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關鍵詞：快速傅里葉變換；流水線結構；可重配置
快速傅里葉變換(FFT)算法在無線通信、語音識別、圖像處理、數字濾波和頻譜分析領域有著廣泛應用.其中Cooley-Tukey算法具有原址運算的特點，易于硬件實現.基于此算法實現的流水線結構FFT處理器在實時專用處理器中得到了廣泛應用．Bi和Jones提出一種固定1024點流水線FFT處理器結構，該結構在運算的每級只采用一個復數乘法器.基于此結構Hasan設計了一種能夠進行16，64，256和1024點FFT運算的可變點流水線FFT處理器，增強了處理器運用的靈活性．但該處理器結構所需的中間數據及旋轉因子存儲容量較大，各級的地址控制邏輯比較復雜，運算時間較長，不適于對速度和面積要求越來越高的應用場合作者提出了一種實時可重配置的FFT處理器．該處理器采用小點數內部流水和大點數二維化處理結構，通過控制各處理模塊實現4,16,64，256和1 024點復數FFT運算，并給出了該結構與Hasan結構的性能比較.
1 可重配置FFT算法原理
N個樣本點的離散博里葉變換(DFT)表達式為
式(2)表明，計算組合數N=r1 r2點DFT等價于先求出r2組r1點的DFT，其結果乘以旋轉因子后，再計算r1組r2點的DFT．
基-4時間抽取FFT算法中，16點FFT運算可以分為兩級，第1級基本運算是4點序列的DFT．因此，如果只取16點FFT運算的第1級運算便可同時完成4點FFT運算．
2 可重配置FFT處理器的實現
2．1 系統設計
FFT處理器由數據輸入單元、固定64點FFT、流水處理單元、中間乘旋轉因子單元、4和16點FFT可變流水處理單元及數據輸出單元組成.如圖1所示.
在進行FFT運算時，單元選擇控制邏輯根據需要變換長度N激活相應的處理單元．
根據式(2)對1 024點輸入數據進行FFT運算，首先數據輸入單元要按照N=rlr2=64×16完成對輸入1 024點數據的分解，然后固定64點FFT流水處理單元完成16次64點運算.運算結果分別與1024個中間旋轉因子相乘，然后乘旋轉因子單元完成對這1 024個結果的整形，并使用4點和16點可變處理單元完成64次16點變換.數據輸出單元完成對結果進行最后整形并同時輸出1個塊浮點溢出檢測指數和1 024個數據結果．同理對于256點的FFT運算，數據輸入單元按照N=r1r2=64×4進行分解運算即可．
2．2 地址生成
可重配置FFT處理器包括輸入數據地址產生單元、64點數據旋轉因子地址產生單元、中間乘旋轉因子地址產生單元、中間數據存取地址產生單元、4，16點FFT數據及旋轉因子地址產生單元和輸出數據地址產生單元．每個單元都由計數器和地址變換器構成，每周期產生一組地址．由于采用的是Cooley-Tukey算法同址運算規則，倒序輸入正序輸出．因此針對不同長度的FFT運算，地址變換器只需要對計數器的輸出值進行不同的變形即可．
由于要實現的最大運算點數為1 024，同時采用流水乒乓存儲結構，因此輸入、中間、輸出單元的地址深度為2，則這3個地址產生器中的計數器為11位，最高位作為乒乓選擇控制位．產生的各個單元地址如圖2所示．中間數據地址產生單元只需要生成256點和1 024點數據地址即可.中間數據存地址即為輸入數據地址．輸出數據地址只需要產生4，16，256和1 024點數據地址.256個旋轉因子可從1 024個旋轉因子中抽取得到．產生的中間旋轉因子地址如圖3所示．
4，16和64點FFT處理器采用Hansan結構，它們的存儲容量遠小于一個整1 024點所需的存儲容量．為了加快數據訪問時間，同時減少存儲器容量,16點FFT運算所需的旋轉因子值可以直接存儲為常數. FFT同時采用塊浮點定標方式，以提高運算精度．
3 ASIC驗證及性能分析
使用VHDL硬件編程語言在RTL級對可重配置FFT處理器進行了代碼描述．基于SMIC 0．18μm標準單元工藝庫，用Synopsys DesignCompiler綜合工具進行邏輯綜合，使用Astro 工具進行版圖規則及布局布線；用仿真工具VCS進行邏輯動態仿真，用參數提取工具Star-RCXT提取寄生參數并使用靜態時序分析工具PrimeTime對整個設計系統進行靜態時序分析.處理器的ASIC版圖如圖4所示存儲器按照圖1所示數據流的方向排放，以便于邏輯單元布局布線．處理器版圖采用了3層電源環結構.采用該結構一方面可增加管腳供電能力，另一方面也可有效減小芯片面積(處理器芯片面積為3．6mm×3．7mm)
