FPGA实现OFDM通信——FFT与IFFT应用实现

在HLS中用C语言实现8192点FFT，经过测试，实验结果正确，但是时序约束不到100M的时钟，应该是设计上的延时之类的比较大，暂时放弃这个方案，调用HLS中自带的FFT库（hls:fft）hls_fft.h。实际上，在HLS中调用该库实现FFT，其实是Vivado中的那个FFT核实现的，但是HLS中的配置和给定输入输出数据比较方便，并且对其外部封装其他类型的总线接口非常容易。

1.hls_fft.h初探

在HLS中打开示例例程 fft_single ，注意以下几点：

（1）默认设定

【1】输入数据和输出数据的格式固定，必须采用16位定点复数数据，其中1bit表示整数，其他的表示小数部分，即输入数据范围 —1 ~ 1，输出也是 —1 ~ 1；

【2】结构类型为流水线型；

【3】默认点数1024点，当不是这个点数时，除了修改头文件的点数，还需要修改config里的参数才能重新配置IP核；

【4】默认输入输出16位定点，相位因子16位，如果需要改成浮点数输入输出，需要更改相位因子为24或25位，并且在config里面更改IP核的配置；

【5】HLS中的FFT的IP库只处理复数类型complex的FFT数据。

【6】Xilinx FFT IP块只对复数类型数据进行操作。尽管可以对把所有虚部都设为0的复数进行FFT，但是通过预处理数据可以更有效地执行FFT。

【7】HLS需要bit-reverse命令数据块后端,所说的自然顺序和一个O (N)转换适用于FFT输出提取的频谱数据N-point真实数据集。注意,第一个输出两包第0个和512(纯粹的)分别输出频谱数据的实部和虚部。

【8】设计是完全流水线，流设计高吞吐量;用于数据的连续处理，但具有节流功能(如果输入停止，则停止)。

【9】AXI4-Stream接口用于连接IP Integrator (IPI)中的所有块。

（2）在testbench中自己给输入信号进行测试，先给定一个正弦信号，注意下面的赋值，在2016.2版本是可以直接给复数的实部和虚部赋值的，但是2018.2这种方式会报错，需要采用下面的赋值函数来给一个复数赋值

（3）scale放缩因子的设定 如果不设置放缩因子，输入上述 —1 ~ 1的正弦信号后，输出结果应该为

可以看到，最大值在x[100]处，虚部已经到-503级别，不符合输出数据的要求，在此过程中，需要对数据按照FFT的级数缩放，如下图所示，示例中设置1024点的FFT的放缩因子为0X2AB，即 10 10 10 10 11，按照每2bit合在一起，即为 2 2 2 2 3，依次相加为（2+2+2+2+3）=11，放缩倍数为2^11=2048。

具体scale的设置详见PG109，翻译过来就是：

对于突发I/O架构，每个阶段的扩展调度由最低位的两个LSBs指定，第一个阶段的扩展调度由两个最低位LSBs指定。缩放可以指定为3、2、1或0，表示要移位的数目。例如：

【1】对于N =1024, Radix-4突发I/O是[1 0 2 3 2]（从最后一级开始排序）

【2】对于N =128, x-2突发I/O或Radix-2 Lite Burst I/O，一种可能的扩展计划是[1 1 1 1 1 0 1 2] （从最后阶段到第一阶段排序）。

对于流水线并行I/O架构（示例默认使用流水线型），每个Radix-2阶段(从两个LSBs开始)都使用两位指定伸缩因子。例如：

【4】N = 256的缩放调度可以是[2 2 2 3]。当N不是4的幂时，最后阶段的最大位增长为1位。例如，[0 2 2 2]或[1 2 2 2 2]对于N = 512是有效的扩展调度，但是[2 2 2 2 2]是无效的。对于这个转换长度，SCALE_SCH的最高位的两个MSB只能是00或01。此字段仅适用于按比例缩放的算术(不包括未缩放unscaled、块浮点或单精度float)。

2.更改配置

（1）改成8192点FFT（2^13）

【1】更改最大支持点数FFT_NFFT_MAX=13，这时候FFT_LENGTH也随之改变，效果为该FFT支持最大8192点（当设置为最大支持8192点时，4096/256等比8192小的点数也是支持的），并且本次运行点数时8192点。

【2】修改config配置信息，将修改的点数写进fft的配置，如果没有110行的修改，那么实际上还是执行的1024点的FFT。

【3】修改放缩因子为0XAAB（8192点FFT，缩小8192倍，一般多少点设置多少倍，然后看overflow信号是否指示数据溢出，若溢出，则继续增大缩放因子）

此后点击运行，得到的结构范围在 —1 ~ 1之间，将所有数据*8192，得到正常的数据，但是，因为前面的放缩实在每一级上的累计放缩，所以存在较大的误差累积，通过和C语言double型正常未放缩执行的代码对比，发现在输出数据较小的地方误差非常大，基本可以看成是错的，在数据较大的地方，比如本例的100Hz的sin信号，在输出xk_output[100] 处与实际结果误差很小。

3.更改输入输出为float型，提高精度

对于单精度浮点型输入，输入数据时N维复数向量（双32位浮点数），相位因子必须是24或者25位的定点数（PG109文档）。

4.结果

编辑：黄飞