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姓名	李承哲(Cheng-Jhe Lee)  查詢紙本館藏	畢業系所	電機工程學系
論文名稱	使用分區對角化預補償於室內可見光多模式多輸入多輸出的可重構之高速奇異值分解處理器 (Reconfigurable Multi-mode SVD Processor for Indoor VLC Multi-user MIMO System with Block Diagonalization Precoding)
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摘要(中)	近年來，MIMO (Multi-Input Multi-Output 多輸入多輸出)系統在無線通訊的發展日新月異。其不只能夠大量增加系統的吞吐量，更能夠藉由使用多天線來提升效能。首先本文深入探討不同的奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)硬體演算法，像是2-sided Jacobi、Golub-Kahan等，並分別對其優點與缺點做出分析。接下來，本文講述使用的Givens Rotation SVD (GR-SVD)演算法，並講述選用此演算法的好處。本文以室內多輸入多輸出系統環境切入，並分析其環境跟一般無線通訊環境的不同，並指出室內多輸入多輸出系統相對於一般無線通訊系統的優缺點。本文使用分區對角化預補償作為硬體實現的目標，模擬分析分區對角化預補償的效果，並且據此設計能夠搭配2x2 4用戶、4x4 2用戶、8x8 1用戶之高速奇異值分解，使得用戶的靈活度大幅度提高，對應未來天線數的增加有大幅助益。本文介紹了硬體設計的考量跟電路的運作模式，詳細敘述了如何克服硬體電路設計中的困難跟挑戰。經由NC-Verilog來驗證電路邏輯，最後我們將電路輸出結果跟Matlab來做交叉比對，並使用TSMC-40nm製程來實現硬體電路。詳述了Cell-Based的設計流程，展示出如何使用Design Compiler跟 IC Compiler，我們從設計結果可以得知面積跟功耗都有不小的改善。最後再用本文設計結果來和其他論文及參考資料做比較，並得出本文設計結果的優點與缺點。
摘要(英)	In recent years, MIMO (Multi-Input Multi Output) has become a significant system. MIMO techniques bring many benefits to communication system, such as higher throughput and reliability. However, more different configurations of antennas between transceivers and receivers, there are a few issues to be solved. In this thesis, Indoor VLC MIMO system is investigated. At first, difference between normal MIMO wireless system and Indoor VLC MIMO system is discussed. Then, SVD (Singular Value Decomposition) technique is presented, which is a common used technique for precoding. In order to increase the flexibility, the block diagonalization precoding is employed to support Multi-user. This thesis proposes a reconfigurable architecture which can compute SVD for 2x2 for four users, 4x4 for two users, 8x8 for one user. This design archives low area and low power. The proposed architecture is implemented with TSMC-40nm technology. Finally, we compare with the literature, we can find the propose architecture brings high power efficiency.
關鍵字(中)	★ 奇異值分解 ★ 可見光通訊 ★ 多輸入多輸出 ★ 可重構 ★ 分區對角化預補償	關鍵字(英)	★ Singular Value Decomposition ★ Visible Light Communication ★ Multi-Input Multi-Output ★ Reconfigurable ★ Block Diagonalization Precoding
論文目次	摘要 I ABSTRACT II 致謝 III 目錄 IV 圖目錄 VII 表目錄 X 第一章 緒論 1 1.1系統介紹 1 1.1.1 室內可見光多輸入多輸出系統 1 1.1.2 模擬環境與參數 1 1.2 BLOCK DIAGONALIZATION PRECODING 2 1.3 研究動機 10 1.4 論文架構 10 第二章 SVD 相關演算法 11 2.1 HOUSEHOLDER 變換 11 2.2 平面旋轉 12 2.2.1 Givens Rotation 12 2.2.2 CORDIC 12 2.3 2-SIDED JACOBI MATHOD 14 2.4 GOLUB-KAHAN ALGORITHM 16 2.5 各演算法之比較 16 第三章 GR-SVD 演算法 17 3.1 二對角化矩陣 17 3.2 位移QR 與 WILKINSON SHIFT 19 3.3 CHASING 21 3.3.1 Chasing 21 3.3.2 收斂判定與矩陣分割 22 3.4 演算法流程 23 第四章 GR-SVD 硬體電路設計 26 4.1 硬體系統方塊圖 26 4.2 暫存器陣列設計 28 4.3 CORDIC 30 4.4 LOCAL CONTROLLER 34 4.4.1 Bidiagonalization Controller 36 4.4.2 First GR Controller 38 4.4.3 Main Chasing Controller 40 4.5 PRIORITY ENCODER 42 4.6 CONVERGE CHECK 45 4.7 WILKINSON SHIFT CALCULATOR 電路設計 46 4.8 DATA BUS 之電路設計 49 4.9 GLOBAL FSM CONTROLLER之電路設計 50 4.10 TIMING DIAGRAM 51 第五章 晶片實現 53 5.1 設計流程 53 5.2 定點數量化分析 55 5.3晶片設計結果 60 5.3.1 Synthesis 60 5.3.2 模擬結果驗證 63 5.3.3 晶片結論 68 5.4 晶片結論 70 5.5 FPGA驗證結果 72 5.6 硬體比較 75 第六章 結論 77 參考文獻 78
參考文獻	[1] A. Kumar and S. K. Ghorai, “BER performance analysis of indoor MIMO-VLC system for multipath reflection,” 2018 Technologies for mart-City Energy Security and Power (ICSESP), Bhubaneswar, pp. 1- 5, 2018. [2] 陳信彰, “可重構之高速奇異值分解處理器“ [3] John H. Mathews and Kurtis K. Fink, Numerical methods using Matlab, 4th Edition, Prentice-Hall Inc. 2004. [4] Gene H. Golub and Charles F. Van Loan, Matrix Computations, The Johns Hopkins University Press [5] G. H. Golub and C. Reinsch, “Singular value decomposition and least squares solutions,” Numer. Math., vol. 14, no. 5, pp. 403-420, Apr. 1970. [6] C.-H. Yang, C.-W. Chou, C.-S. Hsu, and C.-E. Chen, “A systolic array based GTD processor with a parallel algorithm,” IEEE Trans. Circuits Syst. I, Reg. Papers, vol. 62, no. 4, pp. 1099–1108, Apr. 2015. [7] D. Guenther, R. Leupers, and G. Ascheid, “A scalable, multimode SVD precoding ASIC based on the cyclic Jacobi method,” IEEE Trans. Circuits Syst. I, Reg. Papers, vol. 63, no. 8, pp. 1283–1294, Aug. 2016. [8] S.Shahshahani and H.Mahdiani, “A High-Performance Scalable Shared-Memory SVD Processor Architecture Based on Jacobi Algorithm and Batcher’s Sorting Network,” in IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS–I: REGULAR PAPERS, VOL. 67, NO. 6, JUNE 2020. [9] C. H. Wu and P. Y. Tsai, “An SVD processor based on GolubReinsch algorithm for MIMO Precoding with adjustable precision” IEEE Transactions on Circuits and Systems, 2019.
指導教授	薛木添(Muh-Tian Shieu)	審核日期	2021-9-30
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