Разработка системы сжатия эхо-сигналов различной длительности. Дипломная (ВКР). Информатика, ВТ, телекоммуникации.
👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
Похожие работы на - Разработка системы сжатия эхо-сигналов различной длительности
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Нужна качественная работа без плагиата?
Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу Без плагиата!
Отчет 127 с., 10 ч., 25 рис., 17 табл., 18 источников,
5 прил.
СЖАТИЕ, ФИЛЬТР СЖАТИЯ, ЛЧМ, КИХ-ФИЛЬТР, ОБРАБОТКА
СИГНАЛОВ.
Объектом исследования является модуль сжатия ЛЧМ
сигналов.
Цель работы - разработка системы сжатия эхо-сигналов
различной длительности, отвечающая заданным требованиям к точности и скорости
обработки.
В данной работе рассмотрен сигнал с линейной частотной модуляцией, его
свойства и характеристики, показаны методы вычисления автокорреляционной
функции и один из способов коррекции ее боковых лепестков. Приведены
математические описания алгоритма вычисления быстрой линейной свертки и
алгоритмов быстрого поточного преобразования Фурье, проанализирована
эффективность этого метода обработки по сравнению с другими. Описана структурная
схема устройства, на основании которой выполнен синтез системы. Разработана
принципиальная электрическая схема устройства, осуществлен анализ
быстродействия и функционирования системы, сделана оценка погрешностей,
возникающих в процессе работы.
Результатом работы является полностью смоделированная система обработки
радиосигнала сложной формы, параметры которой полностью удовлетворяют
техническому заданию.
.2 Методы обработки ЛЧМ сигнала и коррекция боковых лепестков
. Методы реализации цифровых фильтров сжатия и их сравнение
.1 КИХ-фильтр общего вида. Оценки затраченных аппаратурных
ресурсов на его построение и времени задержки
.2 КИХ-фильтр, функционирующий по алгоритму быстрой свертки.
Оценки затраченных аппаратурных ресурсов на его построение и времени задержки
.1 Техническое задание на разработку модуля сжатия сложных
сигналов
. Разработка структурной схемы модуля и выбор элементной базы
. Реализация модуля сжатия ЛЧМ сигналов на базе ПЛИС
.2 Анализ работы и оценка быстродействия
.2 JTAG-программирование и конфигурирование микросхем
.3 Конфигурирование ПЛИС с помощью загрузочного кабеля и
конфигурационной микросхемы
.4 Надёжность конфигурирования ПЛИС
.2 Технология изготовления печатной платы
.3 Технология изготовления МПП методом металлизации сквозных
отверстий
.1 Выбор и обоснование принципов конструирования
.2 Конструктивное построение модуля.
.3 Конструктивное построение блока.
.2 Предприятие и отрасль, в котором оно занято
.5 Оценка рынка и конкурентоспособности
.11 Техническо-экономической обоснование целесообразности
выполнения работ
.12 Использование программно-аппаратных средств.
. Экологичность и безопасность проекта
.2 Влияние электромагнитного излучения на человека.
.3 Оценка опасности для персонала при воздействии ЭМП.
.4 Средства и методы защиты от электромагнитного излучения.
.5 Оценка опасности для персонала при испытаниях системы на
испытательном полигоне.
Приложение А - программный код модуля «correlation»
Приложение Б - программный код модуля «mem_drv»
Приложение В - схема электрическая принципиальная
Приложение Г - схема функциональная
Приложение Д - экспериментальные результаты
Одной из важнейших проблем, стоящей перед современной радиолокацией,
является обнаружение и обеспечение точности измерения основных параметров и
характеристик отраженных радиосигналов, позволяющих определять пространственные
координаты и скорость радиолокационной цели, а также расстояние до этой цели на
фоне активных и пассивных помех.
Обнаружение радиолокационных целей зависит от энергии отраженного
сигнала, точность же измерения параметров и характеристик принимаемых сигналов
зависит, кроме энергии, и от формы зондирующего сигнала. Как известно, для того
чтобы обеспечить высокоточное определение дальности и скорости радиолокационной
цели, излучаемый сигнал должен иметь как можно большую длительность во времени
и иметь как можно более широкий спектр, чего не могут обеспечить сигналы
синусоидальной формы - простые сигналы. Таким требованиям удовлетворяют так
называемые сложные сигналы, т.е. радиосигналы, имеющие базу много больше единицы
и позволяющие преодолеть указанные выше недостатки простых сигналов.
Следует принять во внимание, что для обработки сигналов сложной формы с
большой шириной спектра и малым значением длительности импульса требуется
производить вычисления над достаточно большим количеством отсчетов принимаемого
радиосигнала при высокой тактовой частоте работы всей системы в целом, то есть
обеспечить высокую скорость вычислений.
Оптимальная обработка таких сигналов аналоговыми устройствами является
сложной, однако на определённом этапе обработки можно выполнять дискретизацию
сигналов по времени и по амплитуде аналого-цифровым преобразователем (АЦП) и
проводить дальнейшую обработку цифровыми устройствами. Современная тенденция
радиолокации состоит в как можно более скором переходе на полную цифровую
обработку принятого сигнала.
Универсальные устройства, такие как сигнальные процессоры, не всегда
обладают достаточным быстродействием и не всегда позволяют достичь требуемой
скорости вычислений для режима реального времени, что вызывает необходимость
построения специализированных систем обработки сигналов на программируемых
логических интегральных схемах (ПЛИС).
Целесообразность цифровой обработки при обнаружении сигналов обусловлена
прежде всего тем, что эффективность аналоговых устройств значительно снижается
из-за различного рода нестабильностей, кроме того цифровые устройства лучше
аналоговых поддаются микроминиатюризации. Положительными качествами цифровых
устройств являются также высокие надежность и точность выполнения арифметических
операций, возможность гибкой и оперативной перестройки параметров устройств.
Применение сложных сигналов дает возможность выбрать длительность
зондирующего сигнала из условия обеспечения необходимой энергии и разрешающей
способности по скорости ΔVR, а ширину спектра - из условия обеспечения
необходимой разрешающей способности по дальности ΔR [1].
Увеличение ширины спектра при заданной длительности импульса получают за
счет внутриимпульсной модуляции: частотной или фазовой. В общем случае
математическое описание сложных радиолокационных сигналов можно представить в
виде:
где огибающая a(t) и функция угловой модуляции являются медленно
изменяющимися функциями времени по сравнению с ωo - . Следует отметить, что
существуют несколько видов частотной модуляции, например линейная (ЛЧМ),
нелинейная (НЧМ) и другие. Однако в рамках данной работы остановимся на
рассмотрении ЛЧМ сигнала и его свойств.
Аналитическая запись импульсного сигнала с линейной частотной модуляцией
имеет вид:
и u(t) = 0 при других t. Произведение ширины спектра сигнала на
длительность импульса называется базой сигнала или коэффициентом сжатия:
где τи- длительность импульса сигнала,
Δfс - ширина
спектра сигнала, U0 - амплитуда сигнала.
Следует учесть, что в настоящий момент радиосигнал сложной формы, в том
числе и ЛЧМ сигнал, можно перенести на более низкую частоту. Наиболее часто
такое преобразование выполняется следующим образом: входной сигнал u(t)
одновременно умножается на cos(ω0.t) и на sin(ω0.t), затем произведения сигналов
проходят через фильтры нижних частот (ФНЧ) с соответствующей полосой
пропускания, на выходе которых получаются квадратурные составляющие комплексной
огибающей радиосигнала A(t): Re(A(t)) - действительная и Im(A(t)) - мнимая
часть. На рисунке 1.1. изображена структурная схема такого преобразования.
Рисунок 1.1 Структурная схема преобразования ЛЧМ сигнала
В рассматриваемом случае такое преобразование позволяет перейти к
комплексной огибающей ЛЧМ сигнала, именно она имеет наибольший практический
интерес. Одна из математических записей комплексной огибающей ЛЧМ сигнала имеет
вид
при (1.4)
Следует заметить, что если сам ЛЧМ сигнал в общем виде можно описать
только вещественными числами, то его комплексную огибающую можно представить
только с помощью комплексных чисел. Итак, на рисунке 1.2. изображены ее
квадратурные компоненты: действительная и мнимая части. Очевидно, что мнимая
часть комплексной огибающей будет отличаться от действительной лишь начальной
фазой.
Рисунок 1.2 Квадратурные компоненты комплексной огибающей
Переход от аналогового представления комплексной огибающей к ее цифровому
виду производится при помощи аналого-цифрового преобразования. На рисунке 1.3
представлены эпюры квадратурных составляющих комплексной огибающей в цифровом
виде с параметрами, указанными в техническом задании (ТЗ) и амплитудой 4095
единиц младшего разряда. При этом математическое описание комплексной огибающей
будет иметь следующий вид:
(1.5)
Где Тд - период дискретизации. Амплитудный спектр комплексной огибающей
ЛЧМ сигнала не выражается через элементарные функции, а при большом значении
базы становится все более равномерным, близким к прямоугольному виду. В общем
случае спектр комплексной огибающей может быть не симметричным относительно
«нулевой» частоты.
Рисунок 1.3 Квадратурные компоненты оцифрованный комплексной огибающей
Одна из основных характеристик радиолокационного сигнала -
автокорреляционная функция (АКФ). Она служит мерой связи исходного и сдвинутого
по времени и частоте сигналов, которую обеспечивает применение выбранного вида
модуляции, то есть определяет корреляционные связи сигнала при временных и
частотных сдвигах. На рисунке 1.4. приведен пример для рассматриваемого в рамках
данной работы случая АКФ комплексной огибающей ЛЧМ сигнала.
Действительно, из рисунка 1.4 видно, что это действительно АКФ
комплексной огибающей ЛЧМ сигнала. Виден характерный главный максимум и боковые
лепестки (БЛ), значения которых находятся ниже уровня -29 (дБ). Следует
отметить, что в настоящее время такой УБЛ недопустим, поэтому существуют
различные методы обработки ЛЧМ сигнала и его комплексной огибающей.
Обработку сложного радиолокационного сигнала ведут так, чтобы в некоторый
единственный момент времени получить наибольшее отношение сигнал/шум. Это
означает, что колебание на выходе системы обработки принимаемого сигнала имеет
вид короткого импульса, или сжатого. Форма сжатого импульса с точностью до
постоянных коэффициентов полностью повторяет вид АКФ. Сжатие ЛЧМ сигнала можно
осуществить несколькими способами: корреляционным способом, сверткой сигнала в
частотной области и другими.
Для сжатия сигнала корреляционным способом необходимо произвести больше
операций по сравнению со вторым вариантом, однако в целом временных затрат
требуется меньше.
В большинстве систем полезный главный лепесток сопровождается боковыми
лепестками достаточно большой интенсивности. При обработке сигналов от
нескольких целей с различной отражающей способностью это может оказаться весьма
нежелательным, так как главный лепесток более слабой цели может быть скрыт
боковым лепестком отклика от более сильной цели.
Используя взвешивание, можно понизить уровень боковых лепестков за счет
ухудшения разрешения по дальности и ухудшения отношения сигнал/шум. Взвешивание
можно выполнить во временной области, пропуская сигнал через дополнительный
фильтр, в частотной области, взвешивая спектр между прямым и обратным БПФ либо
однократно взвесить копию сигнала, в случае корреляционного алгоритма.
В процессе применения метода взвешивания возникают два требования к
оконным функциям:
) ширина главного лепестка частотной характеристики окна, содержащего по
возможности большую часть энергии, должна быть малой.
) энергия в боковых лепестках ЧХ окна должна быстро уменьшаться.
Существует множество окон, удовлетворяющие в той или иной степени
заданным требованиям. Однако следует отметить тот факт, что ни одно окно не
позволяет получить оптимальную аппроксимацию произвольной идеальной частотной
характеристики, в силу свертки частотных характеристик окна и «идеального»
фильтра.
Математическое описание окна Ханна выглядит следующим образом:
На рисунке 1.5. приведена дискретная амплитудно-частотная характеристика
окна Ханна.
Рисунок 1.5 Дискретная АЧХ окна Ханна
Результирующая АЧХ системы представляется виде (1.8):
На рисунке 1.6. на одном поле приведены две эпюры: цифровых
взаимнокорелляционной функции (ВКФ) с окном Ханна и АКФ без коррекции БЛ.
Рисунок 1.6. Вид АКФ без коррекции БЛ и ВКФ с окном Ханна
УБЛ ВКФ с окном Ханна значительно ниже и составляет - 42,0 (дБ).
Расширение главного лепестка составляет примерно 1,5 раза.
В данной главе рассмотрено математическое описание ЛЧМ сигнала. Отмечено,
что комплексная огибающая ЛЧМ сигнала имеет наибольший практический интерес,
так как существуют преобразователи, которые позволяют перейти от
высокочастотного ЛЧМ сигнала к более низкочастотному, то есть комплексной
огибающей. Приведены эпюры квадратурных составляющих дискретной комплексной
огибающей с параметрами, указанными в техническом задании. Рассмотрена одна из
основных характеристик радиолокационного сигнала - дискретная
автокорреляционная функция и приведена ее эпюра из которой видно характерный
главный максимум и боковые лепестки, значения которых находятся ниже уровня -
29 (дБ). Далее обоснована необходимость коррекции БЛ при помощи оконных
функций, а так же кратко корреляционный метод обработки сигнала, что в общем
случае может выполнить фильтр с конечной импульсной характеристикой.
Рассмотрены ВКФ для систем с коррекцией БЛ и без коррекции. Показано, что при
использовании оконной функции Ханна можно получить УБЛ - 42,0 (дБ), при
соответствующем расширении главного лепестка примерно в полтора раза.
Исходя из проведенного анализа, необходимо заключить: ЛЧМ сигнал без
коррекции уровня боковых лепестков не подходит для применения в данном
устройстве, из-за неприемлемо высокого УБЛ, а, следовательно, необходимо
применить корректирующую функцию. В данной работе корректирующая функция -
оконная функция Ханна, была выбрана исходя из требований по УБЛ, в настоящее
время. Далее необходимо рассмотреть методы реализации сжатия сигналов.
При построении цифровых устройств используют двухвходовые
сумматоры/вычитатели и умножители, а так же их комбинации для получения
результата, например сложения, трех и более слагаемых. При обработке
комплексного сигнала используется квадратурная. Таким образом, все операции
вычисляются с действительными числами, а следовательно анализ затраченных
ресурсов будет произведен именно для действительных чисел, из которых потом
сформируется последовательность комплексных отсчетов.
По сути дела, КИХ-фильтр общего вида выполняет линейную свертку двух
последовательностей: комплексных отчетов цифрового сигнала и последовательность
отсчетов импульсной характеристики в соответствии с выражением:
Структурная схема КИХ фильтра показана на рисунке 2.1.
Рисунок 2.1 Блок-схема КИХ-фильтра комплексного сигнала
Из-за сходства этой структуры с линией задержки с отводами ее часто
называют фильтром с многоотводной линией задержки (или иногда трансверсальным
фильтром), где Z-1 означает задержку на один период тактовой частоты. Очевидно,
что есть много и других способов организации вычисления и, таким образом, много
других теоретически эквивалентных структур для которых количество
задействованных аппаратных ресурсов будет примерно таким же.
Порядок КИХ фильтра определяется длиной его импульсной характеристики (в
общем случае комплексной) h(n), которая имеет вид:
(n) = Re(h(n)) + j. Im(h(n)), где (2.2)(h(n)) = Re(h0).δ(n,0) + Re(h1).δ(n,1) + …+ Re(hNh-1.δ(n,Nh-1) (2.3)
Im(h(n)) = Im(h0).δ(n,0) + Im(h1).δ(n,1) + …+ Im(hNh-1.δ(n,Nh-1) (2.4)
и Nh - длина импульсной характеристики фильтра, n - номер отсчета, δ(n,i) - дельта символ Кронекера,
принимающий значение 1 при n = i и 0 при n ≠ i.
Пусть x(n) - цифровой комплексный сигнал, поступающий на вход КИХ-фильтра
с импульсной характеристикой h(n), который имеет вид:(n) = Re(x(n)) + j.
Im(x(n)), (2.5)
где Re(x(n)) = Re(x(n)) + Re(x(n-1)) + Re(x(n-2)) + …+ Re(x(n-(Nx-1)))
(2.6)
(x(n)) = Im(x(n)) + Im(x(n-1)) + Im(x(n-2)) + …+ Im(x(n-(Nx-1))) (2.7)
и Nx = 128 - количество обрабатываемых отсчетов сигнала x(n).
Тогда выходной сигнал y(n) ,будет определяться как:
или y(n) = [Re(x(n)) + j. Im(x(n))].[Re(h(n)) + j.Im(h(n))]. (2.9)
Выражение (2.8) можно представить для наглядности в виде:
(n)=[Re(x(n)).Re(h(n))-Im(x(n)).Im(h(n))]+j.[Re(x(n)).
Im(h(n))+Im(x(n)).Re(h(n))] (2.10)
Теперь не сложно сделать вывод о том, сколько понадобится операций, а
точнее умножений и сложений/вычитаний для обработки комплексной
последовательности отсчетов КИХ-фильтром. Целесообразно предположить, что
операции сложения и вычитания производятся примерно за одинаковое время с
одинаковой затратой на аппаратные ресурсы. Итак, для обработки одного
комплексного отсчета необходимо произвести
умножения с действительными числами. Не сложно показать, что количество
сложений/вычитаний с действительными числами будет равно:
Следует заметить, что количество умножителей и сумматоров для КИХ фильтра
будет равняться Pумн КИХ и Pсл КИХ соответственно. Для того, чтобы получить
оценку количества операций для обработки всей последовательности отсчетов x(n),
необходимо умножить предыдущие результаты (2.11) и (2.12) на Nx = 128, получим:
сл КИХ Σ = (4.(Nh -1) + 2).Nx (2.14)
сложений с действительными числами.
Таким образом была получена априорная оценка количества операций.
С целью организации линии задержек (ЛЗ) на один интервал следования
отсчетов целесообразно использовать параллельные регистры соответствующей
разрядности (здесь и далее разрядность отсчетов не будет учитываться, так как
предполагается, что на входы рассматриваемых фильтров поступает одна и та же
последовательность x(n)). Очевидно, что количество регистров задержки хорошо
аппроксимируется выражением
Заметим, что для построения фильтра, необходимо иметь запоминающее
устройство (ПЗУ) для хранения значений отсчетов импульсной характеристики.
Очевидно, что ЗУ должно осуществлять хранение действительной и мнимой частей Nh
отсчетов, по этому количество слов ПЗУ можно определить как
Теперь, после оценки количества аппаратурных ресурсов, можно оценить
время, за которое будет происходить обработка сигнала. Но прежде необходимо
сделать несколько предположений:
1) все блоки фильтра синхронизированы между собой
2) исходя из предположения о том, что интервал следования отсчетов
равен длительности одного такта, то для простоты анализа положим, что время
вычисления суммы/разности (Тсумм) и произведения (Тумн) двух чисел занимают
ровно один тактовый интервал (Тт)
) время задержки регистров сдвига (Трег) равняется одному такту.
Время вычисления Тких - время, через которое n-й отсчет появится на
выходе фильтра, будет определяться суммой задержек регистров, умножителя и
сумматоров/вычитателей:
Тких=Трег+Тумн+Тсумм=(Nh -1).Тт+Тт+(log2Nh+1).Тт=(Nh+ log2Nh+1) .Тт
(2.17)
Таким образом, были получены оценки количества операций, необходимых для
обработки цифрового сигнала, количества задействованных аппаратурных ресурсов и
времени задержки, то есть времени, необходимого для выполнения процесса вычисления
n-го отсчета КИХ-фильтром.
Для осуществления процесса фильтрации цифрового сигнала по одному из
алгоритмов быстрой линейной свертки необходимо выполнить следующие этапы:
) выполнить быстрое преобразование Фурье (БПФ) над комплексными отсчетами
x(n) и получить последовательность X(k). По идее, БПФ необходимо произвести и
над отсчетами импульсной характеристики h(n), но целесообразно исходить из
предположения, что проектируемый фильтр не будет изменять свою частотную
характеристику в процессе работы. Таким образом, можно выполнить БПФ над h(n) и
внести результат H(k) в память проектируемого фильтра
) выполнить перемножение соответствующих отсчетов X(k) и H(k), получив
новую последовательность Y(k) = X(k).H(k)
Прежде чем приступить к оценке количества аппаратурных ресурсов
целесообразно рассмотреть структурную схему фильтра, функционирующего по
алгоритму быстрой свертки (БС-фильтр) двух последовательностей с применением
поточного быстрого преобразования Фурье. Блок - схема БС-фильтра приведена на
рисунке 2.2.
Рисунок 2.2 Блок-схема фильтра быстрой свертки
Целесообразно заметить, что последовательность отсчетов x(n) может
оказаться на много длиннее чем h(n). В этом случае рекомендуется производить
секционирование линейной свертки, то есть разбить более длинную
последовательность на секции, вычислить частичные свертки, из которых затем
сформировать искомую выходную последовательность y(n). Существует несколько
методов вычисления свертки при выполнении которых количество операций будет
примерно одинаковым, однако логичнее всего выбрать метод перекрытия с
накоплением, так как он больше всего подходит для вычисления свертки с
применением алгоритмов поточного БПФ и ОБПФ.
С целью пояснения последнего утверждения рассмотрим сущность метода
перекрытия с накоплением. Для примера рассмотрим последовательность HH(n)
содержит Nh =256 отсчетов, а последовательность x(n) состоит из Nх = 128 и
дополнена количеством N0 = 128 нулевых отсчетов. Таким образом, две следующие
друг за другом последовательности x(n) перекрываются друг с другом на участках
длиной по N0 отсчетов. Участок перекрытия находится в конце секции, что и
является удобством при применении алгоритмов поточного БПФ и ОБПФ. В
рассматриваемом методе нет никаких операций сложения отсчетов частичных
сверток, в отличие от метода перекрытия с суммированием.
Теперь необходимо оценить количество операций на всех трех этапах
вычисления. При вычислении БПФ по алгоритму с основанием 2 необходимо, чтобы
количество обрабатываемых отсчетов было равно 2b, где b - целое число и не
меньше, чем N = Nх + N0. Тогда БПФ будет N=256 - точечным. Нетрудно показать,
что количество вычислений базовых операций [2], необходимых для выполнения
любого алгоритма БПФ будет равно:
Если учесть, что последовательность отсчетов x(n) комплексная, то для
вычисления одной базовой операции необходимо произвести четыре умножения
числами и шесть сложений/вычитаний, где все операции с действительными числами.
Таким образом, для вычисления N - точечного БПФ необходимо произвести
сл БПФ = 4.(N/2)log2N = 2.N.log2N (2.19)
умн БПФ = 6.(N/2)log2N = 3.N.log2N (2.20)
При выполнении обратного преобразования Фурье количество производимых
операций будет таким же. Это утверждение следует из того, что ОБПФ можно
вычислить следующим образом [2]:
, (2.21)
где символ «*» означает комплексно - сопряженное число, которое
получается путем простого изменения знака «мнимой» части отсчета. Деление на N
производится путем отбрасывания необходимого количества младших разрядов. Таким
образом, для выполнения БПФ и ОБПФ потребуется произвести
При выполнении умножения отсчетов X(k) на отсчеты H(k) потребуется 4N
операции умножения и 2N операции сложения/вычитания.
Итак, количество операций, необходимых для вычисления одной секции
быстрой свертки, потребуется выполнить:
умн Σ = Pумн БПФ Σ + 4.N =4.N.log2N + 4.N = 4.N.(log2N +
1) (2.24)
сл Σ = Pсл БПФ Σ + 2.N = 6.N.log2N + 2.N = 2.N.(3.log2N +
1) (2.25)
сложений/вычитаний с действительными числами.
Следует заметить, что количество перемножителей и сумматоров для БС
фильтра будет равняться:
перемн Σ = (4.N.log2N)/(N/2) + 4.N = 8.N.log2N + 4.N (2.26)
Рсум Σ = (6.N.log2N)/(N/2) + 2.N = 2.N.(3.log2N + 1) (2.27)
сумматоров. Такое количество можно объяснить тем, что при использовании
алгоритма поточного БПФ количество базовых операций не будет соответствовать
выражению (2.18), а будет в N/2 раз меньше.
Таким образом была получена оценка количества операций, необходимых для
обработки БС-фильтром комплексной последовательности отсчетов. Однако
полученный результат не отображает количество задействованных аппаратных
ресурсов, которые будут использованы при построении рассматриваемого фильтра.
Как видно из рисунке 2.2, количество линий задержек для осуществления
поточного БПФ и ОБПФ будет одинаковым. Количество затраченных ЛЗ на один
тактовый интервал для БПФ и ОБПФ хорошо аппроксимируется выражением
Учтем размерность задействованных ПЗУ, которая складывается из:
1) ПЗУ для хранения значений поворачивающих множителей объемом N
для БПФ и объемом N для ОБПФ
2) ПЗУ для хранения значений отсчетов импульсной характеристики, над
которыми выполнено преобразование Фурье, объемом N.
Таким образом, информационная емкость слов ПЗУ соответствующей
разрядности составит
Теперь, после оценки количества аппаратурных ресурсов, можно оценить
время, за которое будет происходить обработка отсчета одним АУ:
Время вычисления ТБС - время, через которое n-й отсчет появится на выходе
БС-фильтра, будет определяться суммой задержек ЛЗ - ТЛЗ, арифметических
устройств - ТАУ, умножителей - ТУМН и сумматоров/вычитателей - ТСУММ:
ТБС =2.ТЛЗ+2.log2N.ТАУ +ТУМН+ТСУММ =(N/2).Тт+2.(N -1)Тт+6(log2N).Тт +2.Тт
(2.31)
Таким образом, были получены оценки количества операций, необходимых для
обработки цифрового сигнала, количества задействованных аппаратурных ресурсов и
времени задержки, то есть времени, необходимого для выполнения процесса
вычисления n-го отсчета БС-фильтром.
С целью упорядочивания полученных данных, оценки количества производимых
операций сведены в таблицу 1. В табл. 1 так же приведены рассчитанные значения
для Nx = 128, Nh = 256, N = Nx + N0 = 256.
Pсл КИХ Σ = (4.(Nh -1) + 2).Nx = = 130816
Pсл Σ = 2.N.(3.log2N + 1) = = 25600
Как видно из приведенной выше таблицы, выигрыш БС - фильтра по сравнению
с КИХ - фильтром составляет: более семи раз в количестве производимых умножений
и более пяти раз в количестве умножений.
С целью сравнения количества затраченных аппаратных ресурсов для
построения вариантов фильтров с конечной импульсной характеристикой, полученные
ранее оценочные результаты сведены в таблицу 2.1.
Целесообразно отметить, что даже при умеренном количестве отсчетов
импульсной характеристики - 256, количество сумматоров и умножителей,
необходимых для построения КИХ-фильтра общей структуры значительно больше, чем
у БС-фильтра. Сравнение двух рассматриваемых вариантов построения фильтров с
конечной импульсной характеристикой предполагает поточную организацию обработки
отсчетов, а, следовательно, в обоих структурах сигнал будет обрабатываться в
режиме «реального времени». Однако, время задержки рассматриваемых фильтров
будет различным. Оценочный результат, полученный по выражениям (2.17) и (2.31)
показывает, что от порядка фильтра, отношение времен задержек практически не
зависит и составит примерно пять, то есть у КИХ-фильтра с общей структурой
время задержки будет примерно в пять раз меньше, чем у фильтра,
функционирующего по алгоритму быстрой линейной свертки.
Так как на современной элементной базе одинаково успешно реализуются оба
алгоритма, а время обработки становится значительно более критичным, было
решено реализовать КИХ-фильтр. Также было решено серьезно модифицировать
структуру КИХ-фильтра общего вида (разбив вычисление свертки на 4 параллельных
потока, а также применив альтернативный способ умножения комплексных чисел,
позволяющий использовать 3 умножителя вместо 4, подробнее алгоритм работы
устройства будет рассмотрен далее). Данные модификации позволяют немного
снизить затраты аппаратных ресурсов, при вычислениях на параллельной
архитектуре.
В процессе работы были получены результаты, показывающие, что даже при
умеренных порядках рассматриваемых цифровых фильтров, несмотря на меньшую
требовательность к аппаратным ресурсам фильтра с конечной импульсной
характеристикой, функционирующего по алгоритму быстрой свертки, необходимо
использовать согласованный модифицированный КИХ-фильтр. Далее кратко приведены
результаты работы:
1) выигрыш в производимом количестве операций фильтра на основе
быстрой свертки при длине импульсной характеристики 256 отсчетов получается
больше семи раз.
2) для количества отсчетов импульсной характеристики, которое
используется в работе, Nh = 256 выигрыш БС-фильтра в количестве сумматоров
составляет примерно 10 раз, а умножителей в 14 раз, но для построения
КИХ-фильтра будет затрачено примерно в 6 раз меньше ЛЗ и всего в 1,5 раза
меньше объем ПЗУ. Для модифицированного КИХ-фильтра умножителей затрачивается
примерно в 10 раз больше.
) у КИХ-фильтра с общей структурой время задержки будет примерно в
пять раз меньше, чем у БС-фильтра.
На основании полученных результатов можно сделать вывод о том, что в
рамках данной работы целесообразнее использовать модифицированный согласованный
КИХ-фильтр, однако для получения максимального выигрыша во времени необходимо
использовать ПЛИС для реализации алгоритмов, т.к. ПЛИС позволяет выполнять
множество вычислений параллельно.
В соответствии с заданием на диплом и общими требованиями, предъявляемыми
к разрабатываемым приборам на предприятии, составляем техническое задание на
модуль сжатия сложных сигналов.
Модуль является составной частью системы ЦОС и предназначен для цифровой
обработки (сжатия) эхо-сигналов.
В состав ячейки входят следующие функциональные части:
· синхронизации от внешних сигналов;
Похожие работы на - Разработка системы сжатия эхо-сигналов различной длительности Дипломная (ВКР). Информатика, ВТ, телекоммуникации.
Дипломная работа по теме Особенности восприятия своего домашнего животного людьми разного пола и возраста
Сочинение Жить По Новому Трудно
Реферат Амбулаторно Поликлиническая Помощь
Реферат по теме Тенденции развития джайлоо-туризма
Контрольная работа по теме Октоированная конституция. Признаки парламентской республики
Реферат: Назначение, устройство и работа прерывателя-распределителя
Отчет по практике по теме Повышение эффективности использования машинно-тракторного парка в Могилевском ДРСУ. Устройство экскаватора
Курсовая работа: Договор кредита. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат: Орган Общественной Самодеятельности (бизнес-план)
Контрольная работа: Реструктуризация внешнего долга России
Реферат: Дитерпеновые алкалоиды, виды живокости и аконита
Дипломная работа по теме Подготовка и проведение ремонта внекоммерческих структур
Реферат: Причины речевых нарушений
Отчет по практике по теме Система кредитования в коммерческих банках
Реферат: Масс-медиа и PR. Скачать бесплатно и без регистрации
Отчет по практике по теме Анализ финансово-экономического состояния ОАО 'Мегафон'
Дипломная работа по теме Формирование имиджа частного регионального телеканала (на примере телеканала 'НТС' 'Контакт-Медиа' г. Дивногорска)
Реферат: Информатизации в Кузбассе. Скачать бесплатно и без регистрации
Курсовая Работа На Тему Структура И Техника Уголовного Закона
Написать Мини Сочинение Образ Владимира Дубровского
Статья: Разработка состава и технологии таблеток натрия алендроната
Сочинение: Пейзаж в романе М. Ю. Лермонтова Герой нашего времени
Похожие работы на - Искусство классицизма