在Matlab中實現數字通信FPGA硬件設計

　　2 使用System Generator for DSP實現系統級建模

　　傳統的DSP系統開發人員在設計一個DSP系統時,一般先研究算法,再使用Matlab或C語言驗證算法,最后由硬件工程師在FPGA或DSP上實現并驗證.典型的DSP系統設計流程如下:

　　(1) 用數學語言描述算法.

　　(2) 設計環境中使用雙精度數實現算法.

　　(3) 將雙精度運算變為定點運算.

　　(4) 將設計轉換為有效的硬件實現.

　　使用System Generator for DSP可以簡化這一過程.設計人員先在Matlab中對系統進行建模和算法驗證,經過仿真后便可以直接將系統映射為基于FPGA的底層硬件實現方案.可用Simulink提供的圖形化環境對系統進行建模.System Generator for DSP包括被稱為Xilinx blockset的Simulink庫和模型到硬件實現的轉換軟件,可以將Simulink中定義的系統參數映射為硬件實現中的實體、結構、端口、信號和屬性.另外,System Generator可自動生成FPGA綜合、仿真和實現工具所需的命令文件,因此用戶可以在圖形化環境中完成系統模型的硬件開發.圖1為使用System Generator for DSP設計系統的流程圖.

　　在Matlab中,我們可以通過Simulink的庫瀏覽器使用Xilinx blockset庫中的模塊,Xilinx blockset庫中的模塊可以與Simulink其它庫中的模塊自由組合.Xilinx blockset庫中最重要的模塊是System Gen-erator,利用該模塊可完成系統級設計到基于FPGA的底層硬件設計的轉換工作.可以在System Generator模塊的屬性對話框中選擇目標FPGA器件、目標系統時鐘周期等選項.System Generator將Xilinx blockset中的模塊映射為IP庫中的模塊,接著從系統參數(例如采樣周期)推斷出控制信號和電路,再將Simulink的分層設計轉換為VHDL的分層網表,之后,System Generator即可調用Xilinx CORE Generator和VHDL模擬、綜合、實現工具來完成硬件設計.

　　由于一般的FPGA綜合工具不支持浮點數,因此System Generator模塊使用的數據類型為任意精度的定點數,這樣可以實現準確的硬件模擬.由于Simulink中的信號類型是雙精度浮點數,因此在Xil-inx模塊和非Xilinx模塊之間必須插入Gateway In block和Gateway Out block模塊.通常Simulink中的連續時間信號在Gateway In block模塊中進行采樣,同時該模塊也可將雙精度浮點信號轉換為定點信號,而Gateway Out block模塊則可將定點信號轉換為雙精度浮點信號.大部分Xilinx模塊能夠根據輸入信號類型推斷輸出信號的類型.如果模塊的精度參數定義為全精度,則模塊將自動選擇輸出信號類型以保證不損失輸入信號精度,并自動進行符號位擴展和補零操作.用戶也可以自定義輸出信號類型來進行精度控制.

　　3 使用中需注意的問題

　　在FPGA系統設計中,時鐘的設計十分重要.因此必須正確理解System Generator中的時鐘和FPGA硬件時鐘之間的關系.Simulink中沒有明確的時鐘源信號,模塊在系統參數中定義的采樣周期點進行采樣.硬件設計中的外部時鐘源對時序邏輯電路十分重要.在System Generator模塊中,通過定義Simulink System Period和FPGA System Clock Period參數可以建立Simulink采樣周期和硬件時鐘間的關系,也可通過設置這些參數來改變Simulink中模擬時間和實際硬件系統中時間的比例關系.Simulink的系統周期一般是各模塊采樣周期的最大公約數.FPGA的硬件時鐘是單位為ns的硬件時鐘周期.例如,若Simulink中有兩個模塊,采樣周期分別為2s和3s,而FPGA系統時鐘周期為10ns,則Simulink系統周期應該為兩個模塊采樣周期的最大公約數即為1s.這意味著Simulink中的1s對應實際硬件系統的10ns.在生成硬件系統前,System Generator將自動檢查用戶定義的Simulink系統周期參數是否與系統中模塊的采樣周期相沖突,如果沖突,則提示用修改Simulink系統周期參數.

　　有些情況會導致System Generator模塊產生不確定數(NaN-not a number).如在雙端口RAM模塊中,兩個端口同時對模塊中的某一地址進行寫操作時,該地址中的數據將被標記為NaN.如果模塊中有不確定數出現,則表明該模塊的最終硬件實現將會有不可預測的行為,當Simulink進行仿真時,System Generator將會捕捉該錯誤.

　　4 應用實例

　　圖2是一個圖像處理應用實例的系統實現框圖.該應用實例使用5×5的二維FIR濾波器完成圖像增強預處理.該系統將輸入圖像分別延遲0×N(N為輸入圖像寬度)、1×N、2×N、3×N、4×N個采樣點后輸入5個Line Buffer,數據在Line Buffer中緩存后并行輸入5個5抽頭的MAC FIR濾波器.濾波器系統存儲于FPGA的塊RAM中,圖像數據經濾波器處理后輸出.圖3為Line Buffer實現框圖,圖4為5×5濾波器框圖.