三、实现

为了减少仿真所须的时间，并可做更长期的仿真，在实现RAKE接收机的时候，就采用了逐个时隙的处理方式，同时将工作分配给担任主机的PC以及TMS320C62x DSP评估模块（EVM）。

在PC这一端，则是由ManyMobileCDMAs.exe程序来控制整个评估模块，至于I/O测试数据的传输过程、RAKE接收机的输出与相关的控制旗标、以及RAKE接收机初始值的设定，都是透过DSP的“主机连接端口界面”（HPI:Host Port Interface）来处理。由于这部RAKE接收机将采用“逐个时隙”的处理方式，因此为了让它能连续的执行工作，还需要额外的DSP内存缓冲区。控制输入数据（举例来说，参考与输出档案的名称）会搜索信道的数目，它是由ManyMobileCDMAs.exe档案所送出，其来源则是一个文字格式的控制档案，包含多个RAKE接收机程序的控制数据和各种参数。

图4显示了ManyMobileCDMAs.exe程序的执行流程以及它与TMS320C62xTM DSP评估模块的沟通程序。

算法的性能: 程序代码的性能是由下列的方式来验证：假设同一个区域中有许多的移动台，而且它们都使用相同的CDMA频带，然后仿真这些移动台所产生的广播信号。这些移动台在通信区域中的位置是利用Monte Carlo模型来决定，它会替每一个移动台配置六条的信号路径，这些路径的延迟时间和相位则是随机设定：

●   0dB±0.4 dB　 　延迟 0...225  过度采样范围;

● 　-1.2 dB±0.4 dB　延迟 0 ... 511  过度采样范围;

● 　-2.5dB ±0.5 dB　延迟 0 ... 767  过度采样范围;

● 　-4.1dB ±0.6 dB　延迟 0 ... 1023 过度采样范围;

● 　-6.0dB ±0.8 dB　延迟 0 ... 1279 过度采样范围;

● 　-8.5dB ±1.0 dB　延迟 0 ... 1535 过度采样范围。

图5描述了这个路径说明

如果利用Monte Carlo模型来产生数据，那么这些数据的延迟时间与路径特性都会类似于ETSI的路径模型；不但如此，路径的分布也可以采用Monte Carlo模型。接下来，我们将会测量其中一个信道的接收与解码能力；在表2当中，列出了8位I/Q数据的接收错误速率。

为了对数据信道提供错误保护的功能，系统采用了一种“加强型”（turbo）的编码算法，但仍无法更正所有的错误，图6显示了这个算法的工作性能。至于加强型解码过程中所使用的错误，则是由RAKE接收机所产生。

针对射频输入端不同的模拟／数字分辨率，我们也测量了其工作性能；在仿真的环境中，可随时调整输入增益，因此只要一个4位或是6位的ADC转换器，系统就可以接收到有效的数据。但是在现实世界中，由于增益的控制并非那么方便，又必须将信号的衰减列入考虑，因此需要一个8位的ADC转换器。

四、TMS320C62x DSP组件的运算负载

表3详细列出不同例程的CPU运算负载，在编译这些程序代码的时候，我们使用了3.0 Beta版编译程序，编译时的选项则为：-mt -mh -o3 -mw -k -mx。当扩频因子较小的时候，程序的外循环就会造成较大的负担，因此MIP值就会增加。在执行完整搜索的时候，系统会寻找一组完整的新路径；如果是快速搜索，系统则会追踪目前的路径，然后找出一条新路径，并且用它来取代旧路径中最不重要的一条。

表4列出了内存的使用，其中接收(帧)的双缓冲区会使用最多的内存。

如图7所示，若我们要用一个200 MHz的TMS320C62x DSP来实时处理3位引导数据，就需要一个很大的环形缓冲区；事实上，对于一个250MHz的组件，必须缓冲5个完整的I/Q射频(帧)（或是409,600个字节），而此应用等于是降低到了4个射频数据(帧)。

五、结论

在TMS320C62xTM DSP平台上，确实可利用软件来实现WCDMA通讯的RAKE接收机；但在实际应用中，系统却必须对多个用户进行探测，因此每位用户可能都需要一个DSP芯片的支持。而DSP与协处理器的结合还是有实现系统性能的潜力，因为我们可以用硬件来实现大部份复杂的RAKE工作（也就是信号相关性的计算），然后用DSP来执行需要拓展或是智能的功能。