基于3072點快速傅里葉變換的數(shù)據(jù)處理方法及處理器的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力線載波通信領域，尤其涉及一種基于3072點快速傅里葉變換的 數(shù)據(jù)處理方法及處理器。
【背景技術】
[0002] 電力線載波（PLC，Power Line Communication)通信是利用高壓電力線（在電力 線載波領域通常指35kV及以上電壓等級）、中壓電力線（指IOkV電壓等級）或低壓配電電 線（380/220V用戶線）作為信息傳輸媒介進行語音或數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊环N特殊通信方式。其最 大特點是不需要重新架設網絡，只要有電線，就可以進行數(shù)據(jù)傳遞。
[0003] 家庭插電聯(lián)盟（Hom印lug)是電力線載波技術標準化組織主推的一種適用于電 力線通信的協(xié)議，其物理（PHY)層定義的調制解調器（Modem)中使用了 3072點快速傅里 葉變換（FFT，F(xiàn)ast Fourier Transformation)來實現(xiàn)正交頻分復用（OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing)的調制功能，是其核心技術之一。
[0004] 目前業(yè)內實現(xiàn)FFT的主要方法有基-2、基-4算法，其從軟件仿真到硬件實現(xiàn)已經 有很多種成熟的方法。在工程上都有很多種對應的處理器和可編程門陣列（FPGA，F(xiàn)ield Programmable Gate Array) IP核。但此算法只能處理2的冪次或者4的冪次點數(shù)的傅立 葉變換，對于非2的冪次或者4的冪次點數(shù)的數(shù)據(jù)，可以采用內插的方式，將原數(shù)據(jù)內插成 2的冪次或者4的冪次點數(shù)的數(shù)據(jù)之后在進行基-2或者基-4快速傅立葉變換處理。但是 這樣會帶來兩個主要問題：一、由于采用了內插，必然會帶來誤差；二、由于采樣速率發(fā)生 變化，在OFDM系統(tǒng)中還將增加同步的復雜度。對于上述中不滿足2的冪次或者4的冪次點 數(shù)的數(shù)據(jù)的快速傅立葉變換，如果數(shù)據(jù)點數(shù)是復合數(shù)，目前業(yè)內普遍采用混合基FFT算法， 主要采用蝶形算法（Cooley-Tukey)、維諾格拉德-傅里葉變換算法（WFTA)等算法，但是往 往這類算法硬件實現(xiàn)較為復雜，需要開辟更多的存儲空間來存儲中間運算結果以及進行數(shù) 據(jù)位置轉換，增加了隨機存取存儲器（RAM，Random Access Memory)的資源以及并且是芯片 中走線擁塞問題更加嚴重。在提高快速傅里葉處理性能方面，目前采用的手段主要是提高 運算的并行性，以及采用局部異步結構即提高局部處理主頻。其中提高運算并行性是比較 常用的方法，而局部異步對于電路設計以及低功耗都會帶來不小的挑戰(zhàn)，所以對成本以及 功耗很敏感的芯片一般不采用這類方法。而增加算法的并行度又會增加對運算中間結果存 儲的復雜度，為了避免由于運算過程中由于存取數(shù)據(jù)造成沖突而造成運算中間出現(xiàn)氣泡導 致性能損失，提出了一種采用乒乓存儲的方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的運算和中間結果的存取，雖然 該方法降低了中間結果存取的復雜度，但是也帶來了 RAM使用較多的后果，在大點數(shù)的快 速傅里葉變換運算時會顯著增加芯片的面積和功耗。

【發(fā)明內容】

[0005] 為解決上述技術問題，本發(fā)明實施例提供了一種基于3072點快速傅里葉變換的 數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：
[0006] 將3072點數(shù)據(jù)按照預定的映射關系，存儲至數(shù)據(jù)存儲模塊中；
[0007] 從所述存儲模塊中并行讀取16個數(shù)據(jù)，進行3點離散傅里葉變換（DFT，Discrete Fourier Transform)運算，運算完成后將結果按原位存儲至數(shù)據(jù)存儲模塊中；
[0008] 從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行讀取32個數(shù)據(jù)，進行1024點DFT運算，直至完成3072 點數(shù)據(jù)的快速傅里葉變換。
[0009] 本發(fā)明實施例中，所述將3072點數(shù)據(jù)按照預定的映射關系，存儲至數(shù)據(jù)存儲模塊 中，包括：
[0010] 按照Good-Thomas算法對3072點數(shù)據(jù)進行排序，依據(jù)排序結果將3072點數(shù)據(jù)依 次存儲至數(shù)據(jù)存儲模塊中；所述數(shù)據(jù)存儲模塊由32個96X36(深度行數(shù)X位寬bit)RAM 組成。
[0011] 本發(fā)明實施例中，所述從所述存儲模塊中并行讀取16個數(shù)據(jù)，進行3點DFT運算， 包括：
[0012] 從所述存儲模塊中并行讀取16個數(shù)據(jù)，采用Goertzel算法進行3點DFT運算。
[0013] 本發(fā)明實施例中，所述從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行讀取32個數(shù)據(jù)，進行1024點 DFT運算，包括：
[0014] 從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行讀取32個數(shù)據(jù)，進行10級FFT運算。
[0015] 本發(fā)明實施例中，所對從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行讀取32個數(shù)據(jù)，進行1024點 DFT運算，直至完成3072點數(shù)據(jù)的快速傅里葉變換，包括：
[0016] 從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行讀取32個數(shù)據(jù)，采用Cooley-Tukey算法進行1024點 DFT運算，直至完成3072點數(shù)據(jù)的快速傅里葉變換。
[0017] 本發(fā)明實施例提供的基于3072點快速傅里葉變換的處理器包括：
[0018] 映射單元，用于將3072點數(shù)據(jù)按照預定的映射關系，存儲至數(shù)據(jù)存儲模塊中；
[0019] 3點DFT運算單元，用于從所述存儲模塊中并行讀取16個數(shù)據(jù)，進行3點DFT運 算，運算完成后將結果按原位存儲至數(shù)據(jù)存儲模塊中；
[0020] 1024點DFT運算單元，用于從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行讀取32個數(shù)據(jù)，進行1024 點DFT運算，直至完成3072點數(shù)據(jù)的快速傅里葉變換。
[0021] 本發(fā)明實施例中，所述映射單元，還用于按照Good-Thomas算法對3072點數(shù)據(jù)進 行排序，依據(jù)排序結果將3072點數(shù)據(jù)依次存儲至數(shù)據(jù)存儲模塊中；所述數(shù)據(jù)存儲模塊由32 個96 X 36 (深度行數(shù)X位寬bit)的RAM組成。
[0022] 本發(fā)明實施例中，所述3點DFT運算單元，還用于從所述存儲模塊中并行讀取16 個數(shù)據(jù)，采用Goertzel算法進行3點DFT運算。
[0023] 本發(fā)明實施例中，所述1024點DFT運算單元，還用于從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行 讀取32個數(shù)據(jù)，進行10級FFT運算。
[0024] 本發(fā)明實施例中，所述1024點DFT運算單元，還用于從所述數(shù)據(jù)存儲模塊中并行 讀取32個數(shù)據(jù)，采用Cooley-Tukey算法進行1024點DFT運算，直至完成3072點數(shù)據(jù)的快 速傅里葉變換。
[0025] 本發(fā)明實施例的技術方案中，3072點數(shù)據(jù)首先依次輸入到數(shù)據(jù)存取控制模塊，數(shù) 據(jù)存取控制模塊根據(jù)Good-Thomas算法將3072點數(shù)據(jù)按一定位序關系分散存儲到數(shù)據(jù)存 儲模塊中，待3072點數(shù)據(jù)全部存儲完成之后再由數(shù)據(jù)存取控制模塊發(fā)出讀使能從數(shù)據(jù)存 儲模塊取出數(shù)據(jù)送入到3點DFT運算單元，運算結果再由數(shù)據(jù)存取控制模塊寫回到數(shù)據(jù)存 儲模塊，完成全部的3點DFT運算之后，數(shù)據(jù)又全部重新寫回到數(shù)據(jù)存儲模塊，這時數(shù)據(jù)存 取控制模塊再次發(fā)出讀使能從數(shù)據(jù)存儲模塊讀取數(shù)據(jù)送入到1024點DFT運算單元中進行 運算，運算結果再由數(shù)據(jù)存取控制模塊寫回到數(shù)據(jù)存儲模塊，待1024點DFT運算完成之后 再由數(shù)據(jù)存取控制模塊按照一定的順序將存儲在數(shù)據(jù)存儲模塊讀取輸出完成一次完整的 3072點快速傅里葉變換運算。本發(fā)明實施例的技術方案克服了現(xiàn)有技術中存在的快速傅里 葉變換過程中為了對輸入輸出以及運算中間結果進行緩存以及重新排序而需要較多的存 儲容量的問題和缺陷，通過選用多重算法，并結合各種算法的不同特性，從整體上進行統(tǒng)籌 考慮，即減少了運算量，又對于目前混合算法中常常出現(xiàn)需要大量緩存來存儲運算中間結 果的情況進行優(yōu)化，做到了資源、性能的平衡。并且，硬件實現(xiàn)簡單，數(shù)據(jù)緩存消耗小、乘法 器單元少，運算并行度高，運算精度靈活。
【附圖說明】
[0026] 圖1為本發(fā)明實施例的基于3072點快速傅里葉變換的數(shù)據(jù)處理方法的流程示意 圖；
[0027] 圖2為本發(fā)明實施例的基于3072點快速傅里葉變換的處理器結構示意圖一；
[0028] 圖3為本發(fā)明實施例的Good-Thomas算法示意圖；
[0029] 圖4為本發(fā)明實施例的輸入數(shù)據(jù)與RAM地址關系示意圖；
[0030] 圖5為本發(fā)明實施例的Goertzel算法運算單元的示意圖；
[0031] 圖6為本發(fā)明實施例的3點DFT運算單元的示意圖；
[0032] 圖7為本發(fā)明實施例的蝶形運算示意圖；
[0033] 圖8為本發(fā)明實施例的基-21024點FFT算法流圖；
[0034] 圖9為本發(fā)明實施例的1024點DFT運算數(shù)據(jù)與地址關示意圖；
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