外文文献及翻译使用基于重构计算机平台的FPGA分析高性能功率谱.docx
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外文文献及翻译使用基于重构计算机平台的FPGA分析高性能功率谱
使用基于重构计算机平台的FPGA分析高性能功率谱
摘要：
功率谱分析是一种提供信号关键信息的重要工具。
应用的范围包括通信系统到DNA测序。
如果传输信号存在干扰，这可能是由于自然原因或叠加因素影响。
在后一种情况下，其早期检测和分析变得非常重要。
在这种情况下有一个小观察窗，在功率谱中快速查找可以显示大量的信息，包括频率和干扰源。
在本文，我们提出基于重构平台FPGA功率谱分析的设计。
这样就可以达到实时数据采集和对小时域输入信号的采样处理。
处理过程包括通过一个输入值的集合来计算其功率，平均值和峰值。
该平台支持四路输入通道同步采集。
1绪论
功率谱信号的概念和使用是基础工程，应用在通信系统中、微波和雷达。
最近，它也被用在不同的领域,如基因识别。
在一个典型的发送接收信号系统中,如果接收到的信号是纯粹的、就像预期的那样,那么就没有必要过滤。
然而，在另一方面，一些干扰覆盖所接收的信号，可能需要一定的分析，以了解更多的干扰。
由于干扰往往增加接收电波的额外功率，功率成为了分析这类问题有用的标准。
运用逆向工程技术,输入信号的过剩电量信息可以帮助寻找接口的特点,如频率、电源等。
一个功率谱表现各种频率成分的大小的一个信号。
通过看谱,你能看到多少能量或功率是包含在信号的频率成分内的。
分析及评价功率谱是隔离噪音的其中一种方式。
有一些产生功率谱的技巧,最常见的一种是通过使用傅里叶变换，其他技术,如小波变换或最大熵方法也可以被使用。
经实验研究,确定功率谱可以有三种方法:
（1）使用频谱和信号分析仪-一个商业专用的工具，显示实时功率谱。
（2）使用微机信号分析仪插件卡。
（3）通过数字化的实验数据和一个执行快速傅立叶变换（FFT）台式机。
从成本和复杂性的角度,对上述三个选择降序排列,然而从灵活性考虑,他们是升序排列的。
专用分析仪是有时候使用,但他们可能不符合成本效益及灵活性或者当观察期很短时，能力不够提取相关干扰,
一般而言,第二个选择提供了额外的灵活性,特别是现场可编程门阵列（FPGA）的使用。
本文中我们提出我们的设计的一个非常强大的可重构计算基础设计为解决复杂信号的功能和实时分析。
虽然这个作品作为一个工作站的附加卡，它是非常强大，灵活和相对低成本。
功率谱分析使用由我们开发的多通道数据采集和信号处理上进行一些数据通道同时运作四个模块。
该解决方案允许基于FPGA的实时采集和输入信号的来样加工。
经过数据采集和分析，基于选定的选项，数据传递到主机的基础上。
同时我们的卡上进行数据支持每个数据流上四通道复杂的运算法则。
本文开始我们简单的讨论了功率谱分析力学。
第三节概述了可重构计算和用于这种工作的卡。
第四和第五章中,我们分别讨论了我们的实现方案用于功率谱分析的基础上重构FPGA硬件和实验装置。
最后，本文总结并指出了今后改进的方向。
2功率谱分析
如果在输入信号中仅通过观察样品时域，噪声或干扰是非常难以察觉。
但是，通过映射的信号在频域内，这些信号的分析和检测变得容易了。
信号处理技术,特别是FFT扮演着重要的角色。
1965年,它几乎是所使用的成员J.W.表示Tukey成员J.W.表示-贝尔实验室和过滤了噪音信号。
这个“分而治之”技术为N降低了算法复杂度使之从N2变为N*log2N,另外需要通过离散傅里叶变换（DFT）。
功率谱分析使用的FFT来表示信号的各种频率成分的大小。
通过观察频谱,可以发现能量或功率是包含在不同频率成分信号中。
功率谱的分析提供信息允许隔离噪音及有关它的源头。
３可重构计算（RC）
可重构计算探讨了硬件/软件解决方案，其底层硬件的灵活性和在运行的硬件修改软件控制下加速一个应用程序。
对于绝大多数人来说,可重构计算利用FPGA，一个超大规模集成电路芯片，其硬件的功能是用户可编程的。
把FPGA上的PC附加卡或主板允许FPGA来作为计算密集的协处理器。
它实现了相当大加速度亦可实现针对这些特定应用，灵活的部件动态可编程算法。
可重构计算，以加速应用的范例采用可编程硬件已经足够成熟。
现在，高性能计算领域正在寻找实现这一技术，进一步提高超级计算机集群的功率需求。
图1可重构计算卡框图
以下小节总结了可重构的硬件和系统软件在这个实验中的使用。
3.1RC卡
它是一种基于FPGA的卡，可以通过插入64位，66MHzPCI总线到主机。
此卡有两个Xilinx的的FPGA。
因为这样，较大的设备，XCV800用作计算引擎实现应用程序逻辑。
另外FPGA是XCV300设备保存的PCI控制器和逻辑来控制其它设备。
当插入到PCI插槽，使用RC卡可以被假定为工作作为协处理器的主机。
图1显示了RC卡的框图。
机上有一个128MB的SDRAM和1MB的ZBTRAM。
SDRAM的存储输入，中间和最终结果。
对于其中的ZBT缓存是必需的应用场合。
该卡支持DMA操作。
输入和输出数据卡可提供从使用PCI接口的主机，也可以直接到该卡使用LVDS接口。
LVDS的允许高速超过1Gbps的数据传输。
为可重构计算卡系统软件接口实现了红帽Linux操作系统。
它提供的数据传输和控制卡，不论预期的应用方面的所有基本功能。
该设备驱动程序执行资源管理和服务来分配/释放DMA缓冲区。
该系统软件还提供基本服务的配置，安装/免费资源，输入数据发送，接收输出数据，计算等发起。
4功率频谱分析仪对可重构计算
功率频谱分析仪的应用主要有两部分组成：
一个运行在主机系统上和另一个运行在连接到主机的RC卡。
主机控制应用程序的初始设置。
原始输入数据是预先由RC卡处理，以及电力，平均功率和峰值功率值确定
主机控制应用程序的初始设置。
原始输入数据是预先由RC卡处理，以及电力，平均功率和峰值功率值决定的。
在主机上执行由RC产生的经过处理的数据后处理等操作。
这是必须完成的功率谱分析
如图1所示，输入的LVDS数据流是由机载接收机处理，为计算引擎兼容的信号。
功率谱计算块驻留在XCV800计算的FPGA如图2所示。
它由六个主要部分组成：
输入采样器和缓冲器，多通道FFT单元，信道分离器和功率计算单元，平均和峰值功率的计算单位，时间标记和控制，以及XCV800-XCV300接口。
在下面的小节中，我们描述这些组件的应用程序。
图2计算功率谱分析仪上实现FPGA
4.1输入采样和缓冲
频谱分析仪应用程序需要四个输入，每有一个4位数据宽度LVDS通道。
但是，只有八个频道专门为差分线。
时分复用的通道是成双成对.channel-1和channel-2运行在四条线上,而channel-3和channel-4在余下的四线。
一个时钟,作为闸门的选择提供参考。
数据采样单元在时钟的上升沿或下降沿发生变化。
该通道复用输入的数据传递到采样单位，解复用，并转交通道缓冲器，以及对输入数据缓冲区。
从通道缓冲器的数据输入到FFT区块，而从输入数据的数据缓冲区在SDRAM中。
该频道缓冲是需要收集FFT计算前的数据块。
通过每个FFT输入缓冲对，数据读取和FFT的并行处理单元的输入数据缓冲区中的其他主机的数据流。
当FFT核完成处理当前输入的数据，存储银行进行交换和数据负载和计算上的备用记忆库仍在继续。
4.2多通道FFT
此块使用两个从Xilinx的CoreGen库256点复数FFT单元，在并行工作的四个输入数据通道。
而不是使用复数的FFT的实部和虚部他们输入的计算，它们用于处理两个真正的数据流。
复数FFT计算单元按下列公式：
（1）
其中，x（n）是输入值n=0,1,2,....255；
X（k）是输出值k=0,1,2...255；
S是比例因子调整到1。
4.3信道分离和功率计算
该信道分离和功率计算块分开的两个从复数的FFT值的真正渠道FFT值，并计算每个信道功率
由于复数的FFT结果，实部和虚部的值在频域在获得。
如果得到的值Re[256]和Im[256]，这两个通道是分开使用下面的一组方程：
CH1real[N]=（Re[N]+Re[256−N]）/2
CH2real[N]=（Im[N]−Im[256−N]）/2
CH1imag[N]=（Im[N]+Im[256−N]）/2
CH2imag[N]=（Re[256−N]−Re[N]）/2
类似的方程计算3号通道和4号通道。
该功率值是计算每个按下列公式通道：
CHxpwr[N]=CHxreal[N]2+CHximag[N]2
其中x表示通道号。
该功率值是正数，32位值，存储在BlockRAM的内部。
4.4平均值和峰值功率计算
计算的平均功率的值和做的峰值功率值是在这个区块。
将计算的峰值和平均值的存储到SDRAM。
平均结果从一个小型的时期,为使所做的主机软件来读这个结果相似。
平均频谱的值是在一段时间内128块（1Block=256分）;随着观察,其主峰值平均在每一频点存放。
所有的结果写进了SDRAM。
这被称为一个短期的积累（STA）周期。
4.5显示时间与控制
显示时间与控制块有两个32位计数器用以显示时间和标记。
这些计数器用于输入数据的时间标记和操作上的参考时钟和一个标记信号作为输入提供。
显示时间计数器的参考时钟运行，并在每个标记复位脉冲。
标记计数器每递增一次，标记脉冲并复位给予XCV800。
这些计数值是在第一个数据出现瞬间在一个新的更新周期（1周期=128STA）是送给到主机。
图3实验装置
4.6XCV800-XCV300接口
该XCV800-XCV300之间的通信接口允许计算和控制引擎。
有一种控制和数据线，一组寄存器和一个良好定义的协议，允许通过接口通讯集。
5实验装置
实验装置如图3，其中的RC卡具有LVDS输入捕捉功能，是连接到基于PCI的主机。
由于在实际输入在实验装置的RS-422信号，小信号为RS-422转换板与LVDS形式提供设计，并在区局卡的输入连接。
如第4条所述，该代码在主机上运行使用一个命令来控制，并启动卡上的应用程序设置的可重构计算。
首先，XCV800的计算发动机的设备配置。
配置完成后，该设备被赋予一个复位。
该卡上的SDRAM是用作两个循环缓冲区，一个用于输入数据和其他的结果。
每个循环缓冲区大小设置使用SETUP命令。
输入起始地址为保持固定在SDRAM的第一位置；同样，结果结束地址是保持固定在SDRAM的最后一个位置。
使用SETUP命令，我们设置为输入块地址第一区的最后结果区域位置和启动块的地址。
一旦地址已设置，发出启动命令来启动运算引擎。
的现状，时间戳和标记计数寄存器轮询来控制应用程序。
状态寄存器保存了SDRAM的地址，应用程序目前正在写结果的轨道。
时间戳寄存器指示当前的时间戳计数器的值。
该标记计数寄存器指示当前标记计数器的值。
数据处理是停止发出停止命令。
这样，应用程序处理数据，也没有向SDRAM写入到启动命令发出。
在一停止信号后给一开始信号将重新启动了数据采集和计算，并写入结果和输入数据到SDRAM中。
这些数据值被写入由时间戳和标志的设置。
计数值提供的SDRAM的起始地址，最后是结束命令和指示后，START命令的时间间隔期间的数据是不处理。
平均功率和峰值功率计算值的所有四个通道都存储在SDRAM。
平均数是存放在第一个256在接下来的256个地点的峰值之后的位置。
平均功率存储为一个32位值。
32位信息进行峰值功率值和相应的块索引，峰值已经发生。
主机软件并行地读取从SDRAM的结果，而在应用程序运行。
该软件本身的同步通过查询应用程序状态寄存器读出并执行一个DMA的结果。
我们发现，当一个并行的DMA是应用程序，所以部分的输入部分数据覆盖。
通过与各DMA的大小试验，最佳的4K大小的DMA获得这不会导致数据丢失
看完了从RC卡的结果，主机执行的图形绘制与众多电源频率数据分析。
6研究结果及讨论
我们的硬件模块-输入采样器，缓冲器，信道分离功率计算，平均峰值功率计算，和时间冲压控制，都用VHDL语言编写，模拟使用ModelSim5.8仿真器和合成了XilinxISE5.1的工具。
所有的模块设计进行了优化，以66MHz运行。
256-点复数FFTCoreGenXilinx的组件实例，并与其他模块一起使用。
在此应用中，单256点复数FFT的成分是用于模拟两个并行实时FFT的块。
对于256点FFT的3个时钟周期平均需要计算一个FFT的价值。
因此我们的设计可以承受的输入数据速率高达每通道22兆赫。
我们还研究了此卡可重构性，通过有选择地放在独立计算引擎位的文件的平均峰值功率电源或按用户要求。
完整的XCV800平均功率计算FPGA上实现了利用大约80%的片段,92%的RAM。
与峰值功率计算中的利用为大约83％的片段和92％的RAM
人们可以很容易的将端口超过8个内核和多个电源的FFT计算单元的可能性在Xilinx的Virtex-2Pro或Virtex-4器件的应用，增强许多倍的性能。
在这里，我们将有一个内置的LVDS信号有额外的优势
7结论
在本文中，我们提出了使用干扰功率谱分析检测的可重构计算的新应用。
它使用Xilinx的FFT核内部开发的模块。
该应用程序也可以进行重新配置以计算平均功率或峰值功率。
HighPerformancePowerSpectrumAnalysisUsingaFPGABasedReconfigurableComputingPlatform
Abstract
Power-spectrumanalysisisanimportanttoolprovidingcriticalinformationaboutasignal.Therangeofapplica-tionsincludescommunication-systemstoDNA-sequencing.Ifthereisinterferencepresentonatransmittedsignal,itcouldbeduetoanaturalcauseorsuperimposedforcefully.Inthelattercase,itsearlydetectionandanalysisbecomesimportant.Insuchsituationshavingasmallobservationwindow,aquicklookatpower-spectrumcanrevealagreatdealofinformation,includingfrequencyandsourceofin-terference.
Inthispaper,wepresentourdesignofaFPGAbasedreconfigurableplatformforhighperformancepower-spectrumanalysis.Thisallowsforthereal-timedata-acquisitionandprocessingofsamplesoftheincomingsig-nalinasmalltimeframe.Theprocessingconsistsofcomputationofpower,itsaverageandpeak,overasetofinputvalues.Thisplatformsustainssimultaneousdatastreamsoneachofthefourinputchannels.
1.Introduction
Theconceptanduseofpowerspectrumofasignalisfundamentalinengineering-incommunicationsystems,microwaveandradars.Recently,itisalsobeingusedindiverseapplicationssuchasgeneidentification.Inatyp-icaltransmit-receivesystem,ifthereceivedsignalispureandasexpected,nofilteringisrequired.However,ontheother-hand,anyinterferenceoverridingthereceivedsignalmayrequirecertainanalysisinordertoknowmoreabouttheinterference.Astheinterferencetendstopumpaddi-tionalpowerinthereceivedwaves,thepowerbecomesausefulcriterionforsuchananalysis.Usingthereverse-engineeringtechniques,theexcesspowerinformationwiththeincomingsignalmayhelpinfindingthecharacteristicsoftheinterfacesuchasfrequency,sourceetc.
Apowerspectrum[5]isarepresentationofthemagni-tudeofthevariousfrequencycomponentsofasignal.Bylookingatthespectrum,onecanfindhowmuchenergyorpoweriscontainedinthefrequencycomponentsofthesig-nal.Analysisorevaluationofthepowerspectrumisoneofthewaysofisolatingnoise.
Thereareacoupleoftechniquesforgeneratingthepowerspectrum.ThemostcommononeisbyusingtheFouriertransform[6].Theothertechniquessuchasthewavelettransformorthemaximumentropymethodcanalsobeused.
Experimentally,powerspectrumcanbedeterminedinthreeways:
（1）Usingaspectrumorsignalanalyzer-acommercialinstrument[2]dedicatedfordisplayingtherealtimepowerspectra
（2）Usingamicrocomputerbasedadd-onsignalanalyzercard,or（3）bydigitizingexperimentaldataandperformingaFastFourierTransform（FFT）onadesktopmachine.
Intermsofcostandcomplexity,theabove-mentionedthreeoptionsareinthedescendingorder,whileconsideringtheflexibility,theyareintheascendingorder.Dedicatedanalyzersaresometimesused,howevertheymaynotbecosteffective,flexibleorcompetentenough,toextracttheinterferencerelatedinformationwhentheobservationwin-dowisshort.
Ingeneral,thesecondoptionprovidesadditionalflexi-bility,especiallywhentheFieldProgrammableGateArray（FPGA）isused.
Inthispaperwepresentourdesignofaverypowerfulreconfigurablecomputingbaseddesignforsolvingcom-plexsignalfunctionsandreal-timeanalysis.Althoughthisworksasanadd-oncardforaworkstation,itisextremelypowerful,flexibleandrelativelycosteffective.Thepowerspectrumanalysisusesmodulesdevelopedbyusformulti-channeldataacquisitionandseveralsignalprocessingoper-ationsperformedsimultaneouslyonfourdatachannels.
TheFPGAbasedsolutionallowsforthereal-timeac-quisitionandprocessingofsamplesoftheincomingsignal.Afterthedataacquisitionandanalysis,thedataispassedtothehost,basedontheselectedoptions.
Ourcardsustainssimultaneousdatastreamsoneachofthefourchannelsforcomplexalgorithms.
Webeginthispaperbybrieflydiscussingthemechanicsbehindthepowerspectrumanalysis.Section3outlinesRe-configurableComputingandthecardusedforthiswork.InSection4and5,wediscusstheschemeusedforourimple-mentationofpowerspectrumanalysisontheFPGAbasedreconfigurablehardwareandtheexperimentals
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