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高性能可編程高斯白噪聲的設計與實現(xiàn)

2008-05-20
作者:蔣 樂,, 馮文全

  摘 要: 白噪聲" title="白噪聲">白噪聲" title="高斯白噪聲" title="高斯白噪聲">高斯白噪聲">高斯白噪聲生成是用于衛(wèi)星地面測試的衛(wèi)星遙測信號模擬" title="信號模擬">信號模擬源的一個功能模塊。高斯白噪聲生成分兩步實現(xiàn),。介紹這兩步中的主流算法,并對其性能進行了分析,;采用了滿足衛(wèi)星遙測信號模擬源性能要求和適合高速可編程" title="可編程">可編程邏輯器件(FPGA)實現(xiàn)的一種新的算法組合;討論了該算法組合的具體實現(xiàn),包括加入對高斯白噪聲均值和方差的控制;給出相應高斯白噪聲的實際性能。
  關鍵詞: 白噪聲 高斯白噪聲 信號源 衛(wèi)星地面測試


  在衛(wèi)星地面綜合測試系統(tǒng)中,,遙測前端設備是綜合測試系統(tǒng)與衛(wèi)星的主要信息接口之一,負責下行遙測數(shù)據(jù)采集,,與其他專用設備及主控計算機一起完成對衛(wèi)星遙測分系統(tǒng)的測試[1],??删幊绦l(wèi)星信號模擬源作為遙測前端設備的一部分,,主要功能是產生遙測數(shù)據(jù)的副載波已調信號。為提供不同信噪比的副載波已調信號,,需要參數(shù)可變的高斯白噪聲,。因而高斯白噪聲的性能是決定可編程衛(wèi)星信號模擬源性能的重要方面之一。
  目前,,為獲得參數(shù)可調的高斯白噪聲,,一般采用數(shù)字方法產生。數(shù)字方法產生分為兩步:先產生均勻分布" title="均勻分布">均勻分布的白噪聲,,然后通過均勻分布的白噪聲獲得高斯白噪聲,。在這兩步中均有多種方法可以選擇。
1 均勻分布白噪聲生成算法的選擇
  目前,,有三種常用的均勻分布白噪聲生成算法:線性同余算法,、Shift-Register方法和Lagged-Fibonacci算法。

  對三種算法的性能進行測試,包括隨機數(shù)在分布上的均勻性,、隨機數(shù)在隨機序列中分布的均勻性和隨機序列中子序列的依賴關系等內容,。結果如表1所示。其中,,滿足測試要求視為通過,,不滿足視為失敗。
  可見,,就性能而言,,lagged-Fibonacci算法采用乘最好,lagged-Fibonacci算法采用加或減次之,。
  從實現(xiàn)角度,,Shift-Register方法、lagged-Fibonacci算法采用異或和lagged-Fibonacci算法采用加或減只需要移位,、異或和加減法等操作,,適合FPGA實現(xiàn),。而線性同余算法和lagged-Fibonacci算法采用乘需要乘法操作,適合DSP實現(xiàn),。
  根據(jù)以上判斷,,結合實際硬件情況,采用lagged-Fibonacci算法的加或減,。


2 均勻分布白噪聲產生高斯白噪聲算法的選擇
  目前,,比較常用的有地址方法和公式方法。
  (1)采用地址方法產生高斯噪聲
  根據(jù)定理:若給定任何隨機變量X的累積分布函數(shù)為F(X),,則Y= F(X)是在(0,,1)內均勻分布的隨機函數(shù)。這樣,,當隨機變量X為高斯分布,,Y為均勻分布白噪聲,利用X與Y的映射關系獲得高斯白噪聲,。
  (2)采用公式方法產生高斯噪聲

  通過Matlab仿真,,可以獲得兩種方法產生高斯白噪聲的性能,如圖1和圖2所示,。


  可見,,就性能而言,兩者差不多,。
  從實現(xiàn)角度,,前者具體實現(xiàn)時,產生高斯白噪聲速度比較快,,但需要使用Rom來保存映射關系,。為獲得較高性能的高斯白噪聲,需要大容量的Rom,。后者具體實現(xiàn)時,,不需要使用大容量的內存,但需要n個均勻白噪聲才可以產生一個高斯白噪聲,,產生速度比較慢,。
  根據(jù)以上判斷,結合實際硬件情況,,采用公式方法,。
3 實際使用
  綜合前面,在FPGA采用lagged-Fibonacci算法(采用加)和公式方法的組合來實現(xiàn)高性能高斯白噪聲,??紤]到加入對高斯白噪聲的均值和方差的控制,實現(xiàn)框圖如圖3所示,。


  均勻白噪聲模塊中,,使用lagged-Fibonacci算法(采用加),。這里使用的算法表達式:F(17,5,+)mod 232。具體步驟如下:
  初始化:I=17,J=5及L(n),n=1,…,,17
  操作:L(I)←L(I)+L(J)
  輸出L(I)作為均勻白噪聲
  I←I-1;if I=0,I←17
  J←J-1;if J=0,J←17
  重復操作
  高斯白噪聲模塊中,,公式方法取n=12時,分布已經接近高斯分布了,。這時表達式為:,。即對產生的12個均勻白噪聲按表達式進行操作來獲得高斯白噪聲。
  在獲得高斯白噪聲后,,通過乘法器和加法器實現(xiàn)高斯白噪聲方差和均值的調節(jié)就得到了參數(shù)可調的數(shù)字高斯白噪聲,。因為對高斯分布x,通過變換y=μ+σx,,可以獲得均值為μ,、方差為σ2的高斯分布y。
  在Altera的Cyclone中實現(xiàn)該數(shù)字高斯白噪聲所使用的資源如圖4所示,。


  該高斯白噪聲經過低通濾波,、D/A轉換和模擬低通濾波得到模擬高斯白噪聲。該噪聲通過頻譜儀測量的實際性能如圖5所示,。可見,,該噪聲是限帶高斯白噪聲,,且在低頻段比較平坦,不超過1個dB,。滿足可編程衛(wèi)星信號模擬源的需要,。


  總之,采用lagged-Fibonacci算法(采用加)和公式方法的組合可以實現(xiàn)高性能的高斯白噪聲,。包含該功能模塊的可編程衛(wèi)星信號模擬源已在相關衛(wèi)星測試部門中使用,。
參考文獻
1 Lehmer D.H. Mathematical methods in large-scale computing units. in Proc. 2nd Symposium on LargeScale Digital Calcu-lating Machinery, Harvard University Press: Cambridge, Mas-sachusetts, 1949:141~146
2 Golomb S W, Shift Register Sequences. Revised Edition. Aegean Park Press. Laguna Hills. California, 1982
3 Knuth D E, The art of computer programming, vol.2:Semin- umerical Algorithms, Second edition, Addison-Wesley,Read-ing,Massachusetts,1981
4 Marsaglia G. Acurrent view of random number generators. In Computing Science and Statistics: Proceedings of the XVIth Symposium on the Interface, 1985:3~10

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