Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ особенностей cobpeiviehhblx средств кодирования данных и методов их и проектирования .
1.1. Основные положения теории передачи информации, роль и место помехоустойчивого кодирования данных. 20
1.2. Основные параметры алгоритмов помехоустойчивого кодирования данных. 28
1.3. Анализ методов проектирования и элементной базы для реализации средств помехоустойчивого кодирования. 31
1.4. Определение направлений исследования диссертационной работы
ГЛАВА 2. Разработка математического обеспечения автоматизированного проектирования средств адаптивного помехоустойчивого кодирования данных .
2.1. Синтез математической модели динамически
ре конфигурируемой системы помехоустойчивого кодирования данных.
2.2. Реализация математической модели алгоритмов функционального базиса помехоустойчивого кодирования данных .
2.3 Разработка математической модели адаптации ДРС ШСД к состоянию канала связи СПИ.
2.4. Разработка поведенческой модели программно-
аппаратных средств адаптивного помехоустойчивого кодирования 58
данных.
2.5. Выводы по главе 2. Й4
ГЛАВА 3. Алгоритмы функционирования и методика проектирования программно- аппаратных средств адаптивного ПКД . 66
3.1. Разработка алгоритма выбора конфигураций РСП из заданного функционального базиса ПКД,
3.2. Алгоритмы сортировки конфигураций РСП в соответствии с заданными функциональными параметрами ДРС адаптивного ПКД .
3.3. Синтез алгоритма функционирования модуля загрузки конфигураций
3.3. Выводы по главе 3. 91
ГЛАВА 4. Исследование характеристик программно-аппаратных средств адаптивного 92
4.1. Исследование характеристик алгоритмов и методики автоматизированного проектирования ДРС адаптивного помехоустойчивого кодирования данных 92
4.2. Анализ результатов проектирования программно- аппаратных средств адаптивного помехоустойчивого кодирования данных
4.3. Выводы по главе 4. JQQ
Заключение 101
Литература
- Основные параметры алгоритмов помехоустойчивого кодирования данных.
- Реализация математической модели алгоритмов функционального базиса помехоустойчивого кодирования данных
- Алгоритмы сортировки конфигураций РСП в соответствии с заданными функциональными параметрами ДРС адаптивного ПКД
- Анализ результатов проектирования программно- аппаратных средств адаптивного помехоустойчивого кодирования данных
Введение к работе
Современное развитие вычислительной техники и элементной базы способствует дальнейшему развитию телекоммуникационных технологий, основанных на цифровой обработке и передаче информации. Скорость обмена данными и их объем непрерывно увеличиваются наряду с увеличением области применения систем передачи информации (СПИ). Это в свою очередь ведет к росту числа дестабилизирующих факторов, в том числе возрастанию влияния помех при передаче сигнала.
Состояние канала связи также обусловлено нестабильностью его параметров, зависящей не только от наличия других источников полезного сигнала, но и от погодных, климатических и других причин изменения его характеристик. Главной задачей разработчиков СПИ является максимально возможный учет данных факторов и нейтрализация их воздействия на полезный сигнал. Основные пути решения этой задачи связаны с адаптивными алгоритмами обработки передаваемой информации, одним из видов которой является помехоустойчивое кодирование данных (ПКД).
Реализация адаптивного помехоустойчивого кодирования ограничивается многими факторами, в том числе зависимостью параметров алгоритмов ПКД от параметров СПИ, а также критичностью к аппаратным и программным ресурсам системы. В основном СПИ используют один или несколько фиксированных алгоритмов ПКД, реализованных аппаратно или программно. Применение программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) позволяет интегрировать программную и аппаратную реализацию алгоритмов ПКД и построить СПИ с адаптивным ПКД. ПЛИС обеспечивают высокую степень интеграции и производительность одновременно с возможностью динамического реконфигурирования (ДР).
Анализ существующих САПР показал, что на сегодняшний день не существует специализированных систем автоматизированного проектирования, позволяющих осуществить синтез программно-аппаратных средств адаптивного помехоустойчивого кодирования данных.
Универсальные САПР позволяют формировать модели для аппаратной реализации средств, не учитывая возможности программной реализации алгоритмов помехоустойчивого кодирования. Отдельные САПР, предназначенные для проектирования электронных средств на ПЛИС, предоставляют готовые модели устройств помехоустойчивого кодирования, однако они не учитывают возможностей динамической смены аппаратной конфигурации. Поэтому в настоящее время задача автоматизированного проектирования программно-аппаратных средств адаптивного помехоустойчивого кодирования данных является актуальной.
Целью работы является разработка методов автоматизированного проектирования программно-аппаратных средств адаптивного помехоустойчивого кодирования данных на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС, обеспечивающих наилучшее сочетание скорости обработки и уровня помехоустойчивости при заданном состоянии канала связи.
Для достижения поставленной цели в работе ставятся и решаются следующие задачи: L Исследование и анализ алгоритмов помехоустойчивого кодирования данных и их основные характеристики.
Исследование существующих электронных средств помехоустойчивого кодирования и методов их автоматизированного проектирования.
Разработка обобщенной модели программно-аппаратного средства адаптивного ПК Д.
Разработка математической модели временных и аппаратных затрат на реализацию набора алгоритмов для средств ПКД на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС.
Разработка методики реализации набора алгоритмов ПКД на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС для обеспечения функции адаптивного ПКД.
7 6. Исследование и апробация математического, информационного и программного обеспечения программно-аппаратной динамически рекон фигурируем о го средства (ДРС) ГЖД.
Методы исследования. В процессе выполнения работы применялись аналитические и виртуальные методы исследования. Аналитические методы основаны на численных методах аппроксимации и фундаментальных положениях вычислительной математики. Виртуальные методы основаны на компьютерном моделировании.
Научная новизна работы. Новые научные результаты, полученные в работе, состоят в следующем:
Разработана обобщенная модель программно-аппаратного средства адаптивного помехоустойчивого кодирования данных на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС.
Разработаны математические модели временных и аппаратных затрат на реализацию набора алгоритмов для электронных средств ПКД на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС.
Предложена методика автоматизированного проектирования программно-аппаратной средства адаптивного помехоустойчивого кодирования данных на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС, обеспечивающая наилучшее сочетание скорости обработки данных и уровня помехоустойчивости при заданном состоянии канала связи.
Практическая ценность. Разработанные методы автоматизированного проектирования программно-аппаратного средства адаптивного помехоустойчивого кодирования данных на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС позволяют достичь оптимального сочетания помехоустойчивости и скорости передачи данных при текущих параметрах канала связи при одновременном уменьшении аппаратных и временных затрат. При автоматизированном проектировании свойство динамического р сконфигурирован и я позволяет настраивать электронное средство на различные параметры работы, оставляя неизменным архитектуру и
8 принципы ее функционирования, при этом позволяет выполнить предъявляемые требования по производительности и помехоустойчивости. Такой подход позволяет повысить показатели проектируемых систем помехоустойчивого кодирования при сокращении сроков их разработки.
Реализация и внедрение результатов работы. Работа по теме диссертации проводилась на кафедре «Конструирование и технология радиоэлектронных средств» (КТРЭС) ВлГУ, в ОАО «Владимирское конструкторское бюро радиосвязи» (ВКБР) в рамках проектирования цифровой радиостанции нового поколения для железнодорожной связи «РС-46 МЦВ». Полученные результаты исследований в виде методик, программного обеспечения и моделей устройств внедрены в проектно-конструкторские работы ОАО «ВКБР» и в учебный процесс кафедры КТРЭС ВлГУ.
Апробация работы. Отдельные результаты работы докладывались на международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах», г. Новочеркасск, 2002; международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы твердотельной электроники и микроэлектроники», г. Таганрог, 2004; на научно-технических конференциях ВлГУ.
На защиту выносятся:
Обобщенная модель программно-аппаратного средства адаптивного помехоустойчивого кодирования данных на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС.
Математические модели временных и аппаратных затрат на реализацию набора алгоритмов для средства ПКД.
Методика автоматизированного проектирования программно-аппаратного средства адаптивного помехоустойчивого кодирования.
Математическая и поведенческая модели адаптивного ПКД на базе ДР ПЛИС;
5. Результаты применения математического, информационного и программного обеспечения для исследования модели программно-аппаратной средства адаптивного помехоустойчивого кодирования данных на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС, Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, из них четыре - статьи в сборниках научных трудов, четыре -в материалах Международных научно-технических конференций, одна - во Всероссийском научно-техническом журнале.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации - 147 страниц, в том числе 112 страниц основного текста, 9 страниц списка литературы (107 наименований), 26 страниц - приложения. Диссертация содержит 26 рисунков и 5 таблиц.
Во введении обоснована актуальность темы работы, сформулированы цели и задачи исследования.
Первая глава посвящена анализу типовых методов помехоустойчивого кодирования и их основных характеристик, рассмотрены методы автоматизированного проектирования систем и средств кодирования данных и элементная база для их реализации. На основании проведеного анализа определяется перечень задач, подлежащих исследованию и разработке.
Вторая глава посвящена разработке базовых принципов синтеза ДРС ПКД. Предложена обобщенная модель про грамм но-аппаратного средства адаптивного помехоустойчивого кодирования данных на базе динамически реконфигурируемых ПЛИС, оценены временные и аппаратные затраты на реализацию ДРС ПКД. Введен критерий оценки эффективности реализации алгоритмов на базе ДРС, отражающий выбор элементной базы и алгоритмов ПКД. Проанализирован процесс функционирования ДРС адаптивного ПКД, принцип оценки состояния канала связи и инициализации ре конфигурирования. Построена поведенческая модель ДРС ПКД.
Третья глава содержит разработку алгоритмов функционирования компонентов и методики автоматизированного проектирования ДРС адаптивного ПКД с учетом функционального базиса в виде алгоритмов сверточного кодирования и декодирования Витерби.
Четвертая глава посвящена исследованию основных характеристик разработанных в диссертационной работе моделей и алгоритмов, а также приводятся результаты апробации и моделирования динамически реконфигурируемого средства помехоустойчивого кодирования данных.
В приложении приведены дополнительные материалы по теме диссертационной работы.
Основные параметры алгоритмов помехоустойчивого кодирования данных.
В настоящее время существует большое разнообразие помехоустойчивых кодов [7, 11, 13, 14, 21, 48-55], позволяющих корректировать и обнаруживать ошибки: коды Хэмминга, коды Боуза-Чоудхури-Хоквингена, коды Голея и многие другие - их совместное применение с адаптивными фильтрами позволяет достичь наиболее оптимальных параметров СПИ и обеспечить заданный уровень достоверности приема и передачи данных.
Все кодеки можно классифицировать по алгоритмическим и функциональным признакам как: блочные, циклические, сверточные, линейные, нелинейные и т.д. [7, 48]. Каждый класс помехоустойчивых кодов имеет определенную область наиболее эффективного применения, к тому же они накладывают дополнительные ограничения на варьирование величин Е и W (в зависимости от типа СПИ) [7]. Например, циклические коды эффективнее использовать в каналах с многопозиционной фазовой модуляцией, а сверточные - в каналах с амплитуд но-фазовой модуляцией.
При выборе кодека, в частности корректирующего, характерными параметрами являются: кодовое отношение kin (к - число входных бит, используемых для получения п выходных бит, при этом обнаружение и исправление ошибок возможно лишь при и к); кодовое расстояние d (минимальное число различных позиций между всеми возможными комбинациями кода), от этой величины зависит корректирующая способность кода; избыточность кода h = \-kln, которая показывает замедление передачи информации из-за введения кодирования данных. Естественно, что в каждом из алгоритмов помехоустойчивого кодирования есть свои математические и организационные особенности, однако суть функционирования и цели применения помехоустойчивого кодирования от этого не меняются. В течение последних десяти лет наиболее популярной схемой кодирования для цифровых мобильных средств радиосвязи являлась сверточная, на ее примере можно провести общий анализ структуры и функционирования алгоритмов помехоустойчивого кодирования. Дело в том, что почти во всех приложениях сверточные коды лучше блочных при той же конструктивной сложности кодера и декодера. Для каналов спутниковой связи схемы прямого исправления ошибок позволяют легко понизить на 5-6 дБ требуемое значение отношения сигнал-шум для заданной достоверности передачи. Плюс ко всему с вер очные коды имеют достаточно обширные группы алгоритмов с одинаковыми к I п (что не отражается на параметрах СПИ при смене кодека) и разными исправляющими способностями, в то время как величина кіп для блочных кодов и исправляющая способность варьируются в очень широких пределах. Одновременно сверточные коды являются более предпочтительным компонентом и при построении турбокодов, нежели блочные [48, 14]. Более того реализация сверточных кодов и алгоритмов их декодирования являться более простой и представляет достаточно широкие возможности для варьирования параметрами системы.
На рис. 1.4. показана блок-схема обычного сверточного кодера, реализуемая с помощью кК -разрядного сдвигового регистра и п сумматоров по модулю 2, где А:-длина кодового ограничения. Длина кодового ограничения — это количество к -разрядных сдвигов, после которых один информационный бит может повлиять на выходной сигнал кодера. В каждый момент времени на место первых к разрядов регистра перемещаются к новых бит; все биты в регистре смещаются на к разрядов вправо, и выходные данные п сумматоров последовательно дискретизируются, давая, в результате, биты кода. Название сверточных кодов возникло именно вследствие этого свойства генерации данных на выходе с помощью линейного сложения (свертки) смещенных во времени импульсов последовательности на входе с импульсной характеристикой кодера.
Реализация математической модели алгоритмов функционального базиса помехоустойчивого кодирования данных
Алгоритмы ПДК и способы их реализации, в частности алгоритм декодирования Витерби и соответствующие ему алгоритмы сверточного кодирования данных, широко описаны в литературе, поэтому рассматриваться не будут. Основное внимание следует уделить более комплексной оценки эффективности реализации алгоритмов функционального базиса на базе ДРС [79, 80], как в виде полных конфигураций, так и при реализации в виде подфункций, необходимо найти оптимум между аппаратными и временными затратами, а так же провести дополнительные структурные изменения для их минимизации. Прежде всего, для учета временной составляющей необходимо вычислить коэффициент относительной производительности ДРС: р кг = D/« -т (2.25), Л где Ps - производительность эталонной системы; Р1Ш - производительность ДРС. В свою очередь производительность систем оценивается по формулам (2.26) и (2.27):
где Р- производительность элементарной функции, эквивалентной одной конфигурации ДРС, но реализованной на базе эталонной системы (бит/с); PCl - производительность одной конфигурации ДРС (бит/с); NF - число элементарных функций, используемых для реализации функционального базиса алгоритмов ПКД. В случае использования в качестве эталонной системы другой ДРС расчет Ps ведется по формуле (2.26).
Производительность ДРС ПКД оценивается по формуле (2.20). Оценка производительности систем иного типа (аппаратной реализации, программной или программно-аппаратной) не являться целью данной работы и рассматриваться не будет.
Из формулы (2.25) следует, что чем больше величина Кг, тем выше производительность реализованного алгоритма на базе ДРС. Однако, многие алгоритмы обработки данных могут быть эффективно реализованы по временным параметрам и на базе аппаратных или аппаратно-программных систем. Это значит, что величина Кт будет равна единице или даже меньше ее и не будет отражать всю полноту данных об эффективности функционирования и реализации системы.
Преимущество ДРС заключается в гибкости системы и меньших аппаратных затратах. Для учета данного факта вводится коэффициент относительной эффективности использования логической емкости ДРС: где VDlts - суммарная логическая емкость ДРС; Vs - суммарная логическая емкость эталонной системы. В качестве величины для определения логической емкости может быть использовано число логических макроячеек (LC), эквивалентных вентилей и т.п. Величина Vim выражается как: VDPS = Г Г + У0 (2.29), где К - постоянная (статическая) логическая емкость ДРС (определяется фиксированной аппаратной часть: процессорное ядро, стандартные ИС и т.п.); VD - динамическая логическая емкость, используемая для реализации реконфигурирования (в первом приближении - Уна,).
Очевидно, что для аппаратной реализации заданного функционального базиса алгоритмов ПКД потребуется большая логическая емкость, нежели используемая в ДРС ПКД. Таким образом, чем меньше коэффициент KL, тем эффективнее реализация ДРС с аппаратной точки зрения.
Однако если проводить сравнение только по этому критерию, то согласно (2.2) - (2.1) КL будет расти, если число конфигураций мало, а сложность реализуемых алгоритмов велика. Для общей оценки эффективности реализации алгоритмов обработки данных на базе ДРС относительно других видов систем предлагается обобщенный коэффициент эффективности реализации (КЭР) ДРС:
Алгоритмы сортировки конфигураций РСП в соответствии с заданными функциональными параметрами ДРС адаптивного ПКД
В случае, когда удалось найти необходимый набор конфигураций РСП, следующим этапом разработки ДРС ПКД являться определение порядка загрузки конфигураций. Ввиду того, что каждая из выбранных для реализации конфигураций РСП характеризуется помимо величин RCm31i и Vc зависимостью вероятности ошибки от отношения сигнал-шум, то сразу же после выбора конфигураций РСП, исходя из скоростных параметров СПИ, будут известны и реализуемые параметры помехоустойчивости СПИ.
Определение уровня помехоустойчивости СПИ производиться согласно характеристикам набора реализуемых конфигураций ПКД. Для каждой конфигурации РСП область применения определяется величинами VJV0; U /Г (ЕЛ (Е И \XoJ , при которых обеспечивается уровень помехоустойчивости Рты и РтіП соответственно. Смена конфигурации РСП для обеспечения условия максимальной скорости передачи данных при текущем состоянии канала осуществляется согласно приоритету уровня помехоустойчивости, обеспечиваемого данной конфигурацией.
Для решения данной задачи в первую очередь необходимо провести сортировку конфигураций, полученных в результате выбора, в порядке убывания обеспечиваемой ими максимальной помехоустойчивости р1тдх при (Е } —- . В результате такой сортировке каждой конфигурации должен быть присвоен вес или ранг приоритета {RP,). Величина ранга тем больше, чем больше величина plmax, обеспечиваемая соответствующей конфигурацией.
С учетом того, что в результате такой сортировки может оказаться несколько конфигураций с равными рангами, то есть обеспечивающие одинаковые величины р1пшх при , то дополнительно необходимо У Лтіп провести сортировку данных конфигураций по соответствующим величинам \ А-при bt в порядке их возрастания. Таким образом, в этом случае больший ранг получает та конфигурация РСП, которая обеспечивает \ Ґ г. \ и [І . больший диапазон изменения — для СПИ при текущем значении р1тзх, то есть минимизирует количество реконфигурирований РСП. Общая блок-схема алгоритма ранжирования конфигураций РСП приведена на рис.3.6.
Так как ранжирование алгоритмов проводиться в определенном ( диапазоне Д —- и соответствующем ему диапазона Ар, зависящем от параметров реализуемых в виде конфигураций РСП алгоритмов ПКД, то возможна ситуация ошибочного назначения рангов из-за невозможности учета параметров алгоритмов за пределами этих областей. По сути дела возможен случай, когда конфигурация с рангом RP, RP3 может иметь ҐЕ л Л, . Избежать данной ошибки можно р, р, при некой величине г іашх J max путем верификации рангов конфигураций после их назначения по величине &Р = Рт Pm,n в рассматриваемом диапазоне. В результате ранжирования конфигураций РСП по обеспечиваемой ими помехоустойчивости происходит упорядочивание порядка загрузки конфигураций РСП в соответствии с текущим состоянием канала связи.
Однако помимо этого должны обеспечиваться и оптимальные скоростные параметры СПИ. Для решения данной задачи проводиться прореживание изначального набора конфигураций РСП.
Это вызвано тем, что получившийся в результате ранжирования порядок загрузки конфигураций может являться несортированным по обеспечиваемой скорости передачи данных. Очевидно так же, что часть конфигураций может оказаться избыточной. Так конфигурации, имеющие одинаковые скорости обработки данных могут иметь разный уровень помехоустойчивости и наоборот.
Анализ результатов проектирования программно- аппаратных средств адаптивного помехоустойчивого кодирования данных
Теоретические выводы сделанные в первой главе, свидетельствуют о том, что параметры канала связи в течение сеанса связи не являются постоянными, а выбор типа алгоритма помехоустойчивого кодирования обусловлен не только характером этих изменений, но и параметрами СПИ. Если тип кодека определяться в основном видом модуляции СПИ и характеристиками канала связи, то его параметры зависят от интенсивности и вида изменения данных характеристик [93-97].
Алгоритмы помехоустойчивого сверточного кодирования данных нашли широкое применение в СПИ с амплитудно-фазово и модуляцией и способны исправлять случайные единичные искажения данных или искажения малой кратности. Проведенный эксперимент (см. рис.4.1. и Табл.4.1.) свидетельствует, что кодеки с разными параметрами имеют разную исправляющую способность и вероятность ошибки декодирования, а так же каждой комбинации параметров алгоритмов ПКД соответствует своя скорость обработки данных, зависящая от этих параметров [98-107] .
Результаты внедрения разработанного в диссертационной работе программного и аппаратного обеспечения приведены в Приложении 1 и Приложении 2. Исходный текст программы моделирования параметров кодеков на языке C++ приведен в Приложении 2. Так как аппаратная, аппаратно-программная реализация или реализация на базе ДРС алгоритмов ПКД отличается только уровнем аппаратных и временных затрат, то для них вид характеристик, полученных для программной реализации будет аналогичен.
В Приложении 3 приведен текст на языке описания аппаратуры VHDL полностью синтезируемого и параметризируемого декодера Витерби для алгоритмов сверточного кодирования с \1п. Основу конфигурации РСП составляет именно декодер Витерби, так как логическая емкость остальных компонентов на много меньше логической емкости декодера.
При проектировании рассматриваемого компонента был использован модульный метод, основанный на обработке потока данных. После реализации отдельных модулей была проведена конечная сборка, в итоге все модули функционируют параллельно, обеспечивая тем самым максимально возможную производительность за счет минимизации времени на вычисление (один такт). В состав декодера входят следующие модули: «encoder, vhd»: полностью параметризируемый кодек сверхточного алгоритма кодирования, используемый для построения математической модели решетки кодирования; «bmc.vhd»: примитив компонента вычисления метрик путей в решетке кодирования; «acsu_0.vhd»: примитив компонента ACSU (add-compare-select unit), используемый для выбора «выживших» путей в решетки декодирования (структура компонента соответствует нулевому (стартовому) регистру в матрице ACSU-модулей); «acsu.vhd»: примитив компонента ACSU (add-compare-select unit), используемый для выбора «выживших» путей в решетки декодирования (структура компонента соответствует всем ненулевым регистрам в матрице ACSU-модулей); «smu_cpe.vhd»: примитив компонента SMU (select-memory unit), используемого для выбора и хранения «выживших» последовательностей декодируемого сигнала.
В Приложении 4 приведена методика параметризации алгоритма Витерби, а значит и всей конфигурации РСП. Таким образом, имея один исходный код можно получить заданный набор конфигураций РСП с разными параметрами. Для набора кодеков, показанного на рис.4.2., выполненного в виде конфигураций РСП, в качестве элементной базы для РСП может быть применена ПЛИС FLEX10K20. Выбор ПЛИС и параметров ее ре конфигурирования проведен в соответствии с методикой, предложенной в третьей главе. При этом эффективность использования логической емкости РСП близка к 0,5 (или 50%) (см. Табл. 4.2). Таблица 4.2 Использование логической емкости РСП конфигурациями ПКД Номеркодека 1 2 3 4 5 6 7 Параметры k/n-1/2 m=3 k/n=l/2 m=4 k/n=l/2 m=5 k/n=l/2 m=6 k/n=l/3 m=4 k/n=l/3m=5 k/n=l/3 m=6 Логическаяемкость (LC) 108 235 560 1059 262 560 1059
В итоге, функционирование и проектирование РСП и МЗК полностью соответствует разработанным алгоритмам и методикам. Однако помимо этого, необходимо оценить и функциональные параметры системы.
