Разработка, исследование и программно-аппаратная реализация цифровых фильтров в системе остаточных классов

Проект посвящён разработке метода синтеза нерекурсивных цифровых фильтров. Метод даёт возможность синтеза высокоизбирательных фильтров с конечной импульсной характеристикой, реализованных в системе остаточных классов (СОК).

Цель работы – повышение эффективности алгоритмов и устройств цифровой фильтрации путем разработки метода и структур для их построения, минимизирующих использование программных и аппаратных средств.

В операциях цифровой обработки сигналов (ЦОС) особое внимание уделяется цифровой фильтрации, которая в среднем занимает до половины всего объёма вычислений. К параметрам цифровых фильтров (ЦФ) в современных системах ЦОС начинают предъявляться повышенные требования. Растут порядки фильтров, постепенно возрастает и разрядность обрабатываемых данных. Это ведет к увеличению объема вычислений и резкому росту аппаратных затрат. При синтезе ЦФ наибольшие затраты времени и оборудования приходятся на операции умножения и сложения. Соответственно, задача минимизации времени вычислений и уменьшения аппаратных затрат сводится к оптимизации каждой из операций умножения и сложения, требуемых для вычисления очередного отфильтрованного отсчёта. 

1) Методология модельного проектирования (Model-Based Design).

2) Подходы, основанные на реализации аналоговых принципов вычислений на цифровой элементной базе.

3) Методы теории линейной аппроксимации, теории групп, теории конечных полей и колец.

4) Методы математической статистики, методы цифровой фильтрации.

5) Методы извлечения знаний из данных (Data Mining, методы интеллектуального анализа сигналов), включая методы сегментации, кластер-анализа, классификации и секвенциального анализа.

6) Методы теории поддержки принятия решений и теории распознавания образов.

7) Модели оценки качества и эффективности научных исследований.

8) Математический аппарат z-преобразования, вейвлет-преобразования и адаптивных разложений.

9) Модели описания сложных динамических объектов.

10) Методы математического, компьютерного и имитационного  моделирования - данные методы позволяют моделировать процесс обработки сигналов с использованием пакетов прикладных программ.

11) Методы прикладного программирования - данные методы позволяют создавать сложные комплексы программ, предназначенные для моделирования сигналов и объектов, а также для реализации и дальнейшего применения на практике разработанных методов и алгоритмов

12) Методы адаптивной обработки данных.

Результатом проекта станет методика синтеза и программно-аппаратной реализации КИХ-фильтров с уменьшенной величиной программно-аппаратных и временных затрат. Наибольшую эффективность методика показывает при реализации на вычислителях с параллельной структурой. Будут намечены перспективные направления использования разработанной методики в учебном процессе и в промышленности. 

Использование в учебном процессе

Использование результатов проекта при обучении студентов и аспирантов СПбГЭТУ «ЛЭТИ. В частности, результаты будут использоваться для модернизации курса лекций и комплекса лабораторных работ по дисциплинам «Математические основы теории систем», «Микропроцессорные системы управления» для бакалавров и магистров по направлению «Управление в технических системах».

Использование в промышленности

Использование при создании аппаратуры радионаблюдения и радиомониторинга, технического мониторинга (анализ вибраций и поиск резонансных частот), гидроакустического мониторинга, телекоммуникационной аппаратуры.

Возможность использования продуктов и результатов в разработках ведущих предприятий Санкт-Петербурга (ОАО «НИИ «Вектор», ОАО «Концерн «Океанприбор», ОАО «Интелтех»), что позволит существенно сократить стоимость и повысить эффективность разработок.

1. A. Omodi, B. Prekumar: Residue Number System – Theory and implementation, Imperial College Press, London, UK, 2007.
2. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 448 с., ил.
3. А.И. Солонина, Д.А. Улахович, С.М. Арбузов, Е.Б. Соловьева. Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций.– СПб.: БХВ-Петербург, 2005–768 с.
4. Stamenkovic Negovan, Digital fir filter architecture based on the residue number system, Facta universitatis-series: Electronics and Energetics, vol. 22, br. 1, str. 125-140, April 2009.
5. W. Wang, M. N. S. Swamy, and M. O. Ahmad, "Moduli Selection In RNS For Efficient VLSI Implementation," in Proc. IEEE Int. Symp.Circuits Syst., 2003, pp. 25-28.

This project describes a method for design digital filters. This technique presents possibility of synthesis of arbitrary order Finite Impulse Response (FIR) filters implemented in Residue Number System. Synthesized filters have parallel architecture and any order filters provide wide dynamic range of processing data, and also have high computational efficiency and increase of the computation speed. Features of architecture of the filters synthesized in RNS can be used for their effective implementation on calculators with parallel structure: FPGA, CUDA. We consider software-hardware implementation of a FIR filter using the residue number system and scaling of output samples of each filter channel. It is shown that scaling leads to a significant reduction in instrumental and temporal costs. The method of determination of an output computation sign in modular digital filters that shortens the procedure’s execution time is offered.