基于SDR 的FPGA 加速MⅠMO 通信系统设计

全清华

（中车株洲电力机车研究所有限公司，湖南 株洲 412000）

0 引 言

在当今日益发展的通信领域，多进多出（Multiple-Input and Multiple-Output，MIMO）技术作为一种有效提高通信系统性能的手段，引起广泛关注[1-2]。为满足高容量、高速率、低时延等通信需求，研究者们不断研究与优化MIMO 系统。软件定义无线电（Software Defined Radio，SDR）技术作为一种灵活、可配置的通信平台，为MIMO 系统的设计与实现提供全新的可能性[3-4]。该背景下，文章聚焦于基于SDR的现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）加速的MIMO 通信系统设计，以探讨其在提高通信系统性能方面的潜在优势。

1 系统架构

文章设计的基于SDR 的FPGA 加速的MIMO 通信系统的总体结构，如图1 所示。图1 结构包括SDR 前端处理单元、SDR 核心处理单元、FPGA 加速单元以及MIMO 后端处理单元[5]。SDR 前端处理单元负责射频信号的接收和发射，通过模拟数字转换器（Analog to Digital Converter，ADC）或数字模拟转换器（Digital to Analog Converter，DAC）将射频信号转换为数字信号或从中频信号还原为射频信号。SDR 核心处理单元包括数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）和MIMO 信号处理算法，用于信号的处理、滤波、解调，并实施MIMO 技术。FPGA 加速单元包括MIMO 算法加速器和并行计算单元，通过硬件加速提高系统的实时性和处理速度。MIMO 后端处理单元包括DAC/RF 后端和射频后端，负责将数字信号转换为模拟信号，并进行射频信号调制和解调，与其他通信设备无缝连接。

图1 系统架构设计

2 基于SDR 的信号转换与处理方法

SDR 前端处理单元和SDR 核心处理单元在射频信号接收、数字信号处理及MIMO 信号处理方面的交互关系如图2 所示。

图2 SDR 的基本原理

设射频信号为x(t)，经过RF 前端后为yRF(t)，经过ADC 转换得到数字信号为yADC(t)，该过程用公式表示为

SDR 核心处理单元包括DSP 和MIMO 信号处理算法，其数学描述如下：设数字信号为y(n)，DSP 模块进行信号处理、滤波及解调，得到处理后的信号z(n)。同时，MIMO 信号处理算法处理输入信号，包括信号分离、合并等操作，得到MIMO 系统的输出信号为

3 基于FPGA 的MIMO 系统设计

文章设计的基于FPGA的MIMO系统如图3所示，由发射模块和接收模块2 个部分组成。

图3 MⅠMO 通信系统

发射机中，数据产生模块对原始数据进行编码，编码后的数据通过卷积模块进行卷积，生成发送天线的调制符号。调制符号经交织模块进行交织，以提升系统的抗干扰性。交织后的调制符号经空时编码模块进行空时编码，以提高系统的空间复用增益。空时编码后的调制符号经发射分集模块进行发射分集，以提升系统的抗衰落性。发射分集后的调制符号经快速傅里叶逆变换模块进行快速傅里叶逆变换，生成射频信号。射频信号通过加前导训练序列模块插入前导训练序列，协助接收机进行信道估计。

接收机中，接收天线接收射频信号后，信道模块进行信道估计。信道估计后的信号经快速傅里叶变换模块进行快速傅里叶变换，分离导频和数据符号。导频和数据符号经过频偏估计模块进行频偏估计，消除信号在信道中的频偏。频偏估计后的数据符号通过定时估计模块确定数据符号的采样时刻后，再经解交织模块进行解交织。解交织后的数据符号通过解调模块进行解调，恢复为原始数据，再通过接收分集模块进行接收分集，提升系统的抗衰落性。接收分集后的原始数据通过空时解码模块进行空时解码，提高系统的空间复用增益。空时解码后的原始数据通过译码模块进行译码，消除编码过程中引入的错误。

在具体技术实现方面，发射机采用D-BLAST技术，接收机应用最大比合并（Maximum Ratio Combining，MRC）技术。在信道估计方面，采用基于最小均方算法（Least Mean Square，LMS）算法的方法。

D-BLAST 技术是一种基于层次分解的空时编码技术。其核心思想是通过分层处理，将多个天线的信号分解为多个独立的数据流，从而提高系统的空间复用增益。设有Nt个天线的发射机，对应的信号向量为，通过空时编码矩阵进行编码，产生Nt个独立的调制符号。接收机的信道矩阵为，其中Nr为接收天线数。接收信号向量可表示为

式中：n为加性高斯白噪声，是与y维度相同的向量。通过使用MRC 技术，接收机可以优化对每个独立数据流的解调过程。

MRC 技术是一种基于最大似然估计的接收分集技术，其基本原理是最大化接收信号与其估计之间的信噪比。设接收到的信号向量为，对应的发射信号向量为，则通过对信道矩阵hiH和s进行内积运算，可以得到每个天线上的接收信号向量为

式中：hi为接收信号经过第i个天线的信道；ni为对应的噪声，是与yi维度相同的向量。最终，MRC 技术通过选择合适的权重系数，将各个天线上的信号合并，从而最大化整体信噪比。

LMS 算法是一种迭代更新权重的算法，用于实现自适应滤波。在信道估计中，假设真实信道矩阵为Htrue，估计信道矩阵为Hest。通过最小化估计误差的均方误差，LMS 算法的更新规则可以表示为

式中：μ为步长参数；r(n)为估计误差向量；sH表示s的共轭转置。LMS 算法通过迭代优化权重矩阵，逐步逼近真实信道矩阵，从而实现准确的信道估计。

4 系统仿真与分析

为验证所提方法的正确性，文章在MATLAB 中进行基于SDR 的FPGA 加速的MIMO 通信系统设计仿真，主要包括SDR 硬件支持包的安装、SDR 设备连接、MATLAB 脚本的编写、FPGA 加速部分的模拟以及性能评估结果可视化。文章从误码率（Symbol Error Rate，SER）的角度评估并对比行基于SDR 的FPGA 加速的MIMO 通信系统（以下简称文章设计系统）方法和基于SDR 的MIMO 系统（以下简称SDR系统），测试结果如图4 所示。

图4 系统仿真结果的误码率

图4 结果表明：在低信噪比（0 ～22 dB）下，文章设计系统和SDR 系统2 条曲线的误码率差距相对较小，表明系统在较差的信道条件下仍然能够提供良好的通信性能；在高信噪比（22 ～30 dB）下，文章设计系统的误码率显著低于SDR 系统，这可能说明文章设计系统中SDR 和FPGA 的结合在高信噪比环境中的确切效益。这种性能差异可能是由于FPGA加速技术在复杂信号处理任务上的优势所致。由此表明，与SDR 系统相比，文章设计系统在高信噪比下具有更好的性能，误码率更低。这种性能差异可能源于系统中引入FPGA 加速技术，提高系统在高信噪比情况下的处理效率和性能。

5 结 论

文章综合应用SDR 和FPGA 技术，深入研究MIMO 通信系统的设计与优化。在总体架构设计方面，构建通用性系统，可以提高系统的适应性和可维护性。通过SDR 的信号转换与处理方法，系统能够有效适应不同信道条件和通信标准。引入FPGA 加速技术后，提升系统的实时性和处理速度。在理论分析方面，对提出的方法进行深入讨论，揭示系统的性能优势。文章的研究为未来MIMO 通信系统设计提供有益的思路和方法，为提高通信系统性能和应对不断发展的通信需求提供了创新性的解决途径。