基于DSP的LTE TDD 上行解传输预编码实现

李小文，彭德义，王 丹

(重庆邮电大学重庆市移动通信技术重点实验室，重庆 400065)

0 引言

LTE TDD系统上行采用集中式 DFT-扩展-OFDM机制，使上行具有更低的峰均比［1］，在其物理层上行链路接收过程中，需根据上行带宽的分配，对经过信道估计及均衡等流程处理后的数据进行离散傅里叶逆变换(inverse discrete Fourier transform，IDFT)。由于3GPP协议规定一个资源块包含12个子载波，对IDFT的序列长度提出了限制，为12的整数倍［2］。这种限制就导致了IDFT不能采用经典的长度为2的幂的快速反傅里叶变换方法来实现，文献［3］提出一种Cooley-Turky算法，针对非2的整数次幂长度的序列采用质数分解划分-组合法，所述算法性能得到一定的保证，但实现复杂度过高。文献［4］结合信道均衡器和解调器性能，提出一种有效的DFT(discrete Fourier transform)Spread-OFDM接收算法，但是只给出了理论上的推导及复杂度分析，并未给出具体的实现过程。根据文献［5］，对非2的整数次幂的序列长度通过添零凑成2的整数次幂，进行IFFT后的输出序列，相当于对未添零的序列进行IDFT后的输出序列进行线性插值。基于此，本文采用基于2-N点FFT算法和线性插值的符号抽选相结合的方法，提出一种解上行传输预编码的实现方案，并在TMS320C64x芯片中进行实现。

1 LTE系统中上行传输预编码

在TD-LTE上行发送端，即用户设备(user equipment，UE)端，根据e-NodeB端的资源分配指示，采用集中式资源映射的方式，即DFT产生的频域信号按原有的顺序集中映射到IFFT的输入端。根据3GPP TS36 211标准，将UE端经过物理层处理流程中调制模块之后的复值符号d(0)，…，d(Msymb－1)分为组(M是调制模块输出的符号长度)，每一组symb对应一个SC-FDMA复值符号。

(2)式中:α2，α3，α5都是非负整数。

2 解传输预编码算法仿真与选择

2.1 解传输预编码总体算法流程

在TD-LTE上行接收端，即e-NodeB端，通过接收天线接收一个子帧的数据依次进行解上行基带信号、解资源映射、信道估计及信道均衡等流程处理后，针对一个子帧的每一个SC-FDMA(single-carrier frequency-division multiple access)符号中的子载波对应的复值符号进行傅里叶逆变换，以便于后续的解调及相关的译码等流程处理。本节详细给出上行解传输预编码的算法流程，并对几种上行解预编码算法的性能进行仿真比较。

设X(0)，…，X(M－1)为信道均衡模块输出的M点的有限长度序列，即为一个SC-FDMA符号的子载波数目长度，根据公式

可以对输入序列X(0)，…，X(M －1)取共轭得到X*(0)，…，X*(M －1)之后进行M点的DFT(discrete Fourier transform)，再对DFT后的序列取共轭即可。为了能够采用快速傅里叶变换，本文对输入的共轭序列X*(0)，…，X*(M －1)添加N－M个零，得到 X*(0)，…，X*(M － 1)，0，…，0 。然后采用N点的快速傅里叶变换得到序列x(0)，…，x(N－1)，再对该序列采用线性插值算法进行抽选，抽选公式为

2.2 N点快速傅里叶变换算法

对于上述N点DFT过程，采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)方法，基于时间抽取(decimation in time，DIT)的基2 复数算法［6-7］。傅立叶变换式如下:

输入为经过倒序后的逆序数据，输出为顺序数据［8］。本文将传统的DIT-FFT算法流程进行一定的变形，根据信号流图的转置定理，将传统DIT-FFT算法信号流图中的所有支路方向倒转或者反向，保持各支路的旋转因子不变，将输入序列和输出序列相互交换，则整个信号网络的系统函数不改变。因此我们就可以在进行蝶形运算时，加法运算过程省去了与旋转因子的相乘，而仅在减法运算过程与旋转因子相乘，从而有效提高了在汇编实现时代码的运行效率。并给出8点的DIT基2FFT算法示意图(如图1所示)。

因此，可以用(6)—(7)式计算DIT基2FFT算法。

(6)—(7)式中:WN为旋转因子;xi(k)表示第i级运算中第k个元素。

图1 8点的DIT基2FFT算法示意图Fig.1 Algorithm graph of 8 point DIT 2-based FFT

2.3 各种算法性能分析

根据以上的算法描述，进行计算机仿真，从终端通过射频线直连过来的信号经解基带信号、解资源映射、信道估计及信道均衡等流程得到的12列长度为M的数据(若上行发送了探测参考信号(sounding reference signal，SRS)则为11列)。分别进行不同的解传输预编码算法得到的星座图如图2所示。从图2容易看出，采用非插值算法的性能均劣于其他3种算法，而线性插值和抛物插值算法相比于Cooley-Turkey算法性能稍有些损失，但是并不明显。同时可以看出，采用抛物插值算法比线性插值算法所带来的性能增益也并不明显，但是采用抛物插值将带来比较大的复杂度的提升，所以综合性能和实现复杂度的考虑，本文采用基于线性插值的符号抽选方法。

图2 各种算法仿真星座图Fig.2 Constellation graph of algorithms simulation

3 上行解传输预编码DSP实现

3.1 硬件简介

TMS320C6000最初主要是为了移动通信基站的信号处理而推出的超级处理芯片，该芯片属于高速定点DSP，最高时钟频率为1 GHz，处理性能达8 000 MIPS，比传统DSPs要快一个数量级，因此在测试仪表的开发领域有广阔的应用前景［9］。C64x系列DSP最主要的特点是在体系结构上采用了甚长指令集(very long instruction word，VLIW)，由一个超长的机器指令字来驱动内部的多个功能单元。由于每条指令的字段之间相互独立，故可单周期发射多条指令，从而实现更高的指令级并行效率。CPU采用哈佛结构，程序总线和数据总线分开，取指令与执行指令可并行运行。C64x系列DSP芯片的大容量，高运算能力等这一些优点使其在无线基站、终端等场合广泛应用，特别是运算精度能满足测试仪表的开发条件［10］。

3.2 解传输预编码处理流程

基于上行接收端处理流程及以上算法流程，前端模块处理后的数据是一个复数占据内存空间为一个字的大小(实部和虚部分别占高16位和低16位)，根据上行分配的最大带宽为100 MB，同时假设上行未发送探测参考信号，且采用正常循环前缀，则经过均衡后输出的序列长度为100×12×12，即最多占据1 440个字的内存空间。然后针对每一个SC-FDMA符号的子载波序列进行解传输预编码过程，具体的处理流程图如图3所示。

图3 解传输预编码处理流程图Fig.3 Dealing flow chart of transform decoding

e-NodeB端对接收的上行数据以子帧为单位进行处理，其中前端模块包括对射频输入信号的解基带信号、解资源映射、信道估计以及信道均衡等处理流程。由于UE所占据的频域资源是由e-NodeB端分配的，故在进行上行接收时，根据分配的频域资源确定子载波数目，从而也就确定了IDFT的点数M。将信道均衡输出序列分为12列(若上行发送了SRS，则分为11列)，每一列占据M个字的内存空间。解上行预编码模块主要工作是对每一列进行相应地处理，包括先对每一列输入序列进行共轭处理，然后在输入序列后面添加一定数目的零，将输入序列长度增加到2 048，再进行相应的FFT。之后从2 048个复值符号中根据线性插值公式抽选M个，并进行共轭处理，如此循环所需的列数次。在本实现方案中用到的变量、具体内存分配情况(按最大分配情况)及相应的说明见表1。

表1 输入输出参数Tab.1 Parameters of input and output

3.3 上行解传输预编码算法程序实现

综上所述，本文的上行解预编码实现主要分为以下步骤。

步骤1 取每一列数据进行共轭处理，为了保证FFT处理的精度，在共轭处理模块内部对数据按照最大值进行量化处理。

步骤2 在共轭输出序列后添加一定数目的零，使其长度增加到2 048，例如每一列数据长度为M，则所需添零数目为2 048－M。

步骤3 在基2 DIT-FFT过程中，共进行11级计算，只是在第1级蝶形运算之前，先进行序列的倒序，其他级的蝶形运算完，将所得输出数据立即存储到原输入数据所占用的存储单元。采用这种原位计算方法可以有效的节省内存空间。根据蝶形运算过程中旋转因子的变换规律，本文预先将旋转因子存储成一个表的形式，当进行到该级运算时，只需从表中读取数据进行运算，这样有效地减少了代码空间，使实现程序更加简洁。

步骤4 采用基于线性插值的抽选方法，在FFT输出的2 048个数据中抽选M个。具体实现过程中，首先计算偏移位置，根据偏移位置从输入序列中提取相邻的两个数据data1和data2，并计算相应的权系数coff1和coff2，然后分别进行相乘后相加，判断是否达到输出序列长度，否则返回计算下一偏移位置。

步骤5 对抽选的M个数据进行共轭处理，此处可以直接调用第一步的共轭处理函数。然后判断是否已处理完整个子帧的数据，若未处理完则继续从均衡后的数据中读取下一列进行以上所述处理。

由此，基于DSP的上行解预编码具体实现流程如下图4所示。

图4 解传输预编码实现流程图Fig.4 Implementing flow chart of transform decoding

4 性能分析

在进行DSP软件设计时，需要对程序进行优化，尽量减少或者消除程序中的“NOP”指令，特别是循环体内的“NOP”指令。通过在CCS3.3上进行程序的仿真运行。本文采用上行带宽分配为5 MB的模式，即上行子载波数目M为120个。整体及其各子模块实现cycle数如表2所示。

表2 不同模块处理速率Tab.2 dealing velocity of different modulations

TMS320C64x芯片的主频为1 GHz，一个指令周期耗时1 ns，故本文提出上行解预编码算法DSP实现，整体可以达到56.55 Mbit/s的处理速率，且达到一定输出信噪比，满足TD-LTE系统的性能要求。

5 结论

本文从TD-LTE系统上行解预编码的理论出发，根据TD-LTE综合测试系统的特点，通过链路级仿真比较，综合性能和实现复杂度考虑，采用一种最优的基于2-N点FFT算法和线性插值的符号抽选相结合的算法，提出了一种简单有效的解上行预编码实现方案，并对其在TMS320C64xDSP中进行实现。该实现方案已成功运用于TD-LTE无线综合测试仪器和射频一致性测试系统的上行接收机中。

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