mireabulletinRussian Technological JournalRussian Technological Journal2782-32102500-316XRTU MIREA10.32362/2500-316X-2018-6-6-41-54mireabulletin-132Research ArticleСОВРЕМЕННЫЕ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫMODERN RADIO ENGINEERING AND TELECOMMUNICATION SYSTEMSСИНТЕЗ СВЕРТОЧНЫХ ФУНКЦИЙ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В СИСТЕМАХ ПРОГРАММНО-ЗАВИСИМОГО РАДИО И ФАЗО-ЧАСТОТНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХREAL-TIME KERNEL FUNCTION SYNTHESIS FOR SOFTWAREDEFINED RADIO AND PHASE-FREQUENCY MEASURING DIGITAL SYSTEMSТарасовИ. Е.TarasovI. E.Ilya_e_tarasov@mail.ruПотехинД. С.PotekhinD. S.noemail@neicon.ruМИРЭА - Российский технологический университетРоссияMIREA - Russian Technological UniversityRussian Federation201828122018664154Copyright © Тарасов И.Е., Потехин Д.С., 20182018Тарасов И.Е., Потехин Д.С.Tarasov I.E., Potekhin D.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rtj-mirea.ru/jour/article/view/132

В статье рассматривается оригинальный способ математического синтеза и технической реализации аппаратного генератора сверточных функций на основе вейвлет-функции Морле, предусматривающий интенсивное использование аппаратных компонентов высокопроизводительных программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) для создания генераторов гармонических и модулирующих гауссовских функций, которые работают в режиме реального времени. Применение модулированных гармонических рядов позволяет регулировать характеристики сверточных функций в частотной и временной областях, при этом подстройку коэффициента затухания модулирующей функции для обеспечения минимизации фазовых искажений предлагается производить с учетом дискретного представления коэффициентов получаемой функции. Аппаратный генератор коэффициентов позволяет использовать ядра свертки высоких порядков, что недостижимо при условии хранения этих коэффициентов в памяти ПЛИС, объем которой ограничен. Проведенный в статье анализ позволил получить набор характеристик ядер свертки при различных показателях пределов интегрирования и связанного с ними коэффициента затухания гауссовского модулирующего окна. При реализации модуля генератора на базе ПЛИС использовано сочетание готовых компонентов, основанных на алгоритме CORDIC, и компонентов оригинальной разработки. Моделирование и реализация генератора выполнена на базе ПЛИС серии Kintex-7. С помощью данного подхода оказалось возможным построение высокоточных устройств, основанных на измерении частоты и фазы периодического сигнала, а также систем программно-зависимого радио, допускающих полностью цифровую обработку сигнала, включая входной радиочастотный сигнал. Архитектура разработанного генератора соответствует тенденциям развития аппаратной платформы ПЛИС и может быть использована в перспективных семействах этих микросхем.

This article presents a state-of-the-art method of mathematical analysis and implementation of a hardware-accelerated generator of kernel functions based on Morlet wavelet. The method is based on heavy usage of hardware cores of high-performance programmable logic devices (PLD) for generating harmonic and Gaussian modulating functions in real-time mode. The usage of modulated harmonic series allows tuning parameters of kernel functions both in frequency and time domains, while fine tuning of damping factor of Gaussian function is performed on the base of fixed-point representation of wavelet samples. The proposed hardware generator has a feature allowing to create high-order kernel functions, which is impossible with the approach based on storing coefficients in on-chip memory limited in size. An analysis performed in the article allows calculating a set of integration limits and corresponding damping coefficients for Gaussian modulating function. Implementation on the PLD was performed with combination of existing IP-cores based on CORDIC algorithm and original developed components. Modelling and implementation are performed with Kintex-7 series PLD. Using this approach several high-precision systems were designed. These systems are precision measurement devices for frequency and phase measurements. They also may be used for software-defined radio devices, including pure digital implementation of an input radio-frequency signal. Some examples are also reviewed.

вейвлет-анализцифровой фильтрпрограммно-зависимое радиоинформационно-измерительная системаПЛИСсистема на кристаллеwavelet analysisdigital filtersoftware-defined radioinformation-measurement systemPLDsystem-on-chipReferencesRabaey J.M., Chandrakasan A., Nikolic B. Digital Integrated Circuits (2nd Edition): Upper Saddle River, NJ; Prentice Hall, 2003.Rabaey J.M., Chandrakasan A., Nikolic B. Digital Integrated Circuits (2nd Edition): Upper Saddle River, NJ; Prentice Hall, 2003.Hennessy J.L., Patterson D.A. Computer Architecture (6th Edition). A Quantitative Approach. The Morgan Kaufmann Series in Computer Architecture and Design, 2017. 936 p.Hennessy J.L., Patterson D.A. Computer Architecture (6th Edition). A Quantitative Approach. The Morgan Kaufmann Series in Computer Architecture and Design, 2017. 936 p.Harris S., Harris D. Digital Design and Computer Architecture: ARM Edition, 2015. 584 p.Harris S., Harris D. Digital Design and Computer Architecture: ARM Edition, 2015. 584 p.Finnerty A., Lee M. Integrated SD-FEC in Zynq UltraScale+ RFSoCs for Higher Throughput and Power Efficiency // Xilinx. White Paper: Zynq UltraScale+ RFSoCs. WP498 (v1.1). May 29, 2018. https://www.xilinx.com/support/documentation/white_papers/wp498-sdfec.pdfFinnerty A., Lee M. Integrated SD-FEC in Zynq UltraScale+ RFSoCs for Higher Throughput and Power Efficiency. Xilinx. White Paper: Zynq UltraScale+ RFSoCs. WP498 (v1.1). May 29, 2018. https://www.xilinx.com/support/documentation/white_papers/wp498- sdfec.pdfMallat S.G. A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation // IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell. 1989. V. 11(7). P. 674-693.Mallat S.G. A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell. 1989; 11(7): 674-693.Meyer Y. Ondelettes et Operareurs, I: Ondelettes, II: Operateurs de Calderon-Zygmund, III. In: Coifman R. Operateurs multilinearies. Paris: Hermann, 1990. English translation of first volume, Wavelets and Operators, is published by Cambridge University Press, 1993.Meyer Y. Ondelettes et Operareurs, I: Ondelettes, II: Operateurs de Calderon-Zygmund, III. In: Coifman R. Operateurs multilinearies. Paris: Hermann, 1990. English translation of first volume, Wavelets and Operators, is published by Cambridge University Press, 1993.Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: Основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166. № 11. С. 1145-1170.Astaf'eva N.M. Wavelet-analysis: Basic theory and some application. Physics-Uspekhi (Advances in Physical Sciences). 1996; 39: 1085-1108.Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Р, 2002. 448 с.Diakonov V.P. Wavelets. From theory to practice. Moscow: Solon-R Publ., 2002. 448 p. (in Russ.)Потехин Д.С., Тарасов И.Е., Тетерин Е.П. Влияние коэффициентов и пределов интегрирования вейвлет-функции Морле на точность результатов анализа гармонических сигналов с нестационарными параметрами // Научное приборостроение. 2002. Т. 12. № 1. С. 90-95.Potekhin D.S., Tarasov I.E., Teterin E.P. An impact of coefficients anintegral limits of Morlet wavelet-function on the results precision of non-stationary parameters signals analysis. Nauchnoe priborostroenie (Scientific Instrument Engineering). 2002; 12(1): 90-95. (in Russ.)Карпенков А.С., Тетерин Е.П. Использование вейвлет-функции Морле при построении радиоприемников с цифровой обработкой радиосигналов // Информационные технологии моделирования и управления. 2008. № 5(48). С. 593-599.Karpenkov A.S., Teterin E.P. Usage Morlet wavelet-function in radio receivers with digital signal processing. Informatsionnyye tekhnologii modelirovaniya i upravleniya (Information Technologies of Modelling and Control). 2008; 5(48): 593-599. (in Russ.)Потехин Д.С., Гришанович Ю.В. Построение цифрового приемника эталонных частот // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 1. С. 59-63.Potekhin D.S., Grishanovich Y.V. Design of digital receiver for etalon radiosignals. Vestnik Nizegorodskogo universiteta im. N.I. Lobachevskogo (Bulletin of N.I. Lobachevsky Nizhny Novgorod University). 2011; (1): 59-63. (in Russ.).Harikrishnan B., Raghul R., Shibu R.M., Raveendran Nair K. All programmable SOC based standalone SDR platform for researchers and academia // 2014 First Int. Conf. on Computational Systems and Communications (ICCSC). DOI: 10.1109/COMPSC.2014.7032683Harikrishnan B., Raghul R., Shibu R.M., Raveendran Nair K. All programmable SOC based standalone SDR platform for researchers and academia. 2014 First Int. Conf. On Computational Systems and Communications (ICCSC). DOI: 10.1109/COMPSC.2014.7032683Ballesteros D.M., Renza D., Pedraza L.F. Hardware design of the discrete wavelet transform: an Analysis of complexity, accuracy and operating frequency // Ing. Cienc. 2016. V. 12. № 24. P. 129-148.Ballesteros D.M., Renza D., Pedraza L.F. Hardware design of the discrete wavelet transform: an Analysis of complexity, accuracy and operating frequency. Ing. Cienc. 2016; 12(24): 129-148.Szadkowski Z., Szadkowskia A. FPGA based wavelet trigger in radio detection of cosmic rays // Braz. J. Phys. 2014. V. 44. P. 805-810.Szadkowski Z., Szadkowskia A. FPGA based wavelet trigger in radio detection of cosmic rays. Braz. J. Phys. 2014; 44: 805-810.Anoop Suraj A., Francis M., Kavya T.S., Nirmal T.M. Discrete wavelet transform based image fusion and de-noising in FPGA // J. Electr. Syst. Inf. Techn. 2014. V. 1. Iss. 1. P. 72-81.Anoop Suraj A., Francis M., Kavya T.S., Nirmal T.M. Discrete wavelet transform based image fusion and de-noising in FPGA. J. Electr. Syst. Inf. Techn. 2014; 1(1): 72-81.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.