[发明专利]一种并行QRD-LSL均衡器的实现方法

说明书

本发明公开了一种并行QRD‑LSL均衡器的实现方法，包括如下步骤：步骤一，将输入数据流分成n组，前n‑1组以0为起始值；步骤二，分配n‑1个处理器进行运算，计算其中的部分解；步骤三，分配n‑2个处理器计算并更新初始值，依照目标方程的运算类型，确定初始值同部分值合并方式；步骤四，各处理器在步骤三基础上根据递归方程计算预测值，并进行合并，通过本发明可以得到递归方程中的每一位数，供后续方程直接读取，大幅度提升系统吞吐率，本发明通过利用算法强度缩减变换减小乘法和加法器的数目，实现芯片面积增加小于线性增加幅度的目的。

技术领域

本发明涉及一种物理层自适应均衡器的并行实现方法，特别是涉及一种并行QRD-LSL均衡器的实现方法。

背景技术

QRD-LSL(基于QR分解的最小二乘格型自适应滤波器)的实现依赖QR分解中酉旋转产生一个后阵列以消除前阵列的某一项，具有良好的数字特性，对输入数据相关矩阵特征值的变化不敏感，具有良好的收敛特性，预测过程模块化和采用格型架构，具有良好的计算效率。QRD-LSL属于格型架构，因此它所包含阶数的增加或者减少都不会影响其他各阶的加权系数。QRD-LSL可以通过残差的均方值的大小来确定所需要的阶数，这样可以使得后续阶次电路停止工作，降低功耗。然而，传统自适应算法实现的横向自适应均衡器的各阶参数会随着阶数的变化而全局更新，这种情况会影响导致增加延时和降低收敛速度。

并行QRD-LSL架构是pipline架构的几何重复，级与级之间相互关联，阶与阶之间相互独立。并行架构保持了QRD-LSL架构的属性的同时大幅度提高了均衡器的吞吐率，降低了功耗。然而，得到这些红利的代价是增加芯片的面积，这是所有并行算法无法避免的，只有通过算法强度缩减变换的办法来改进。。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种并行QRD-LSL均衡器的实现方法，其通过利用算法强度缩减变换减小乘法和加法器的数目，实现芯片面积增加小于线性增加幅度的目的。

为达上述及其它目的，本发明提出一种并行QRD-LSL均衡器的实现方法，包括如下步骤：

步骤一，将输入数据流分成n组，前n-1组以0为起始值；

步骤二，分配n-1个处理器进行运算，计算其中的部分解；

步骤三，分配n-2个处理器计算并更新初始值，依照目标方程的运算类型，确定初始值同部分值合并方式；

步骤四，各处理器在步骤三基础上根据递归方程计算预测值，并进行合并。

进一步地，该方法用于对具有较强依赖关系的递归方程进行并行化处理。

进一步地，在步骤一中，将输入数据流以分成5组为例，前4组以0为起始值。

进一步地，将输入数据流N分成5组，每N/5位数据为一组，B_m-1(1)～B_m-1(N/5)为第一组，B_m-1(N/5+1)～B_m-1(2N/5)为第二组，B_m-1(2N/5+1)～B_m-1(3N/5)为第三组，B_m-1(3N/5+1)～B_m-1(4N/5)为第四组，B_m-1(4N/5+1)～B_m-1(N)为第五组。

进一步地，在步骤二中，分配4个处理器进行运算。