CN113422592B - Pcm数据滚降滤波处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明所述的PCM数据滚降滤波处理方法,根据冲击响应函数的时间取值采取时域叠加计算以进行滚降滤波处理,从而实现降低对FPGA数据处理平台通用化设计的技术要求、通过少量的加法运算降低占用计算资源和缩短数据处理时间的设计目的。包括以下实施步骤:步骤1、冲击响应函数h(t)时域离散化;步骤2、基带数据与自然冲击函数序列转化;步骤3、时域波形拟合;步骤4、时域叠加计算,根据当前时刻之前或之后的若干个数据符号的等效时刻,对滚降滤波冲击响应函数进行取样,并将所有数据符号的影响进行叠加计算。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于FPGA硬件架构实现的PCM数据滚降滤波处理方法,属于无线通信领域。
背景技术
在无线通信系统调制发送基带数据信号之前,为有效地利用频谱和防止码间干扰问题,普遍地对基带数据进行滚降滤波处理。
特别对于采用FPGA作为数据处理硬件平台,基于该硬件架构的简便性特点,现有滚降滤波采取整数倍插值的滤波方式,如在先公开的专利CN201610596082.X,其处理过程包括:(1)采用基带数据速率整数倍N的高速时钟对基带数据进行高倍抽样,对抽样后的数据进行补零,即第1点为原始基带数据,第2至N点数据填充零;(2)对高倍抽样后的数据通过数字滤波器进行滚降滤波处理。
如果高倍抽取时钟与数据处理平台主工作时钟不满足倍数关系,进一步地对步骤(2)滚降滤波后的数据进行插值滤波处理,如另一在先公开专利CN201410469317.X,其处理过程是将滚降滤波后数据进行Farrow滤波插值计算,将高倍抽样时钟域数据转换到数据处理平台工作时钟域。
如上述方案的现有技术均基于滚降滤波器采用整数倍插值的滤波方法,存在的缺陷与不足之处在于:
1、基带数据速率与数据处理时钟速率存在整数倍关系,在实践中基带数据速率随应用场景不同变化范围很大,导致整数倍的滚降滤波器数据处理时钟频率也随之变化,难以实现平台硬件的通用化。以常用的16倍高倍抽取为例,当基带数据速率达10Mbps时,数据处理时钟需要达到160MHz;当基带数据速率达3.069Mbps时,数据处理时钟需要达到49.104MHz。不同的数据处理时钟频率需求对FPGA数据处理平台的通用化设计形成了较大困扰。
2、滚降滤波器需要进行大量乘法和加法运算,占用较多的计算资源。滚降滤波过程通过时域卷积计算过程完成,对于M阶滚降滤波器,需要M次乘法运算和M﹡(M-1)/2次加法运算。
3、如果高倍抽取时钟与数据处理平台主工作时钟不满足倍数关系,采用Farrow插值滤波处理,需要实时更新时间间隔信息并计算插值系数,实现过程繁杂、占用时间较长;以4点Farrow插值计算为例,如下式所示的插值系数计算,式中u为时间间隔,f(n)为插值系数。
f(-2)=-1/6*u3+1/2*u2-1/3*u
f(-1)=1/2*u3-u2-1/2*u+1
f(0)=-1/2*u3+1/2*u2+u
f(1)=1/6*u3-1/6*u
如上式所示,Farrow插值滤波涉及到立方、平方、数值乘/加等多类计算,计算过程中还必须对时间间隔u进行实时计时更新。
有鉴于此,特提出本专利申请。
发明内容
本发明所述的PCM数据滚降滤波处理方法,在于解决上述现有技术存在的问题而根据冲击响应函数的时间取值采取时域叠加计算以进行滚降滤波处理,从而实现降低对FPGA数据处理平台通用化设计的技术要求、通过少量的加法运算降低占用计算资源和缩短数据处理时间的设计目的。
为实现上述设计目的,所述的PCM数据滚降滤波处理方法,是根据冲击响应函数h(t)的时间取值进行时域叠加计算后得到。
具体地,包括以下实施步骤:
步骤1、冲击响应函数h(t)时域离散化
对冲击响应函数的有效时间周期按M段(M>=2,M为整数)进行离散化;
步骤2、基带数据与自然冲击函数序列转化
基带数据为基带脉冲数据序列,将基带数据进行差分计算并转化为自然冲击函数序列;
步骤3、时域波形拟合
将当前采样时刻之前数据符号对应的冲击响应函数波形、当前采样时刻之后的时间符号对应的冲击函数响应波形在当前时刻进行拟合;包括,
(a)当前时刻按数据符号周期定位
(b)定位后的时刻进行周期延拓
(c)周期延拓后的时刻离散化
在当前时刻之前或之后数据符号的等效时刻,根据上述步骤1确定的时间量化精度进行离散化处理;
在等效时刻的拟合数据值为hd(tni);
步骤4、时域叠加计算
根据当前时刻之前或之后的若干个数据符号的等效时刻,对滚降滤波冲击响应函数进行取样,并将所有数据符号的影响进行叠加计算。
进一步地,在步骤2中,转化后的自然冲击函数序列表示为,
其中,i=0,1,...,分别对应i*ts时刻的采样数据,ts为抽样周期。
进一步地,在步骤4中,时域叠加计算的处理结果为,
综上内容,本申请所述的PCM数据滚降滤波处理方法具有如下优点:
1、与现有技术相比,本申请对FPGA数据处理平台的通用化设计要求较低,究其原因是进行滚降滤波处理时无需要求基带数据速率与数据处理时钟速率存在整数倍关系,申请方案中对原始输入的PCM数据直接进行时域抽样,抽样速率不小于数据码率的2倍即可,从而能够适用于所有FPGA数据处理平台。
2、本申请采取采样时域拟合方式,无需进行时域卷积运算,即滚降滤波过程采用前/后数据符号冲击响应函数波形的叠加。由于省略了乘法计算、且加法计算次数仅与前后关联数据符号的数线性相关,因此既明显地减少了大量计算资源的占用,同时简化了计算过程、有效地缩短处理周期。
附图说明
以下附图是本申请具体实施方式的举例说明。
图1是滚降滤波器冲击响应函数的时域连续波形示意图;
图2是滚降滤波器冲击响应函数的时域离散波形示意图;
图3是待处理基带PCM数据图;
图4是恢复出的冲击函数序列波形图;
图5是时域叠加计算示意图。
具体实施方式
实施例1,所述PCM数据滚降滤波处理方法采取的设计思路如下:
基带数据脉冲序列通过下式表示,
其中,δ(t)为冲击函数,dn为基带数据,取值为+1或-1,Tb为符号周期;
对于基带数据的滚降滤波处理,如下式所示,以基带数据脉冲序列与滚降滤波器冲击响应函数h(t)的卷积相乘而得,
根据冲击函数的性质,δ(t-t0)*h(t)=h(t-t0),则上式(3.2)可简化为,
在上述公式3.2至3.3中,r(t)为滚降滤波后的基带数据,h(t)为滚降滤波器的冲击响应函数。
从公式3.3中可以看出,滚降滤波后的基带数据可认为是冲击响应函数时移后、在时域上的叠加。
在实际应用中,冲击响应函数h(t)是有限长度的,可对公式3.3中的时域叠加项数进一步进行简化。
以跨越当前基带数据前后2符号位的滚降滤波器为例,当t>=2Tb或t<=-2Tb时,h(t)=0,则公式3.3可简化为,
当进行离散时域数字信号处理时,上述公式3.4的离散形式可表述为以下,
r(mts)=d-2h(mts+2Tb)+d-1h(mts+Tb)+d0h(mts)+d1h(mts-Tb)+d2h(mts-2Tb) (3.5)
在公式3.4中,ts为抽样周期,h(mts+2Tb)、h(mts+Tb)、h(mts)、h(mts-Tb)、h(mts-2Tb)对应冲击响应函数h(t)不同时刻的取值。
通过上述公式3.4可以清晰地表明,滚降滤波的处理结果能够根据冲击响应函数h(t)的时间取值进行时域叠加计算后得到。
基于上述原理说明,本申请所述PCM数据滚降滤波处理方法包括以下实施步骤:
步骤1、冲击响应函数h(t)时域离散化
选取以时间长度跨越前后2个符号周期的基带数据、以及滚降系数为0.55的根升余弦滚降滤波器,对冲击响应函数h(t)进行离散化处理;
如图1所示,对于时域连续的冲击响应函数h(t)波形,采用符号周期Tb进行归一化处理而转换为如图2所示的时域离散波形。
具体地,对冲击响应函数的有效时间周期按M(M=2,M为正整数)段进行离散化,在图2中,对h(t)的时间周期(2Tb)进行了1024点离散化,离散后的冲击响应函数记为hd(m),hd(m)=h(Tb/1024*m),m=0,1,...,1023,时间量化精度为Tb/M。
步骤2、基带数据与自然冲击函数序列转化
基带数据为基带脉冲数据序列,将基带数据进行差分计算并转化为自然冲击函数序列;
如图3所示,以信号波形-1/+1重复数据为例,将待处理的基带数据以采样PCM形式表示,从基带时钟上升沿采样PCM数据、并在PCM数据周期内将其他数据点置零,以转化为基带数据对应的冲击函数序列;
应用公式3.1,转化后的自然冲击函数序列表示为下式,
其中,i=0,1,...,分别对应i*ts时刻的采样数据,ts为抽样周期;
如图4所示的是转化后的冲击函数序列波形。
步骤3、时域波形拟合
由公式3.3可知,当前时刻之前或之后的若干个数据符号可能对当前时刻的数据产生影响,因此应将当前采样时刻之前数据符号对应的冲击响应函数波形、当前采样时刻之后的时间符号对应的冲击函数响应波形在当前时刻进行拟合;
(a)当前时刻按数据符号周期定位
假设当前时刻为ti(i*ts),按数据符号周期定位后的时间ti'=rem(ti,Tb),rem为求余函数,0<=ti'<Tb;
由此,当前时刻按数据符号周期定位后的值一定小于1个数据符号周期Tb;
(b)定位后的时刻进行周期延拓
假设,滚降滤波跨越的时间长度为2N0*Tb,n=1,2,3,...,即当前时刻之前N0个数据符号和当前时刻之后N0个数据符号都会对当前时刻产生影响;
那么,之前第n个(n<=N0)数据符号对当前时刻的影响为:
h'(-n)=h((n-1)Tb+ti');
其中,(n-1)Tb+ti'为之前第n个数据符号的等效时刻;
则,之前第1个数据符号对当前时刻的影响为:
h'(-1)=h(ti');
之后第1个数据符号对当前时刻的影响为:
h'(1)=h(-Tb+ti');
之后第n个数据符号对当前时刻的影响为:
h'(n)=h(-(n-1)Tb+ti');
(c)周期延拓后的时刻离散化
在当前时刻之前或之后数据符号的等效时刻,根据上述步骤1确定的时间量化精度进行离散化处理;
则,在等效时刻的拟合数据值为hd(tni);
步骤4、时域叠加计算
根据当前时刻之前或之后的若干个数据符号的等效时刻,对滚降滤波冲击响应函数进行取样,并将所有数据符号的影响进行叠加计算;
如图5所示的叠加计算示意图;
由公式3.5可知,最终的处理结果为:
综上内容,结合附图中给出的实施例仅是优选方案。对于所属领域技术人员来说可以据此得到启示,而直接推导出符合本发明设计构思的其他替代结构,也应属于本发明所述的方案范围。
Claims (1)
1.一种PCM数据滚降滤波处理方法,其特征在于:根据冲击响应函数h(t)的时间取值进行时域叠加计算后得到;
包括以下实施步骤,
步骤1、冲击响应函数h(t)时域离散化
对冲击响应函数的有效时间周期按M段(M>=2,M为整数)进行离散化;
步骤2、基带数据与自然冲击函数序列转化
基带数据为基带脉冲数据序列,将基带数据进行差分计算并转化为自然冲击函数序列;
步骤3、时域波形拟合
将当前采样时刻之前数据符号对应的冲击响应函数波形、当前采样时刻之后的时间符号对应的冲击函数响应波形在当前时刻进行拟合;包括,
(a)当前时刻按数据符号周期定位
(b)定位后的时刻进行周期延拓
(c)周期延拓后的时刻离散化
在当前时刻之前或之后数据符号的等效时刻,根据上述步骤1确定的时间量化精度进行离散化处理;
在等效时刻的拟合数据值为hd(tni);
步骤4、时域叠加计算
根据当前时刻之前或之后的若干个数据符号的等效时刻,对滚降滤波冲击响应函数进行取样,并将所有数据符号的影响进行叠加计算;
在步骤2中,转化后的自然冲击函数序列表示为,
其中,i=0,1,...,分别对应i*ts时刻的采样数据,ts为抽样周期;
其中,δ(t)为冲击函数,dn为基带数据,取值为+1或-1,Tb为符号周期;
在步骤4中,时域叠加计算的处理结果为,
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