基于Vivado高层次综合工具评估IQ数据的无线电设备接口压缩算法设计

基于Vivado高层次综合工具评估IQ数据的无线电设备接口压缩算法设计

无线带宽压力

为提供长期解决方案，网络运营商正在研究可选的网络布局，包括重新设计基带处理与射频单元之间的接口结构以减少去程带宽。 然而，重新布局网络功能可能导致其更难以满足一些无线接口规范的严格性能要求。

减少带宽的另一种方法是针对接近或超过可用吞吐量的无线接口实现压缩/解压缩 （codec） 方案。可实现的压缩率取决于具体的无线信号特性，例如噪声等级、动态范围以及过采样率等。

IQ 压缩算法

采用 CPRI IQ 压缩技术的简化无线系统

图 1 — 采用 CPRI IQ 压缩技术的简化无线系统

20 MHz E-UTRA DL 通道参考输入帧的 IQ 数值群组 （a），以及压缩后 IQ 数据 （b） 经扩展用以说明每个数值群组 。..

图 2–20 MHz E-UTRA DL 通道参考输入帧的 IQ 数值群组 （a），以及压缩后 IQ 数据 （b） 经扩展用以说明每个数值群组的有效数值范围使用情况

向上扩展编解码架构

以单个时钟域为目标，我们需要构建重采样滤波器以满足每个时钟周期三个样本的输出速率。用 0 的补码对输入样本流进行内插计算允许我们忽略无用的输入样本。输出流变为子滤波器内插速率的函数，每个子滤波器都使用 FIR 系数子集（系数 / 插值速率的总数）。共四个并行滤波器，每个都在一个通道子集上运行，使得整体吞吐量相当于每个时钟周期要求 3 个压缩样本。除高吞吐量以外，所建议的架构还能缩短重采样时延，因为每个子滤波器中仅使用一小部分系数。

对于压缩路径，我们使用累积分布函数 （CDF） 计算 NLQ 量化表。假设 IQ 分布是对称的，我们将 NLQ 查找表的大小缩减至 214 条 9 位量化值。由于我们的设计需要每时钟周期三个并行查找表，因此我们利用相同量化值实现三个并行查找表。可以

高级建模与实现流程

我们使用GNU Octave 语言，并利用其信号处理和统计程序包开发单通道压缩及解压缩模型，启动实现过程。除提供有用的验证参考数据点以外，模型输出还生成了一组 FIR 滤波器系数和量化表。

IQ 编解码架构所示为（仅下行链路中）编解码器 IP 接口处的样本处理速率

图 3–IQ 编解码架构所示为（仅下行链路中）编解码器 IP 接口处的样本处理速率

我们利用 Vivado HLS FIR IP 来开发重采样滤波器的原型设计。为满足设计的高吞吐量要求，我们实现并行单速率 FIR 滤波器，并采用基于循环的滤波器输出抽取功能。

当验证数据集较大时，快速 C 级仿真的优势就变得愈发明显。对 IQ 压缩算法进行评估时最能体现这一点，因为，至少需要有完整的无线电数据帧（307，200 个 IQ 样本 / 通道），才能利用 VSA 工具进行 EVM 测量。我们发现，C 仿真与 C/RTL 协同仿真相比，仿真速度可提升两个数量级；对于本压缩 IP 测试而言，相比于协同仿真运行时间的 9 小时，C 仿真仅需 5 分钟。

HLS 测试台还具备另一个重要优势，即利用文件和 HLS 流可方便地使用输入数据和捕捉输出数据。结果是可提供一个接口以利用 VSA 工具进行数据分析，或者在 C++ 测试台中直接与 Octave 模型输出进行比较。

性能测量

Keysight VSA 测量结果显示，具有 144 个 FIR 系数的编解码器配置具备 0.29% 的平均 EVM。与 EVM RMS 为 0.18% 的初始输入数据相比，因压缩-解压缩处理链而多出的 EVM 部分为 0.23%。相比之下，同等输入数据集下 Mu-Law 压缩算法实现的平均 EVM 为 1.07%。

Vivado 高层次综合依据启动间距确认了所需吞吐量——顶层任务准备好接受新输入数据之前的时钟周期数量。同时，经过我们的验证，导出的 Vivado IP Integrator 内核满足目标 Kintex® UltraScale™ 平台的时序要求。

我们将研究范围限定在少量的配置和输入数据向量。然而，一旦系统模型和对应的 C 语言模型就位，即可在几分钟内自定义、实现与评估备选配置。

设计备选方案

从设计工具角度来说，Vivado HLS 提供一个可行的硬件原型设计路径。高级测试平台很适合需要在多种设计与验证工具间传输数据流的设计框架。这种测试平台的主要优势在于能够对硬件系统模型快速执行 C 语言仿真。对于 IQ 压缩及类似应用而言，仿真运行时涉及频繁的高级参数或输入数据集变化，使得快速反馈成为重要因素。

测量结果显示，所建议的 ORI 压缩方案可为 20 MHz E-UTRA 下行链路通道实现低于 0.25% 的信号失真。尽管压缩性能取决于输入通道特性，ORI 压缩方案仍可选择最佳的滤波器设计与量化器参数组合，以提供性能调节范围。

我们原型设计针对所有 16 个天线载波数据流使用通用的静态设计参数集。真实系统中，信号特性可以是事先知道的，或者是可以测量并用来调节设计的。或者，可通过重新配置量化表来动态调节压缩性能，以维持所要求的最低信号保真度。

除压缩性能外，还要考虑执行压缩和解压缩所需的实现资源和附加时延引起的成本。重采样滤波器尺寸与时延占总编解码器成本的主体；更大的 EVM 容差应考虑到具有较少滤波器系数的设计。

考虑到产品上市时间因素，赛灵思创建了基于 ORI 的 IQ 编解码器概念验证。

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