СИНТЕЗ СВЕРТОЧНЫХ ФУНКЦИЙ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В СИСТЕМАХ ПРОГРАММНО-ЗАВИСИМОГО РАДИО И ФАЗО-ЧАСТОТНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ

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.

вейвлет-анализ, цифровой фильтр, программно-зависимое радио, информационно-измерительная система, ПЛИС, система на кристалле

1. Rabaey J.M., Chandrakasan A., Nikolic B. Digital Integrated Circuits (2nd Edition): Upper Saddle River, NJ; Prentice Hall, 2003.

2. 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.

3. Harris S., Harris D. Digital Design and Computer Architecture: ARM Edition, 2015. 584 p.

4. 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.pdf

5. Mallat S.G. A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation // IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell. 1989. V. 11(7). P. 674-693.

6. 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.

7. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: Основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166. № 11. С. 1145-1170.

8. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Р, 2002. 448 с.

9. 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.

10. 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.

11. Потехин Д.С., Гришанович Ю.В. Построение цифрового приемника эталонных частот // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 1. С. 59-63.

12. 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.2014.7032683

13. 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. V. 12. № 24. P. 129-148.

14. Szadkowski Z., Szadkowskia A. FPGA based wavelet trigger in radio detection of cosmic rays // Braz. J. Phys. 2014. V. 44. P. 805-810.

15. 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.