FIR 필터에서 곱셈기는 대부분의 면적을 차지한다. FIR 필터의 설계시 개별적인 곱셈기 대신 Common Subexpression Elimination(CSE) 알고리즘을 이용하여 덧셈만으로 곱셈기를 구현할 수 있다. CSE방식은 곱셈을 이용하지 않기 때문에 보다 작은 면적으로 필터를 구현할 수 있으나 덧셈에서 발생하는 캐리의 긴 전파 시간으로 인하여 필터 연산시간이 길어지는 단점이 있다. 특히 더해지는 항의 쉬프트가 클수록 부호 확장이 많아지며 부호확장에 의해 덧셈의 면적이 커지고 계산 시간이 길어진다. 본 논문에서는 CSE 알고리즘에서 부호 확장 부분을 제거하는 방법을 제안하며 제안한 알고리즘을 이용하여 주어진 예제를 삼성 0.35u 공정으로 설계하였을 때 기존 설계 방법 보다 면적, 속도, 파워소모에서 각각 17%, 31%, 12% 의 이득이 있음을 보인다.
The number of adders and critical paths in a multiplier block of a multiple constant multiplication based implementation of a finite impulse response (FIR) filter can be minimized through common subexpression elimination (CSE) techniques. A two-bit common subexpression (CS) can be located recursively in a noncanonic sign digit (CSD) representation of the filter coefficients. An efficient algorithm is presented in this paper to improve the elimination of a CS from the multiplier block of an FIR filter so that it can be realized with fewer adders and low logical depth as compared to the existing CSE methods in the literature. Vinod and others claimed the highest reduction in the number of logical operators (LOs) without increasing the logic depth (LD) requirement. Using the design examples given by Vinod and others, we compare the average reduction in LOs and LDs achieved by our algorithm. Our algorithm shows average LO improvements of 30.8%, 5.5%, and 22.5% with a comparative LD requirement over that of Vinod and others for three design examples. Improvement increases as the filter order increases, and for the highest filter order and lowest coefficient width, the LO improvements are 70.3%, 75.3%, and 72.2% for the three design examples.
디지털 필터는 다양한 디지털 신호처리 분야에서 필수 불가결하게 사용되는 기본 요소이다. 디지털 필터는 이진수의 덧셈과 곱셈을 기본 연산으로 하기 때문에 이진수로 나타낸 필터의 계수 및 차수에 의해 연산 속도, 전력소비 등의 성능이 결정 될 뿐만 아니라 VLSI 기술을 이용하여 디지털 필터가 반도체 칩으로 제작되는 경우, 칩의 면적에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 디지털 필터의 성능을 개선하기 위하여 2의 보수로 표현되는 이진 필터 계수 데이터들에 대하여 0 디지트의 개수를 최대로 표현할 수 있도록 하는 두 가지 알고리즘을 적용하여 필터의 연산속도를 증가 시키고, 공통 부분식 소거법을 적용하여 필터의 덧셈 연산을 간소화 시키며 곱셈 연산을 shift 연산으로 대체하여 디지털 필터 설계를 간단히 할 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 FPGA를 이용한 디지털 필터로 구현하여 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 RISC 컴파일러 시스템 구현에 필요한 기계독립적인 광역적 최적화부(global optimizer)의 설계 방식을 제안하고 실현한다. 제안된 최적화부는 트리플 표현을 입력으로 받아 데이터 흐름 분석 및 공통부식제거와 코드 이동을 수행하고 최적화된 트리플 표현을 출력시킨다. 본 최적화부는 기계 독립적인 중간언어를 대상으로 하기 때문에 다양한 고급언어와 타겟 머신에 대해서 이식성이 용이하며 프로그램의 실행속도를 향상시킬 수 있는 효율적인 최적화를 수행하도록 구성된다.
FFT(fast Fourier transform) 프로세서는 통신, 영상, 생체 신호처리와 같은 다양한 응용에 폭 넓게 사용된다. 특히, 고성능 저전력 FFT 연산은 OFDM 전송방식을 사용하는 통신시스템에서는 필수적이다. 본 논문에서는 연산복잡도가 적고 하드웨어 효율이 우수한 새로운 radix-26 FFT 알고리즘을 제안한다. 7차원 인덱스 매핑을 사용하여 회전인자를 분해하고 radix-26 FFT 알고리즘을 유도한다. 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘과 비교하여 회전인자가 간단하고 복소 곱셈 수가 적어 회전인자를 저장하는 메모리 크기를 줄일 수 있다. 한 스테이지에서 회전인자의 계수가 적을 때 복소 곱셈기 대신 복소 상수곱셈기를 사용하면 복소곱셈을 효율적으로 처리할 수 있다. 복소 상수곱셈기는 CSD(canonic signed digit)과 CSE(common subexpression elimination) 알고리즘을 사용하여 보다 효율적으로 설계할 수 있다. 제안한 radix-26 알고리즘에서 필요한 복소 상수곱셈기를 CSD와 CSE를 이용하여 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 SDF(single-path delay feedback) 구조를 사용하여 256 포인트 FFT를 설계하고 FPGA로 합성한 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 약 10% 정도 하드웨어를 적게 사용하였다.
FIR 필터, DCT, FFT와 같은 디지털 신호처리 응용에서 다중 고정 계수 곱셈의 효율적인 하드웨어 구현문제에 자주 접하게 된다. 고정계수 곱셈기 설계에서 공통 하위식 제거 알고리즘은 면적과 전력소모를 상당히 개선시킬 수 있는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 CSD 계수에서 빈번히 나타나는 두 공통 하위식($10{\bar{1}}$, 101)의 덧셈을 수행하는 전용덧셈기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 radix-24 FFT 구조의 고정계수 곱셈블록에 적용한 실험에서 제안한 방법의 면적, 지연시간, 전력소비는 기존방법 보다 각각 21%, 11%, 12% 정도 향상됨을 보인다.
This paper analyzes the tree expansion for multiple-input multiple-output (MIMO) detection in the viewpoint of hardware implementation. The tree expansion is to calculate path metrics of child nodes performed in every visit to a node while traversing the detection tree. Accordingly, the tree-expansion unit (TEU), which is responsible for such a task, has been an essential component in a MIMO detector. Despite the paramount importance, the analyses on the TEUs in the literature are not thorough enough. Accordingly, we further investigate the hardware complexity of the TEUs to suggest a guideline for selection. In this paper, we focus on a pair of major ways to implement the TEU: 1) a full parallel realization; 2) a transformation of the formulae followed by common subexpression elimination (CSE). For a logical comparison, the numbers of multipliers and adders are first enumerated. To evaluate them in a more practical manner, the TEUs are implemented in a 65-nm CMOS process, and their propagation delays, gate counts, and power consumptions were measured explicitly. Considering the target specification of a MIMO system and the implementation results comprehensively, one can choose which architecture to adopt in realizing a detector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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