4 Cordic算法實現求模

　　目前實現Cordic算法主要有兩種基本的結構：較為簡潔的狀態機和高速全流水線處理器。在此采用高速全流水線處理器。在流水線結構中，各階段數據處理不影響后面數據的輸入，在每個時鐘周期到來是將各階段的數據不斷前移，后面的數據不斷輸入，猶如一個FIFO緩沖期，在每個時鐘周期到來時地址不斷向前移一位，后來的數據不斷的往里輸，在各時鐘周期不同地址間數據不會相互影響。這就保證了實時系統的數據能不斷地流入而不會導致沖突。圖4所示為5級迭代快速Cordic流水線結構：

　　如圖5所示，采用QuartusⅡ的SignalTap采集的數據，經計算其準確率高達98%以上，能夠滿足設計的需求。根據圖5所示計算mmsource_ exp信號，此信號是指數修正信號，是有符號型，將其轉換成十進制數的-2。先計算頭二組mmsource_real信號和mmource_imag信號數據。它們也是有符號數，因此將其轉化為十進制數，轉換結果為{-1，-80；-2，-17；-11，-53；26，-51}，而根據Cordic算法得出的結果從圖5中讀出，依次為{5 209；1 113；3 517；3 723}。而實際經模修改后得到的標準值分別為{5 120；1 088；5 317；3 648}。

　　5 穩定處理

　　FFT閾值法的原理是先對原始信號做FFT處理，適當預設濾波閾值，將低于該閾值的頻帶設定為無效信號，定義為接收器沒有接收到信號。當然閾值以下，并不能代表該周期產生了單頻信而由于信道上或者硬件本身的干擾，單檢測周期的測量值超過閾值或者在號或沒產生。僅憑單檢測周期的閾值檢測而產生PTT控制信號會帶來話音控制的不穩定性。

　　設計的算法能極大地提高閾值測試的穩定性。具體處理如下，流程如圖6所示。

　　為實現該功能，需自定義一個計數器，初始值為0，計數器值定義在0到T（T》0）之間。若在加操作中使計數器值大于T，則將計數器值飽和到T；若在減操作中使計數器小于0，則將計數器值飽和到0。

　　第一步，檢測測量值是否過閾值。若過閾值，計數器值加m，進行第二步；若不過閾值，計數器值減n，進行第四步。

　　第二步，若計數器值大于T，則飽和到T值。進行第三步。

　　第三步，檢測計數器值，若計數器值等于T，則啟動輸出PTT控制信號，結束流程；若計數器值小于T，則維持上一次的PTT控制信號輸出狀態，結束流程。

　　第四步，若計數器值小于0，則飽和到0值。進行第五步。

　　第五步，檢測計數器值，若計數器值等于0，則取消輸出PTT控制信號，結束流程；若計數器值大于0，則維持上一次的PTT控制信號輸出狀態，結束流程。

　　在流程中，m，n值的選擇取決于信道上或者硬件本身干擾的大小。若沒有單頻信號而誤檢出單頻信號的錯誤概率比較大，則m的取值應較小；反之，若沒有單頻信號而誤檢出單頻信號的錯誤概率比較小，則m的取值可以較大。同理，若有單頻信號而未檢出單頻信號的錯誤概率比較大，則n的取值應較小；反之，若有單頻信號而未檢出單頻信號的錯誤概率比較小，則n的取值可以較大。

　　圖7所示，在CycloneⅢ實驗板運行時采用SignalTapⅡ對狀態機的各項內容進行驗證，保證狀態機運行良好。將相關程序下載到Cyclone-Ⅲ芯片里，實時采集音頻數據對狀態機進行分析。

　　在圖7中，mmod在一個采樣周期結束后ostart信號被觸發，其獲得的總能量為1 427，比預設閾值要低，因此ocounter1的狀態不變，仍保持在第0狀態，而ocounter2的狀態則由第3狀態跳到第2狀態，這實踐的結果和理論都是保持一致的，可以說明程序的正確性，狀態機運行正常。

　　6 結語

　　本文可以用于一切需要PTT信號端的設備上，應用極其廣泛，如：對講機、飛機場指揮塔的應答系統以及目前已在美國推出的PTT手機業務等均運用到該技術。而在做該課題時遇到一些問題，如：陷波濾波器其阻帶帶寬偏大，需要尋求一種更好的算法來解決其帶寬問題；其次，FIR消耗內存較大，這樣會消耗大部分的FPGA邏輯資源，會導致較大系統的資源不夠，因此需要設計更好的數據流結構和算法來處理這個問題。這將是筆者以后需要繼續研究學習的。