O 引言
    在信號采集與處理中，常只關心具有較窄帶寬和較強周期特征的信號，這時寬帶噪聲成為必須濾除的有害成分。信號的頻譜攜帶著信源最本質的特征，但是實際采集的信號不可避免地受到寬帶噪聲或寬帶干擾的影響，如何快速、高效地消除這些噪聲和干擾，增強目標譜線在信號處理領域具有重要的意義。ALE利用窄帶信號的周期性和寬帶噪聲的弱相關性，能夠在信號特征未知的條件下自適應地將信號從噪聲中提取出來，廣泛應用于目標識別和特征提取中。FPGA因具有高度的設計靈活性、高速的數(shù)據(jù)處理能力、豐富的片內資源而在數(shù)字信號處理領域占用重要的地位。在此利用FPGA作為數(shù)字信號處理的核心部分。流水線結構和分布式算法即是充分利用FPGA高速處理能力，實現(xiàn)復雜數(shù)字信號處理算法的有效途徑。ALE核心部分構造了利用LMS(Least Mean square LMS)算法實現(xiàn)自適應譜線增強以及硬件實現(xiàn)的FPGA流水線結構。

l 自適應濾波原理
    自適應濾波是相對固定濾波器而言的，固定濾波器濾波頻率是固定的，自適應濾波器濾波的頻率自動適應輸入信號而變化的，所以其適用范圍更加廣泛。自適應濾波器是滿足某種準則的最佳濾波器，這種濾波器能夠在不需要任何關于信號和噪聲先驗統(tǒng)計知識的情況下，自動地根據(jù)輸入信號的變化更新自身的權系數(shù)，來滿足最佳濾波的需要。自適應濾波器不僅能夠處理平穩(wěn)隨機信號而且能處理非平穩(wěn)隨機信號。這些特點使得自適應濾波器在干擾消除、預測、反演、辨識等信號處理領域得到廣泛應用。
    自適應濾波原理包含兩方面的內容：一是調整濾波器系數(shù)的自適應算法，二是濾波器結構。自適應濾波算法是設定某種準則，使濾波后的輸出信號與參考信號的差在此準則下最小。維納準則廣泛應用于自適應濾波，它的解為維納解。濾波器結構是具體實現(xiàn)自適應算法的途徑，尋求高效的濾波器結構一直是自適應濾波的研究重點。FIR橫向結構是最常見的濾波器結構。為橫向結構濾波器設計硬件的流水線是在FPGA中實現(xiàn)高速自適應濾波的有效途徑，因此該設計中采用流水線實現(xiàn)ALE的自適應濾波器。自適應濾波器原理如圖1所示。其中，x(n)為輸入信號，y(n)為輸出信號，d(n)為參考信號，e(n)為誤差信號。

    LMS算法是一種易于實現(xiàn)、性能穩(wěn)健、應用廣泛的算法。它采用負誤差能量梯度更新濾波器的權系數(shù)，它的穩(wěn)態(tài)解仍為維納解，算法遞推公式如下：
   
    其中：Xj是輸入信號；Wj是自適應濾波器的權系數(shù)；dj是參考信號；ej是誤差；μ是一個用于控制自適應速度和穩(wěn)定性的增益常數(shù)。

2 ALE原理及其Matlab仿真
2．1 ALE原理
    ALE屬于自適應濾波的范疇，但是在譜線增強的自適應濾波器設計中，沒有外部參考信號可以利用。此時，利用窄帶信號周期性明顯而寬帶噪聲周期性差，延遲一段時間后窄帶信號的相關函數(shù)會顯著地強于寬帶噪聲這一特征，將原始輸入信號接入具有固定延遲的延遲線作為參考信號。只要選取的延遲△足夠長，參考信號的寬帶噪聲和原始輸入的寬帶噪聲相關性就會迅速減弱，而窄帶周期信號的相關性不會受到影響。根據(jù)自適應濾波理論可知，ALE濾波會有一個學習過程，學習過程就是誤差信號趨于不斷減小的過程。當學習過程進入穩(wěn)態(tài)后，濾波器輸出是源窄帶周期信號和一個隨機的誤差，其誤差可以通過選取合適的步長因子而達到很小的振幅。ALE原理圖如圖2所示。
2．2 ALE的Matlab仿真
    Matlab是數(shù)字信號處理和仿真的有效工具，設計之初使用Matlab進行仿真，可以有效地評估設計的最終效果，為整個設計過程提供強有力的理論支持。首先用Matlab仿真以LMS算法實現(xiàn)的ALE，從仿真結果的時域波形和處理時間兩方面證明算法在ALE系統(tǒng)中的有效性。將正弦波混合高斯白噪聲作為譜線增強濾波的輸入信號，圖3是用Matlab對算法的部分仿真結果。可以看出根據(jù)混有噪聲的輸入信號根本無法判斷原始周期信號，經(jīng)過O～100時間長度的學習過程后濾波器輸出信號已經(jīng)具有明顯的周期性，寬帶噪聲得到有效的濾除，窄帶信號得以濾出。而這段時間在高速FPGA中只需要μs級的處理時間，滿足實時性要求。

3 系統(tǒng)結構
    ALE系統(tǒng)總體包括：模／數(shù)轉換、FPGA核心處理、片外RAM、電源等。前端采用TLC5510完成模擬信號的采集，并以數(shù)字信號的形式傳遞給FPGA。FPGA部分是整個系統(tǒng)的核心，其實現(xiàn)模／數(shù)轉換器時序控制、內部數(shù)據(jù)緩存FIFO、片內時鐘合成、譜線增強算法以及片外RAM控制。經(jīng)過譜線增強后的數(shù)據(jù)存入片外RAM芯片CY7C1021V。電源提供整個系統(tǒng)需要的3．3 v和5 V以及TLC5510的參考電壓。系統(tǒng)結構如圖4所示。

    TLC5510是TI公司的高速模／數(shù)轉換器，可以用于視頻處理、高速數(shù)據(jù)轉換等領域，它的轉換速率達到20 Mb／s，采用高速AD芯片是為了與FPGA的高速處理能力相匹配。EP2C8F256C6是Altera公司的生產(chǎn)的CycloneⅡ系列的FPGA，片內具有162 Kb的片內存儲器和36個18×18 b片內乘法器，可以用于實現(xiàn)復雜數(shù)字信號算法。片內存儲器基于流行的M4K存儲器塊，可以支持廣泛的配置方式，包括RAM，ROM、先入先出(FIFO)緩沖器以及單端口和雙端口模式等。片內乘法器是低成本數(shù)字信號處理(DSP)應用的理想方案。這些乘法器可用于實現(xiàn)通用DSP功能，如有限沖擊響應(FIR)濾波器、快速傅里葉變換、相關器、編／解碼器以及數(shù)控振蕩器(NCO)。EP2C8F256C6提供高級外部存儲器接口支持，允許開發(fā)人員集成外部單倍數(shù)據(jù)速率(SDR)、雙倍數(shù)據(jù)速率(DDR)、DDR2 SDRAM器件以及第2代4倍數(shù)據(jù)速率(QDRⅡ)SRAM器件。片內具有時鐘管理模塊，利用PLL實現(xiàn)片內時鐘合成，使數(shù)據(jù)處理速率遠高于信號采集速率，以滿足實時性要求。在FPGA內部首先實現(xiàn)TLC5510的采樣控制，采樣信號先要存人片內FIFO，當每次ALE算法迭代完成后，取出FIFO中的數(shù)據(jù)，更新處理數(shù)據(jù)。需要處理的數(shù)據(jù)經(jīng)過信號延遲處理和LMS自適應濾波算法后得到譜線增強的信號。片內時鐘合成模塊為系統(tǒng)提供時鐘信號，利用片內PLL對晶振時鐘倍頻和分頻。為片內提供600 MHz時鐘和片外TLC5510以及RAM提供10 MHz時鐘。為了保證數(shù)據(jù)精度，經(jīng)過ALE處理后的數(shù)據(jù)以16位二進制數(shù)字信號輸出。片外存儲器選用64K×16 b靜態(tài)RAM芯片CY7C1021V，它的讀／寫控制時序也由FPGA實現(xiàn)。
3．1 TLC5510的控制
    TLC5510是8位高速模數(shù)轉換器，以流水線的工作方式進行采樣，在每一個時鐘周期啟動1次采樣、完成1次采樣，采樣在時鐘下降沿進行，經(jīng)過2．5個時鐘周期后輸出轉換結果。設計中根據(jù)采樣時序，用狀態(tài)機來描述采樣控制過程，實現(xiàn)了采樣的控制。實現(xiàn)狀態(tài)交替的VHDL代碼如下：
   
3．2 采樣信號延遲
    為了實現(xiàn)延時，F(xiàn)PGA片內開辟了3個緩沖區(qū)，分別是輸入、時延、權值緩沖區(qū)。采樣后的數(shù)據(jù)首先存入片內數(shù)據(jù)緩存FIFO，進入待命狀態(tài)。時延緩沖區(qū)實現(xiàn)△長度的時延，權值緩沖區(qū)儲存權值。其中，時延緩沖區(qū)和輸入緩沖區(qū)地址是連續(xù)的。時延緩沖區(qū)的長度由延遲△決定，輸入緩沖區(qū)和權值緩沖區(qū)的長度由權值的維數(shù)決定。緩沖區(qū)的實現(xiàn)是在VHDL語言編寫的程序中定義存儲數(shù)據(jù)的向量，這些數(shù)據(jù)向量的數(shù)據(jù)類型定義如下：

    其中：ARRAY_N1BIF定義的是濾波器參數(shù)向量的數(shù)據(jù)類型；ARRAY_N1BITX定義的延遲后信號向量的數(shù)據(jù)類型；ARRAY_N1BIT定義的是輸入信號向量的數(shù)據(jù)類型；ARRAY_N2BIT定義的是譜線增強后信號向量的數(shù)據(jù)類型；W1是采樣數(shù)據(jù)的寬度，這里為8；Delay是延時長度；L是濾波器階數(shù)。
3．3 LMS算法核心模塊
    這是設計的核心部分也是設計中的難點。用FPGA實現(xiàn)復雜數(shù)字信號處理并不像DSP中那樣簡單，需要考慮時序同步、數(shù)據(jù)寬度以及如何舍入。該設計采用16階自適應濾波器實現(xiàn)ALE，濾波器初始權值全部為O，按照式(3)的算法進行迭代更新，算法實現(xiàn)中用到大量乘法運算。調用芯片內部嵌入的乘法器宏功能模塊lpm_muIt使實現(xiàn)這些乘法運算更加快速、高效的方案。lpm_mult模塊輸入采樣的8位數(shù)據(jù)，因為在乘法運算中2個8位二進制數(shù)相乘得到的結果是1個16位二進制數(shù)，所以設計中將處理結果輸出為16位二進制數(shù)。為了提高自適應濾波速度，設計中采用流水線的濾波器結構。流水線結構能夠顯著地提高處理的速度，但是要消耗更多的硬件資源，特別是硬件乘法器，如果LMS FIR濾波器的長的為L則需要2L個通用乘法器。設計中L=16，片內有36個片內乘法器可以勝任處理要求。編譯結果顯示片內應用于LMS核心算法的其他資源消耗全部小于或等于總消耗的6％，其余資源可以用于片內的采樣、輸出等時序控制。LMS算法硬件實現(xiàn)的流水線結構框圖如圖5所示。

    流水線結構中調用乘法器的VHDL代碼如下：

4 仿真結果分析
    VHDL程序在QuartusⅡ軟件上部分仿真結果如圖6所示，圖中仿真數(shù)據(jù)以十進制表示。因為仿真結果不便于繪制類似Matlab中的圖形，將仿真結果的數(shù)據(jù)與Matlab仿真結果進行對比。通過行比較，發(fā)現(xiàn)處理結果在大體上與Matlab相一致，但是在幅度上整體有些衰減，這是由于FPGA中將處理結果的低位進行截尾處理，而Matlab仿真環(huán)境使用浮點形式、數(shù)據(jù)位數(shù)長，處理精度遠高于FPGA，F(xiàn)PGA設計中存在較大的截尾誤差。該仿真結果表明，基于FPGA實現(xiàn)ALE是切實可行的。

5 結語
    系統(tǒng)采用FPGA芯片加上少量的外圍電路，完成了信號的自適應譜線增強。通過調用FPGA片內乘法器和片內存儲器，完成了LMS算法的自適應譜線增強，仿真結果與理論相符合?，F(xiàn)代數(shù)字信號處理算法大多要進行大量的乘法運算，調用FPGA片內乘法器是實現(xiàn)這些算法的快速高效而又經(jīng)濟的手段，這使得復雜信號處理算法在FPGA上實現(xiàn)成為可能。流水線結構是硬件設計中犧牲資源以提高速度的有效手段，有效地利用流水線可以顯著地提高資源利用率和處理速度。該設計可以實現(xiàn)高速、準確地譜線增強，在需要濾除寬帶噪聲提取單根譜線的領域具有一定的現(xiàn)實意義。