华为2020国赛A题：ASIC芯片载波恢复算法设计挑战

2020年数学建模国赛A题是华为公司针对ASIC芯片上的载波恢复DSP算法设计与实现的一道挑战题目。该题目着重考察参赛者对光数字信号处理（DSP）在现代通信系统中的核心作用的理解，以及如何设计和优化算法以适应ASIC芯片的特性。ASIC芯片作为光传输领域的基石，其7纳米工艺的光传输芯片能提供高达800Gbps的数据速率，这体现了高性能和大容量需求。 问题的核心在于，参赛者需要首先理解通信系统的模型，包括调制解调过程、波特率、信道效应（如色散和相位噪声）、噪声模型以及误码率（BER）的概念。在这个过程中，算法设计的第一步是基于物理信道模型设计补偿算法，主要涉及浮点计算。然而，由于ASIC芯片的资源限制和功耗约束，设计者需要将算法转化为适合芯片执行的定点形式，同时要考虑到定点量化噪声对性能的影响。 载波恢复算法是DSP芯片的关键组成部分，它的目标是通过有效补偿相位噪声，确保接收端的信号质量。算法工程师需找到性能与资源消耗之间的平衡，即在满足特定SNR要求（Required SNR，即系统能够容忍的噪声水平）的同时，最大化芯片的效率和稳定性。评估算法性能时，常用的指标是RSNR，它反映了在给定条件下所需的最低SNR值以达到可接受的BER。 在实际操作中，参赛者可能需要熟悉不同类型的调制技术、相位锁定环（PLL）的设计、以及噪声抑制技术，如卡尔曼滤波或决策反馈均衡器。同时，他们还需考虑算法的硬件实现细节，如如何在有限的算术逻辑单元（ALUs）和存储资源下高效地执行乘法、除法和累加等操作，以及如何优化数据流以减少功耗。 这个题目不仅测试了参赛者的数学建模能力，还考察了他们对通信理论、信号处理技术、以及ASIC芯片工程的实际应用知识。通过解决这个问题，参与者将深入理解信号链路优化的重要性，以及在实际芯片设计中如何权衡算法的复杂性和硬件的限制。