在新基建 | MATLAB 助力 5G 小基站研發(fā)（上篇）中，我們介紹了 MATLAB 在 3GPP 5G 標準學(xué)習(xí)和校驗、無線信號發(fā)射和 EVM 測量、波束成形設(shè)計等方面助力 5G 小基站研發(fā)。在下篇中，我們將繼續(xù)探討 MATLAB 其他的硬核功能：

用 MATLAB 快速實現(xiàn)軟件接收機

自動代碼生成實現(xiàn)快速原型開發(fā)

軟件質(zhì)量與安全檢查

5G 小基站廣闊的發(fā)展前景成功地吸引了芯片廠商的關(guān)注，紛紛推出各種小基站硬件平臺，例如 Intel FlexRAN 平臺，NXP Layerscape 集成小基站，高通 vRAN 平臺芯片組，Marvell OCTEON 系列處理器，Xilinx Zynq UltraScale+ RFSoC 等。這些硬件平臺多種多樣，跨越了 ASIC、FPGA、ARM、X86 等各種技術(shù)。如何將算法部署到不同的芯片硬件平臺，以實現(xiàn)多樣化的、有競爭力的產(chǎn)品？你可以使用 MATLAB 基于模型設(shè)計的工作流程，在高層級模型上進行設(shè)計變更、優(yōu)化、測試、驗證，然后自動生成跨平臺的 C/C++ 或 HDL 代碼和測試平臺，從而加速 5G 算法部署到多樣化硬件的過程。利用基于模型的設(shè)計，能夠在模型層面試驗不同的架構(gòu)和算法，反復(fù)調(diào)整參數(shù)，預(yù)測硬件性能，并快速在 SDR、FPGA 或 SoC 硬件上自動建立原型。

（一） 用 MATLAB 快速實現(xiàn)軟件收發(fā)信機1.1 黃金參考模型5G 工具箱提供了很多黃金參考模型，幫助你快速實現(xiàn)5G軟件收發(fā)信機模型。案例和函數(shù)的代碼是白盒的，很容易在此基礎(chǔ)上進行修改、調(diào)試、發(fā)現(xiàn)和解決問題、改進性能。例子 NR PUSCH Throughput 展示了如何測量 5G 物理上行共享信道（PUSCH）吞吐量。該示例可選擇配置采用 3GPP 定義的集群延遲線（CDL）或抽頭延遲線（TDL）信道，也可以選擇配置執(zhí)行理想的或?qū)嶋H的同步和信道估計。為實現(xiàn)理想的同步和信道估計，可從信道模型中重構(gòu)信道脈沖響應(yīng)，用于同步接收和信道估計。選擇實際同步和信道估計時，則利用 DM-RS 信號同步和解調(diào)。為了減少總仿真時間，可以使用 Parallel Computing Toolbox 并行掃描不同的 SNR 條件下的吞吐量。

例子 NR Cell Search and MIB and SIB1 Recovery （https://ww2.mathworks.cn/help/5g/ug/nr-cell-search-and-mib-and-sib1-recovery.html） 演示了如何使用 5G Toolbox 提供的函數(shù)來同步、解調(diào)和解碼真實的 gNodeB 信號。該程序可用于模擬用戶終端下行接收，對主信息塊（MIB）和第一系統(tǒng)信息塊（SIB1）進行解碼。算法實現(xiàn)框圖如下：

你可以將圖中任何模塊替換為自己的算法，此時該示例模型將變成完美的單元模塊算法的測試平臺，而被替換的模塊則變身為性能基線模型。1.2 定點化建模工具通信算法優(yōu)化收斂后，由于其計算密集的特性，一般都需要轉(zhuǎn)化為定點算法，以節(jié)省硬件資源開銷，最終降低產(chǎn)品成本，提高產(chǎn)品競爭力。MATLAB 的定點化工具箱 Fixed-Point Designer 提供豐富的數(shù)據(jù)類型和軟件工具，可以事先在模型中測試和調(diào)試溢出及精度損失等量化效應(yīng)，之后再在硬件上實現(xiàn)設(shè)計。直觀的一項功能如下圖，在定點工具的引導(dǎo)下探索不同的定點數(shù)據(jù)類型及其對系統(tǒng)數(shù)值行為所產(chǎn)生的量化影響。你能觀察到算法中所有變量的動態(tài)范圍，并確保轉(zhuǎn)換后的算法在浮點表示和定點表示下具有一致的行為。

圖中藍色部分是某變量在給定的一組測試用例條件下的取值范圍（包括整數(shù)和小數(shù)部分），灰色部分是當(dāng)前該變量的數(shù)據(jù)類型能支持的取值范圍。如有溢出會紅色高亮顯示，定點工具會自動記錄所有的溢出：

上溢出（overflow）：運算結(jié)果超出了定點數(shù)的整數(shù)部分所能表示的范圍，會引起數(shù)據(jù)被截取或翻轉(zhuǎn) wrap

下溢出（underflow）：運算結(jié)果小數(shù)部分超出了定點數(shù)的小數(shù)部分能表示的范圍，會引起精度損失

識別到溢出后可快速識別、跟蹤并調(diào)試溢出、精度損失以及范圍或精度浪費的問題來源，并將定點設(shè)計與理想的浮點行為進行對比。Fixed-Point Designer 還集成了優(yōu)化工具 fxpopt （https://ww2.mathworks.cn/help/fixedpoint/ref/fxpopt.html），可以自動優(yōu)化尋找滿足給定的數(shù)值精度要求和目標硬件約束的數(shù)據(jù)類型。

% Use the addTolerance method to define tolerances for thedifferences between the original

behavior of the system， and the behavior using the optimized fixed-pointdata types.

tol = 10e-2;

addTolerance（opt， ［model ‘/output_signal’］， 1， ‘AbsTol’， tol）;

result = fxpopt（model， sud， opt）;

Starting parallel pool （parpool） using the ‘local’ profile 。。.

Connected to the parallel pool （number of workers： 4）。

+ Preprocessing

+ Modeling the optimizationproblem

- Constructing decisionvariables

+ Running the optimizationsolver

Analyzing and transferring files to the workers 。。.done.

- Evaluating new solution:cost 180， does not meet the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 198， does not meet the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 216， does not meet the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 234， does not meet the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 252， does not meet the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 270， does not meet the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 288， does not meet the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 306， meets the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 324， meets the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 342， meets the tolerances.

- Evaluating new solution:cost 360， meets the tolerances.

◆ ◆ ◆ ◆

（二） 自動代碼生成實現(xiàn)快速原型開發(fā)完成定點設(shè)計后，可以從定點優(yōu)化模型生成面向 X86 或 ARM 的 C/C++，或用于 FPGA 和 ASIC 設(shè)計的 HDL 代碼。示例 5G NR MIB Recovery Using Xilinx RFSoC Device 展示了如何將 5G 物理層算法自動生成 C/C++ 和 HDL 代碼并部署在 Xilinx Zynq UltraScale + RFSoC ZCU111 評估板中。在 SoC 硬件上實現(xiàn)之前，可以在系統(tǒng)級模型上調(diào)整軟硬件劃分以及驗證 ARM 處理器中軟件算法和 FPGA 中的硬件算法。下圖展示了 FR1 頻段的 SSB 檢測器結(jié)構(gòu)，以及與搜索控制器之間傳遞的參數(shù)和數(shù)據(jù)。SSB 檢測器分為兩個功能部分：SSB 檢測器下變頻 DDC 和 SSB 檢測搜索和解調(diào)。DDC 接收 61.44 Msps 的樣本，糾正頻率偏移和下采樣。頻率偏移值由搜索控制器提供，并被用于粗和細的頻率偏移補償算法。SSB 檢測搜索和解調(diào)接受 7.68 Msps 的樣本，實現(xiàn)兩種工作方式：搜索和解調(diào)。

在上述算法模型的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建 SoC 頂層模型（見下圖），并將硬件目標設(shè)置為 Xilinx Zynq Ultrascale+ RFSoC ZCU111 評估套件。該模型包括 FPGA 模型 soc_5GNRMIBRecovery_fpga（左）和處理器模型 soc_5GNRMIBRecovery_proc（右），它們被實例化為模型引用，分別指向 2 個 Simulink 模型。FPGA 模型包含三個子系統(tǒng)：發(fā)送重復(fù)，向量插值（連接到 DAC）和 5G 小區(qū)搜索接收（連接 ADC）。ARM 模型包含周期運行的搜索控制器算法，協(xié)調(diào)檢測器和解碼器硬件核心，以及內(nèi)存讀寫控制與 FPGA 交換數(shù)據(jù)。頂層模型還包括 FPGA 和 ARM 之間的內(nèi)存通道和內(nèi)存控制器模型。

有了這樣的 SoC 系統(tǒng)模型，便可以使用生成的測試流量或真實 I/O 數(shù)據(jù)來仿真內(nèi)存與內(nèi)部和外部連接，以及調(diào)度和 OS 效果；也可以快速探索不同的系統(tǒng)架構(gòu)，估計硬件和軟件分區(qū)的接口復(fù)雜度，并評估軟件性能和硬件利用率。系統(tǒng)設(shè)計優(yōu)化之后，最終利用 MATLAB 自動代碼生成功能直接部署 HDL 和 C/C++ 代碼到 SoC 芯片中。

（三） 軟件質(zhì)量與安全檢查當(dāng)前全球?qū)νㄐ呕A(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)安全和軟件質(zhì)量的關(guān)注達到了前所未有的高度。除了 3GPP 對架構(gòu)安全、認證和密鑰管理、業(yè)務(wù)安全等標準的研究和制定外，通信設(shè)備廠商在開發(fā)產(chǎn)品過程中的軟件質(zhì)量和安全防護也是其中關(guān)鍵因素。據(jù)統(tǒng)計，高達 90% 的軟件安全問題是由編碼錯誤引起的。嵌入式系統(tǒng)使用手寫或自動生成的 C 等編程語言代碼。

C 語言允許直接訪問內(nèi)存等低級操作，但相關(guān)的安全風(fēng)險也更高。C 語言中的某些代碼構(gòu)造會引入安全漏洞，惡意攻擊者可以利用這些漏洞并執(zhí)行代碼注入、緩存溢出和弧注入等操作。如果攻擊者控制了系統(tǒng)，后果可能是災(zāi)難性的。許多編碼規(guī)范標準，如 CERT C/C++，針對不安全編碼和可能導(dǎo)致可利用漏洞的未定義行為，提供了規(guī)則和建議。MATLAB 持續(xù)升級代碼分析工具 Polyspace：可自動檢查軟件代碼是否符合網(wǎng)絡(luò)安全編碼標準 CERT C/C++、ISO 17961 和 MISRA C:2012 Amendment 1；采用形式化方法證明在所有可能的控制流和數(shù)據(jù)流下都沒有關(guān)鍵運行錯誤；以及包括編碼規(guī)范、安全漏洞、代碼指標和數(shù)百條其他軟件缺陷的檢查。

利用 Polyspace 檢查運行在 ARM 等處理器中的 5G 算法和協(xié)議棧程序，可以提高5G小基站產(chǎn)品的軟件質(zhì)量和安全等級，保障5G通信系統(tǒng)的安全運行。

原文標題：新基建 | MATLAB 助力 5G 小基站研發(fā)（下篇）

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