[发明专利]一种用于FFT运算的块浮点处理方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010364700.4 申请日: 2020-04-30
公开(公告)号: CN111580867B 公开(公告)日: 2023-07-18
发明(设计)人: 洪钦智;王志君;刘光宇;梁利平 申请(专利权)人: 中国科学院微电子研究所
主分类号: G06F9/30 分类号: G06F9/30
代理公司: 北京天达知识产权代理事务所有限公司 11386 代理人: 庞许倩
地址: 100029 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 fft 运算 浮点 处理 方法 装置
【说明书】:

发明涉及一种用于FFT运算的块浮点处理方法及装置,属于集成电路技术领域,解决了现有技术对FFT数据的吞吐率较差造成的FFT数据运算效率较低的问题。该处理方法包括如下步骤:对采集的多个FFT数据分别进行第1级蝶形运算,得到第1级蝶形运算结果;基于第n‑1级蝶形运算结果,计算多个第n‑1级蝶形运算的移位值;基于所述第n‑1级蝶形运算的移位值分别对相应的第n‑1级蝶形运算结果进行移位;对移位后的第n‑1级蝶形运算结果分别进行第n级蝶形运算;直至得到第N级蝶形运算结果;其中,2≤n≤N;N表示蝶形运算的级数,为大于等于2的自然数。实现了多个FFT数据交叉进行的蝶形运算,提高了FFT数据的运算效率。

技术领域

本发明涉及集成电路技术领域,尤其涉及一种用于FFT运算的块浮点处理方法及装置。

背景技术

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是一种将数据从时域转换到变换域进行处理的快速实现算法。现代的无线通信系统对FFT处理提出了较高的运算速率要求和运算精度要求。

当前主流的FFT处理器采用基于存储的运算架构,通过多级蝶形运算完成各种点数的FFT运算。由于蝶形运算主要通过多级的加法和乘法来实现,运算过程中需要进行位宽扩展,而存储器的位宽是固定的,中间需要进行数据舍位处理。当输入数据的范围较大时,传统的蝶形运算往往无法满足系统的精度要求,而浮点运算又占用过多的硬件资源。

另一方面,多级加法和乘法级联也导致运算延时较大,为了提高电路的运行速度,往往需要采用级数较多的流水线设计来进行实现。但是流水线深度的加深,容易导致蝶形运算占用较多的周期,特别是当FFT运算的点数较少时,常常会由于流水线的利用率较低而导致很低的吞吐率,造成FFT运算效率较低。

发明内容

鉴于上述的分析,本发明实施例旨在提供一种用于FFT运算的块浮点处理方法及装置,用以解决现有技术对FFT数据的吞吐率差造成的FFT运算效率较低的问题。

一方面,本发明实施例提供了一种用于FFT运算的块浮点处理方法,包括如下步骤:

对采集的多个FFT数据分别进行第1级蝶形运算,得到第1级蝶形运算结果;以及,

基于第n-1级蝶形运算结果,计算多个第n-1级蝶形运算的移位值;

基于所述第n-1级蝶形运算的移位值分别对相应的第n-1级蝶形运算结果进行移位;

对移位后的第n-1级蝶形运算结果分别进行第n级蝶形运算;

直至得到第N级蝶形运算结果;

其中,2≤n≤N;N表示蝶形运算的级数,为大于等于2的自然数。

进一步,所述移位值由最小冗余位宽减去扩展位宽得到,其中,所述最小冗余位宽为蝶形运算结果的最小符号位减1,所述扩展位宽为蝶形运算结果为了防止运算溢出所需扩展的位宽。

进一步,得到第1级蝶形运算结果的同时,还包括:基于初始指数值减去所述第1级蝶形运算的移位值,得到第1级指数值,其中,所述初始指数值基于外部输入获得;

得到第n级蝶形运算结果的同时,还包括:由第n-1级指数值减去第n级蝶形运算的移位值,得到第n级指数值。

另一方面,本发明实施例提供了一种用于FFT运算的块浮点处理方法,包括:

存储模块,用于采集多个FFT数据并存储;以及用于缓存第n-1级蝶形运算结果;

输入缓存处理模块,用于对缓存的所述第n-1级蝶形运算结果基于移位值进行移位;

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