使用Vivado高层次综合工具高效评估和实现所选压缩算法.docx

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1、使用Vivado高层次综合工具高效评估和实现所选压缩算法赛灵思的VivadoH1S工具有助于降低无线去程咧络基础设施不断攀升的成本。无线网络运营商面临的巨大挑战在于维持盈亏底线的同时要增大网络的容量和密度。针对无线接旦的压缩方案可减少所需的去程网络基础设施投资，有助于应对这种挑战。我们使用ViVae1oDesignSuite的高层次综合（H1S）工具来评估针对E-UTRAI/Q数据的开放无线电设备接口（处I）标准压缩方案，以估计其对值笠保真度的影响、造成的时延及其实现成本。我们发现赛灵思的VivadoH1S平台能够高效评估和实现所选压缩篁去。无线带宽压力无线带宽需求的不断增加催生了对新的网络功

2、能的需求，例如更高阶的MIMO（多输入多输出）配置和载波聚合。这样导致网络日趋复杂，从而要求运营商做出架构调整，例如进行基带处理集中化以优化网络资源的使用。在降低基带处理成本的同时，基带处理资源的共享会增加去程网络的复杂性。这些去程网络负责在基带单元（BBU）与远程射频单元（RRH）之间传输天线载波调制信号，在光纤上使用通用公共无线接口（CPRI）协议是这种网络最常见的实现途径。CPRI协议需要恒定的比特率，并且经过多年的发展，该协议规范已提高了最大数据速率以满足不断增长的带宽需求。网络运营商正在寻求合适的技术以便能够在显著提高数据速率的同时不增加所使用的光纤数量，从而维持蜂窝基站当前资本支出

3、与运营支出不变。为提供长期解决方案，网络运营商正在研究可选的网络布局，包括重新设计基带处理与幽单元之间的接口结构以减少去程带宽。然而，重新布局网络功能可能导致其更难以满足一些无线接口规范的严格性能要求。减少带宽的另一种方法是针对接近或超过可用吞吐量的无线接口实现压缩/解压缩（CodeC）方案。可实现的压缩率取决于具体的无线信号特性，例如噪声等级、动态范围以及过采样率等。让我们仔细研究一下针对E-UTRAIQ数据的OR1标准压缩方案一一传输调制符号的真实和虚拟组件。图1的简化应用实例说明了CPRIIQ输入和输出接口中压缩和解压缩模块的位置在滤波遥设计过程中对特定的通道特性进行探索，以最大程度减少

4、因下面下采样和上采样引起的信号丢失。IQ压缩算法ORI标准是在CPRI规范的基础上进行了完善和改进，旨在支持开放BBU/RRH接口。在最新版本中,OR1为10、15或20MHz的通道带宽指定了有损时域E-UTRA数据压缩技术。将固定3/4速率重采样与15位IQ样本的非线性量化相结合，可将带宽要求降低50%,例如，有助于通过单条9.8GbpsCPRI链路，实现覆盖两个分区的8X8MIMO配置。重采样阶段涉及到对输入I和Q数据流进行内插操作，使内插数据通过低通滤波器，并对输出数据流进行抽取操作。在滤波器设计过程中对特定的通道特性进行探索，以最大程度减少因下采样和上采样阶段引起的信号丢失。例如，以3

5、0.72MHz速率采样的20MHzE-UTRA下行链路通道可输出18.015MHz的OFDMA有效带宽，这意味着在3/4采样率下可实现理想的无损低通滤波器响应。非线性量化（N1Q）过程将正态分布的15位基带IQ样本转化为10位量化值。N1Q使用具有指定标准偏差的累积分布函数（CDF）来描述精细粒度下出现频率比较高（而非出现频率比较低）的振幅，以将量化误差减至最小。如图2b中的结果所示，量化后数值群组对减小后数值范围的填充比例明显高于图2a所示的输入数值群组，因此，与其他线性量化方案相比，量化后数值群组可将量化误差减至最小。通常，I与Q样本实现在查找表中，它们利用其对应的分布函数单独进行量化。我们将OR1IQ压缩性能与ITU-TRecommendationG.711指定的Mu-1aw压缩算法实现方案进行对比。同属于酢丽量化技术，Mu-1aw利用对数函数在可用数值范围内对量化值进行重新分布。不同于考虑输入样本统计分布的CDF量化法，通过Mu-1aw量化的输出与对应输入样本值和指定压缩值成函数关系。为了比较50%的等效压缩比，我们考虑16位至8位Mu-1aw编码器。由于不需要重采样，因此从时延和实现资源成本方面考虑，Mu-1aw压缩是一款低成本解决方案，能够在设计复杂性与可实现的重建信号保真度之间进行权衡。图1：采用CPRIIQ压缩技术的简化无线系统