[发明专利]缩放信息传播方法及其在定点FFT的VLSI实现中的应用

说明书

本发明的一个技术方案是提供了一种系统中缩放信息传播方法，所述系统同时包含线性可分解变换过程及该线性可分解变换过程的逆过程，其特征在于，所述缩放信息传播方法用于实现数字信号处理DSP中线性可分解变换的位宽优化和节能的硬件实现。本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的系统中缩放信息传播方法在定点FFT的VLSI实现中的应用。本发明可以节省例如FFT之类的线性可分解变换操作和缓冲区所消耗的大量能量和面积，而在额外的缩放因子实现中仅增加可忽略的面积。

技术领域

本发明涉及一种缩放信息传播方法，以及该缩放信息传播方法在定点FFT的VLSI实现中的应用。

背景技术

快速傅立叶变换(FFT)是数字信号处理(DSP)中最重要的算法之一，可以加速离散傅立叶变换(DFT)并有效地处理离散信号。基于其低计算复杂度的显着优点，FFT已被广泛地用于例如无线通信系统【1】和压缩系统【2】中。我们注意到有应用程序具有以下两个特征：

1.FFT与快速傅立叶逆变换(IFFT)成对出现，比如先进行FFT，然后将获得的结果进行IFFT，或者反过来；

2.两种变换在时间或空间上是分离的，并且先进行的变换受到更宽松的约束。

在这些场景中，FFT和IFFT成对出现，并且一个接一个地执行，这将带来数据依赖性。连续的转换面临不同的约束，即在非对称情况下，这使我们可以重新分配计算成本并使用数据相关性优化硬件电路。例如，在基于正交频分复用(OFDM)的无线通信系统中【1】，执行IFFT的发射机和执行FFT的接收机在空间上是分开的。发射器通常是连接到电源的地面设备，因此可以将系统设计为可承受更高的功耗和更大的面积。另一方面，接收器通常是轻量级的移动设备，这对设计中的功耗和资源消耗施加了严格的约束。我们可以在发送部分执行更多的计算，以简化接收部分的硬件实现。另一个例子是全息视频压缩(HVC)系统【2】。FFT编码和IFFT解码在时间上是分开的，可以容忍编码操作中的时间开销，但是解码操作需要仔细处理。因此，在编码部分执行更多计算以优化解码是可行的。

最近，近似计算(AC)被认为是解决能效问题的良好解决方案。流行的AC技术之一是在数字信号处理或机器学习系统中使用定点算法进行低精度计算。这种技术总是需要浮点到定点的转换，以优化定点字长，以在成本和质量要求之间取得良好的平衡。此过程称为字长优化(WLO)，占设计时间的25-50％【3】。解决WLO的方法可分为两类：解析方法和基于模拟的方法。解析方法针对凸性放宽WLO问题，然后应用一些凸优化算法来直接获得最佳解决方案【4】、【5】。尽管可以快速处理WLO，但这些方法需要将精度建模为凸函数，而凸函数通常无法通过分析构建。基于模拟的方法通过使用模拟【6】-【10】的迭代搜索来解决WLO。

为了获得更高的性能，已有针对定点FFT的VLSI实现的广泛的研究【11-13】。值得注意的是，动态范围增长的问题伴随着使用固定位宽表示数据值的定点FFT。最常见的定点硬件设计要么在每个阶段后将位宽增加一位【14】，要么将所有数据向右移一位(以1/2标度缩放)【15】。众所周知的是，当数据通过每个阶段时，数据的平均大小会增加【16】。基于此，增加每个阶段的位宽会造成严重的资源浪费，而在每个阶段将所有数据向右移一位会带来巨大的准确性损失。其他自适应缩放方法(例如，块浮点数【17】)可通过确定每个阶段是否需要缩放来极大地提高准确性并避免不必要的截断。但是，输出信号的质量取决于输入信号的块大小和特性。这还将带来不可忽视的硬件成本，特别是对于流水线FFT架构，因为数据依赖性难以解决，并且数据存储/缓冲区的成本很高。对于基于解析的解决方案，过于保守和运行时间过长是不容忽视的问题。这些方法在设计阶段消耗了大量时间。此外，他们无法充分考虑待处理数据的特性，因此会选择较为保守的位宽。

参考文献: