第17届研究生数学建模竞赛A题——ASIC 芯片上的载波恢复 DSP算法设计与实现(2)

摘 要:

         随着数字信号处理(DSP)技术的成熟以及芯片技术工艺的飞速发展,作为光传输领域中的关键技术之一,光数字信号处理在专用集成电路(ASIC)上的实现成为了研究重点。本文围绕着 ASIC 芯片中 DSP 算法设计流程中的主要步骤和常见问题,通过建立 16QAM数字通信系统模型,对通信系统中各个模块中的信号进行建模与分析,采取了多次仿真实验对模型中关键参数之间的关系进行了对比与分析,根据仿真结果总结得出了在预设条件下较为适用的一套芯片相噪补偿算法,并实现了其在 ASIC 芯片上以资源使用最优化的条件下的硬件方案。

         针对问题一,首先以基本加法、乘法、查表和缓存为基础,提出了一套导频长度可变的CR 算法,在 LS 算法估计得到导频相噪后,根据 MAP 准则计算并补偿净荷相噪;同时在我们搭建的标准 16QAM 仿真平台上, CR 算法 RSNR 代价为线宽、色散、导频开销的函数,当线宽为 100kHz,色散为 20000ps/nm,算法并行度固定为 128RSNR 代价小于 3dB 时,通过 BER-RSNR 代价曲线优化导频长度,结果表明即使减小导频长度会导致 RSNR 代价增大, CR 算法在导频开销低至 3.13%时,依然满足题设要求。

         针对问题二,目标为在给定 RSNR 代价下,分析导频开销与线宽、色散的关系。在线宽波动范围为 10kHz~10Mhz,色散波动范围为 0~10000ps/nm 时, 1000 次仿真结果表明,线宽小于 1MHz 时,导频开销与线宽成正比;大于 1MHz 以后,导频开销迅速增长。同时,导频开销基本不受色散波动影响,证明了我们的想法。

         针对问题三,结合问题一与问题二中模型,引入了位宽、 资源、净荷量等因素。由于定点化位宽直接影响 RSNR 代价,因此对 RSNR 代价模型进行更新。同时,对硬件资源消耗进行建模,设计 CR 算法时序实现结构,将其与导频开销、并行度以及定点量化位宽联系到一起;根据问题一与问题二中模型,对问题二中模型进行更新,引入定点量化位宽对系统 RSNR 代价的影响,并将问题三化简为与定点量化位宽和导频开销相关的最值问题。针对问题四,结合问题一二三的分析,我们建立了一个性能资源的统筹优化模型,通过最小化综合代价函数,得出了一套可自动优化位宽和实现性的方案,用以指导算法开发。

关键词: DSP,载波恢复算法, ASIC 芯片设计, RSNR,定点量化, LS

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2020研究生数模A题芯片的相噪算法——ASIC芯片上的载波恢复DSP算法设计与实现

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