曲世雋，王翾

（中國傳媒大學信息與通信工程學院，北京 100024）

1 引言

坐標旋轉(zhuǎn)數(shù)字計算機（Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC）算法是一種用于高效計算基本函數(shù)的迭代算法。該算法通過一般的加減和移位操作實現(xiàn)了乘除法的相關(guān)計算，使得向量的的旋轉(zhuǎn)和定向的計算不再依賴于三角函數(shù)、乘法、開方、反三角、指數(shù)等復雜函數(shù)。CORDIC 算法的硬件實現(xiàn)只需要移位器和加法器，簡單的硬件就能有效的運算復雜函數(shù)。

在1959年，Volder開發(fā)了一類計算三角函數(shù)、雙曲函數(shù)的算法，其中包括指數(shù)運算和對數(shù)運算，這就是CORDIC算法的雛形。在提出這個算法之后，Volder將其應(yīng)用在導航領(lǐng)域之中。但是在當時這個算法并沒有被廣泛的討論和應(yīng)用。直到1980 年，Haviland 和Tuszynski[1]給出了一種全模式的CORDIC算法的處理芯片。在這之后，CORDIC算法才引起人們的關(guān)注，被應(yīng)用于各種領(lǐng)域。Hu Y H[2]將CORDIC算法應(yīng)用于基于VLSI的數(shù)字信號處理領(lǐng)域。應(yīng)用包括離散傅里葉變換的計算、矩陣運算和三角函數(shù)發(fā)生器。在2009 年，Vachhani L,Sridharan K,Meher P K[3]通過FPGA實現(xiàn)高效CORDIC 算法并將其應(yīng)用在機器人探測上。當然，CORDIC算法也可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域。例如，計算機制圖中求點到線的距離、直角坐標與極坐標的相互變換及求多維向量的歐幾里得范數(shù)等，可以預見，CORDIC算法將在未來有更廣泛的應(yīng)用。

目前人們對于CORDIC算法的關(guān)注點主要集中在硬件資源消耗和計算精度兩個問題上。想要獲得高計算精度就必然要消耗更多的硬件資源，因此如何平衡兩者關(guān)系就成了一個重要問題。在文獻[4]中，提出了一種在硬件資源和計算精度之間尋求折中的方法。文中介紹了兩種解決CORDIC算法精度問題的方法，第一種建立在定點數(shù)CORDIC算法的運算基礎(chǔ)上，文中認為輸入變量的不規(guī)范會使誤差變大，因此需要對輸入的變量進行統(tǒng)一、規(guī)范的處理，以此提高CORDIC算法的精度，第二種方法是針對于浮點數(shù)的CORDIC算法，通過使用混合體系結(jié)構(gòu)降低復雜度，以此提高精度。在實際應(yīng)用中，為了硬件結(jié)構(gòu)的簡單和運算的高效，我們更加偏向于使用定點數(shù)進行CORDIC算法。但是文中介紹的提高定點數(shù)精度的CORDIC算法在硬件結(jié)構(gòu)上還是過于復雜，因此需要提出一種硬件結(jié)構(gòu)簡單，更容易實現(xiàn)的方法來降低誤差。

為了提出一種更好的方法實現(xiàn)硬件資源和計算精度的平衡，就需要對CORDIC 算法的誤差來源進行詳細的分析。CORDIC 算法的誤差可以分為近似誤差和截斷誤差，在任何坐標系的任何模式中，近似誤差是由有限的迭代次數(shù)產(chǎn)生的，而截斷誤差是由有限的數(shù)據(jù)位位寬產(chǎn)生的[5]。Tze-Yun Sung,Yi-Hsun Sung[6]對所有坐標系下CORDIC算法的誤差都進行了分析。包括圓坐標系，雙曲坐標系，線性坐標系的旋轉(zhuǎn)模式和矢量模式，用近似的方式給出了一個誤差的最大值。但是文獻主要是基于數(shù)學分析的角度，給出了近似誤差和截斷誤差的分析結(jié)果。在實際CORDIC 算法的應(yīng)用中，需要有硬件結(jié)構(gòu)的設(shè)計和反正切、正余弦函數(shù)的計算結(jié)果，這些在文章中沒有提到。

本文提出了一種降低CORDIC算法中截斷誤差的方法，將CORDIC算法的流程分為預處理、迭代移位、后處理三個部分，對每個部分進行不同的處理，旨在使用較少的硬件資源同時保持較高的計算精度。文中給出了基于此種方法的硬件架構(gòu)設(shè)計，并做了基于FPGA的仿真實驗，驗證了結(jié)果的可行性和正確性。

2 CORDIC算法原理

CORDIC算法的基本公式如下所示[5]：

其中s(m,i)是非遞減的移位序列，滿足

是第i次旋轉(zhuǎn)的角度。m= +1,- 1,0確定坐標系是圓，雙曲或是線性。δ(i)確定旋轉(zhuǎn)角的方向，+1和-1分別代表不同的方向。由于CORDIC 算法的實現(xiàn)方式很多，以圓坐標系為例，分旋轉(zhuǎn)模式和矢量模式進行原理分析。

通常在旋轉(zhuǎn)模式下，設(shè)定x(0) = 1/k1,其中km=，n 為迭代次數(shù)。y(0) = 0。z(0)為輸入待計算的角度θ。旋轉(zhuǎn)方向δ(i)由z(i)的正負決定，若z(i)為正，則δ(i)為+1，若z(i)為負，則δ(i)為-1。根據(jù)公式(1)(2)(3)(5)可以得到角度θ的正弦值y(n)和余弦值x(n)。

通常在矢量模式下，設(shè)定輸入的值x 和y，通過迭代和旋轉(zhuǎn)，使y(i)逐漸逼近于0。旋轉(zhuǎn)方向δ(i)由y(i)的正負決定，若y(i)為正，則δ(i)為-1，若y(i)為負，則δ(i)為+1。同樣根據(jù)公式(1)(2)(3)(5)，可以得到反正切函數(shù)z(n) = arctan(y/x)，得到向量(x,y)的長度d=x(n)*(1/k1)。

3 CORDIC算法的誤差

在研究CORDIC算法的時候，我們需要在硬件資源的使用和計算精度上做出平衡，這就需要對CORDIC算法的誤差進行分析。CORDIC算法的誤差由迭代次數(shù)n，旋轉(zhuǎn)角度小數(shù)位位數(shù)b，x和y的小數(shù)位位數(shù)bv確定。在本文中b和bv采用相同的大小。CORDIC算法的誤差可以分為兩部分：近似誤差和截斷誤差。EA表示近似誤差最大值，由有限的迭代次數(shù)造成，ER表示截斷誤差最大值，由有限的數(shù)據(jù)位位寬造成。

根據(jù)文獻[6]，圓坐標系下旋轉(zhuǎn)模式的近似誤差為

截斷誤差為

矢量模式下的近似誤差為

截斷誤差為

基于以上的理論推導，可以確定迭代次數(shù)和小數(shù)位位數(shù)對于CORDIC算法的誤差的影響，如圖1和圖2所示。

圖1 圓坐標系旋轉(zhuǎn)模式誤差

圖2 圓坐標系矢量模式誤差

4 降低截斷誤差的方法

4.1 方法簡述

從前文的分析中可以得知，增加數(shù)據(jù)位位寬和迭代次數(shù)可以顯著的提高CORDIC 算法的精度，但是同時也會消耗更多的硬件資源。降低近似誤差，只需要增加迭代的次數(shù)，但是降低截斷誤差卻不能只是簡單的增加數(shù)據(jù)位位寬。過于長的數(shù)據(jù)位位寬不僅會消耗更多的硬件資源，同時也會對后續(xù)的數(shù)據(jù)處理造成影響。因此，需要有一個合適的方法來降低截斷誤差。

通過此種方式實現(xiàn)CORDIC 算法，完整的步驟可以分為預處理、迭代移位、后處理三個部分。三個步驟如圖3所示。

圖3 實現(xiàn)改進CORDIC算法完整步驟

為了有更高的精度，我們選擇在預處理部分進行數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理和擴充數(shù)據(jù)位位寬。在迭代移位的過程中如果改變數(shù)據(jù)位位寬，很可能會產(chǎn)生溢出問題，因此選擇在后處理部分對迭代移位后的數(shù)據(jù)進行截斷。這樣就可以保證在迭代移位部分提高了計算精度，同時輸出位寬又可以根據(jù)實際的需要進行截取。

4.2 預處理

預處理部分可以分為對輸入數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理和對輸入數(shù)據(jù)的位寬進行擴充兩個模塊。假設(shè)輸入數(shù)據(jù)x_in和y_in為16bit 定點數(shù)，最高位為符號位。對輸入數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理要計算除符號位之外的先導零的個數(shù)。比較x_in和y_in的先導零個數(shù)，j為兩者先導零個數(shù)的較小值，根據(jù)公式

可以得到j(luò)的值。其中m為輸入數(shù)據(jù)位寬，ε= 2-b為精度。在硬件設(shè)計中，可以通過一個15-4優(yōu)先編碼器和一個逐位比較的或門來得到j(luò)的值。x_in和y_in并行輸入逐位比較的或門，可以得到兩者之間較高位的1所在的位置。再通過15-4優(yōu)先編碼器得到較高位的1之前先導零的個數(shù)。在得到j(luò)之后，統(tǒng)一將x_in和y_in左移j位。為了防止迭代過程中發(fā)生溢出，還要在符號位后增加兩個0 位。根據(jù)計算，可以得到k1的值在1.414 和1.646 之間，因此擴充兩個0 位完全可以避免溢出。15-4優(yōu)先編碼器的真值表如表1所示。

表1 15-4優(yōu)先編碼器真值表

對輸入數(shù)據(jù)的位寬進行擴充就是在輸入數(shù)據(jù)末尾補零。我們將輸入數(shù)據(jù)擴充為32bit。也就是在進行完數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理之后需要在末尾補14 位的0。預處理硬件設(shè)計如下圖4所示。

圖4 預處理硬件設(shè)計

4.3 迭代移位

CORDIC 算法的單層迭代移位結(jié)構(gòu)如圖5 所示。它需要1 個多路復用器，3 個加/減法器，2 個移位器。旋轉(zhuǎn)方向由selx,sely,selz定義，多路復用器根據(jù)旋轉(zhuǎn)模式或矢量模式來進行選擇。當模式為旋轉(zhuǎn)模式時，旋轉(zhuǎn)方向由sign(zi)確定。當模式為矢量模式時，旋轉(zhuǎn)方向由sign(yi)確定。要實現(xiàn)并行流水線的CORDIC 算法，只需要對單層的結(jié)構(gòu)進行疊加就可以實現(xiàn)。疊加的次數(shù)取決于迭代次數(shù)N。

圖5 單層迭代結(jié)構(gòu)

4.4 后處理

后處理的部分實際上就是對迭代移位后輸出的數(shù)據(jù)進行位寬的縮減，本質(zhì)上也是對前導零的去除?？s減的原則是，首先從符號位后最高位開始判斷，如果最高位為0，則向左移1 位，繼續(xù)判斷下一位，若還為0，則繼續(xù)向左移1位，判斷下一位，直到遇到為1的位數(shù)，則停止判斷。對0的位數(shù)舍去完之后，整體保留16bit。設(shè)后處理部分總共左移的位數(shù)為num。后處理部分流程圖如圖6所示。

圖6 后處理流程圖

通過流程圖可知，實現(xiàn)后處理部分需要通過循環(huán)結(jié)構(gòu)來進行判斷，為了節(jié)省硬件資源，可以使用計數(shù)器來實現(xiàn)循環(huán)結(jié)構(gòu)。因此，后處理部分需要1 個累加器和1 個計數(shù)器，1 個寄存器。將需要處理的數(shù)據(jù)放入寄存器，在每個計數(shù)器+1時進行逐位判斷。后處理結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 后處理結(jié)構(gòu)

最后可以總觀整個流程中對數(shù)據(jù)的左移，可以得到數(shù)據(jù)在預處理部分左移的位數(shù)為14 +j,在后處理部分左移的位數(shù)為num- 16。所以整個流程對數(shù)據(jù)的放大為2j+num-2倍。也就是說得到的數(shù)據(jù)精度為ε=2j+num-2,在改進后的CORDIC 算法中，可以在預處理和后處理部分去除無意義的前導零，以此提升精度。

5 仿真與測試

在本設(shè)計中采用Spartan 3E 開發(fā)板，用Verilog 對CORDIC 算法在圓坐標系下的矢量模式進行了描述，采用流水線結(jié)構(gòu)。對于100000 組輸入范圍在(0,10000)的獨立均勻分布的16bit 數(shù)據(jù)進行基于FPGA的圓坐標系矢量模式下的CORDIC 算法計算。選擇迭代次數(shù)為16 次，在預處理時將其擴充為32bit，在后處理時保留16bit。為了驗證其正確性，對其實現(xiàn)過程用ModelSim10.5進行仿真，仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8 ModelSim仿真結(jié)果

從仿真結(jié)果中可以看出輸入和輸出結(jié)果之間存在延時，這跟預處理和迭代移位過程有關(guān)。

提取仿真過程中激勵文件隨機生成的100000 組輸入值，對比理想輸出相位值、幅度值和實際輸出相位值、幅度值之間的絕對誤差。其絕對誤差的分布如圖9所示。

圖9 使用截斷方法的CORDIC算法的絕對誤差分布

計算得到幅度值的平均絕對誤差為1.67*10-2，方差為1.3956*10-4。相位值的平均絕對誤差為1.1*10-3，方差為2.0246*10-6。對比使用相同數(shù)據(jù)位位寬的傳統(tǒng)CORDIC算法，在精度上有了一定的提升。

6 結(jié)束語

該文簡要介紹了CORDIC 算法的原理，從硬件實際應(yīng)用角度出發(fā)，提出了一個降低CORDIC 算法截斷誤差的方法。實現(xiàn)了對復雜函數(shù)的高精度運算，并給出了圓坐標系矢量模式下的仿真結(jié)果。在實驗過程中，可以通過改變迭代的次數(shù)或是數(shù)據(jù)位位寬來滿足不同的精度要求。從仿真結(jié)果來看，提出的方法可以很好的在精度要求和硬件資源消耗上達到平衡。這個方法在本文中只給出了在圓坐標系矢量模式的應(yīng)用分析，在以后的研究中，可以將這個方法推廣到圓坐標系、線性坐標系、雙曲坐標系的不同模式中。為CORDIC 算法計算開方、反三角等復雜函數(shù)問題提供了一個新的處理方法，具有一定的借鑒意義。