出了一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，该方法包括以下步骤：
S1：对比特流进行加绕Scrambling处理；
S2：将经过加绕Scrambling处理后的比特流进行调制Modulation变成归一化的星座图符号；
S3：将经过调制Modulation后的星座图符号进行混合处理；
S4：将混合处理后的数据流进行资源映射Remapping；
S5：将做完资源映射Remapping的数据流，通过FFT处理LOWPHY变换到时域信号，发送给前传模块。
具体的，所述步骤S3中混合处理包括将功率调整因子直接作用到预编码矩阵的因子上，用以减少数据量的运算次数。
具体的，所述步骤S3中混合处理还包括在做层映射Layer mapping的时候，数据搬移的同时做预编码矩阵的乘法，用以充分利用运算单元的流水而节省速度。
具体的，所述步骤S3中混合处理采用处理器流水统计工具，用于观测流水并行度的增加。
具体的，在做混合处理的时候，需要将串行的数据流转换成并行的数据流，再做带有功率调整因子的预编码。
具体的，所述步骤S5中，前传模块将时域信号送到射频模块，所述射频模块完成信号的传输。
可以理解的，本发明将传统的处理步骤重新整合、规划、充分利用通用处理器的特性，从而达到加速运算速度的效果，整体的流程示意图可参阅图4，将分开进行的层映射、预编码、功率调整3个步骤，重新规划到混合处理模块。
更进一步的，参阅图5，在混合处理中，将功率调整因子直接作用到预编码矩阵的因子上，这样就能减少N次乘法。功率调整因子，对于一个用户的一次传输，是固定的因子，同时其预编码矩阵，在一次传输中也是固定的。并且这两者都是低数据量的因子，他们需要作用到高数据量的用户数据上去。提前将这两者结合到一起，能有效的减少高数据量的运算次数。
在做层映射的时候，数据搬移的同时就做预编码矩阵的乘法。这样就可以充分利用运算单元的流水而节省速度。
具体的，将功率调整因子，直接作用到预编码矩阵上，需要4*4次乘法。此时需要按照实际的软件实现方法，来保证运算精度并没有明显损失；层映射将其分成4层数据，每层39938个符号。
在做数据搬移的时候，直接将对应的，带了功率调整因子的预编码矩阵乘到对应的位置，并多层之间的累加。此时需要39938*4次数据搬移和39938*4*4次复数乘法，以及39938*4*3次加法。
此混合步骤，虽然预算次数没有减少，但是由于让数据搬移，乘法，累加等可以高度并行流水的操作放到了一起，编译器已经可以自行做一定程度的优化。
所以最后的总的执行时间，比这3类操作分别各自执行的时间，相加后的总和，省了不少。总共是39938*4次数据搬移和39938*4*4+4*4次复数乘法，以及39938*4*3次加法。实测结果可以从400微秒减少到250微秒，并且还有进一步优化的空间。如果是8天线，则可以提升更大的比例。
更进一步的，从软件实现角度出发，需要做的是：根据高层（MAC）指示的预编码信息选择用户当前TTI的预编码向量；将PDSCH功率调整因子直接作用到预编码向量中，此时要注意是否会引起定点化的饱和等问题。但是由于功率调整因子通常的范围并不会太大，而预编码矩阵往往也不会有非常大的值范围，所以可以比较容易的就保证定点化精度不受影响；在做混合处理的时候，需要将串行的数据流变成并行的数据流，然后再做带了功率调整因子的预编码，此时的数据搬移（串行数据空间搬移到并行数据空间）和对应的乘法，因为同时有数据搬移和乘法，那么就可以充分利用通用处理器和其编译器的工具，将通用处理器的多级流水充分利用起来，将处理速度达到最优。
实施例2：
为了更明显的观测到流水并行度的增加，本申请提出了另一实施例：
一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，该方法包括以下步骤：
S1：对比特流进行加绕Scrambling处理；
S2：将经过加绕Scrambling处理后的比特流进行调制Modulation变成归一化的星座图符号；
S3：将经过调制Modulation后的星座图符号进行混合处理；
S4：将混合处理后的数据流进行资源映射Remapping；
S5：将做完资源映射Remapping的数据流，通过FFT处理LOWPHY变换到时域信号，发送给前传模块。
具体的，所述步骤S3中混合处理包括将功率调整因子直接作用到预编码矩阵的因子上，用以减少数据量的运算次数。
具体的，所述步骤S3中混合处理还包括在做层映射Layer mapping的时候，数据搬移的同时做预编码矩阵的乘法，用以充分利用运算单元的流水而节省速度。
具体的，所述步骤S3中混合处理采用处理器流水统计工具，用于观测流水并行度的增加。
具体的，在做混合处理的时候，需要将串行的数据流转换成并行的数据流，再做带有功率调整因子的预编码。
具体的，所述步骤S5中，前传模块将时域信号送到射频模块，所述射频模块完成信号的传输。
可以理解的，本发明将传统的处理步骤重新整合、规划、充分利用通用处理器的特性，从而达到加速运算速度的效果，整体的流程示意图可参阅图4，将分开进行的层映射、预编码、功率调整3个步骤，重新规划到混合处理模块。
更进一步的，参阅图5，在混合处理中，将功率调整因子直接作用到预编码矩阵的因子上，这样就能减少N次乘法。功率调整因子，对于一个用户的一次传输，是固定的因子，同时其预编码矩阵，在一次传输中也是固定的。并且这两者都是低数据量的因子，他们需要作用到高数据量的用户数据上去。提前将这两者结合到一起，能有效的减少高数据量的运算次数。
在做层映射的时候，数据搬移的同时就做预编码矩阵的乘法。这样就可以充分利用运算单元的流水而节省速度。
具体的，在本实施例当中，可以通过一些高级的处理器流水统计工具，如top-down运算模型，可以明显的观测到流水并行度的增加。
具体的，将功率调整因子，直接作用到预编码矩阵上，需要4*4次乘法。此时需要按照实际的软件实现方法，来保证运算精度并没有明显损失；层映射将其分成4层数据，每层39938个符号。
在做数据搬移的时候，直接将对应的，带了功率调整因子的预编码矩阵乘到对应的位置，并多层之间的累加。此时需要39938*4次数据搬移和39938*4*4次复数乘法，以及39938*4*3次加法。
此混合步骤，虽然预算次数没有减少，但是由于让数据搬移，乘法，累加等可以高度并行流水的操作放到了一起，编译器已经可以自行做一定程度的优化。
所以最后的总的执行时间，比这3类操作分别各自执行的时间，相加后的总和，省了不少。总共是39938*4次数据搬移和39938*4*4+4*4次复数乘法，以及39938*4*3次加法。实测结果可以从400微秒减少到250微秒，并且还有进一步优化的空间。如果是8天线，则可以提升更大的比例。
更进一步的，从软件实现角度出发，需要做的是：根据高层（MAC）指示的预编码信息选择用户当前TTI的预编码向量；将PDSCH功率调整因子直接作用到预编码向量中，此时要注意是否会引起定点化的饱和等问题。但是由于功率调整因子通常的范围并不会太大，而预编码矩阵往往也不会有非常大的值范围，所以可以比较容易的就保证定点化精度不受影响；在做混合处理的时候，需要将串行的数据流变成并行的数据流，然后再做带了功率调整因子的预编码，此时的数据搬移（串行数据空间搬移到并行数据空间）和对应的乘法，因为同时有数据搬移和乘法，那么就可以充分利用通用处理器和其编译器的工具，将通用处理器的多级流水充分利用起来，将处理速度达到最优。
需要说明的是，对于前述的实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请所必须的。
上述实施例中，描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对比特流进行加绕Scrambling处理；
S2：将经过加绕Scrambling处理后的比特流进行调制Modulation变成归一化的星座图符号；
S3：将经过调制Modulation后的星座图符号进行混合处理；
S4：将混合处理后的数据流进行资源映射Remapping；
S5：将做完资源映射Remapping的数据流，通过FFT处理LOWPHY变换到时域信号，发送给前传模块。
2.如权利要求1所述的一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，其特征在于，所述步骤S3中混合处理包括将功率调整因子直接作用到预编码矩阵的因子上，用以减少数据量的运算次数。
3. 如权利要求1所述的一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，其特征在于，所述步骤S3中混合处理还包括在做层映射Layer mapping的时候，数据搬移的同时做预编码矩阵的乘法，用以充分利用运算单元的流水而节省速度。
4.如权利要求1所述的一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，其特征在于，所述步骤S3中混合处理采用处理器流水统计工具，用于观测流水并行度的增加。
5.如权利要求1至4任意一项所述的一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，其特征在于，在做混合处理的时候，需要将串行的数据流转换成并行的数据流，再做带有功率调整因子的预编码。
6.如权利要求1所述的一种NR-5G物理下行共享信道的快速实现方法，其特征在于，所述步骤S5中，前传模块将时域信号送到射频模块，所述射频模块完成信号的传输。
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