Implementasi Fast Fourier Transform dan Inverse Fast Fourier Transform pada Teknologi Mobile WiMax Menggunakan FPGA

Pada umumnya teknologi telekomunikasi sekarang ini melakukan pengiriman data secara nirkabel. I/FFT merupakan metode pemecahan sinyal diskrit yang digunakan pada teknologi WIMAX (802.16e). Selama ini FFT hanya dipandang sebagai suatu sistem komputasi namun sekarang FFT sudah menjadi sesuatu yang sangat penting terutama pada komunikasi yang menggunakan BWA (Broadband Wireless Acces ).Dalam pembuatan desain fast fourier transform dan Inverse fast fourier transform di gunakan metode algoritma Cooley-Tukey, dimana spesifikasi yang digunakan mengacu pada 802.16e (1024 titik radiks-4) dengan menggunakan Xilinx Virtex-4 XCVLX25 pada board Field Programmable Gate Array (FPGA) dengan menggunakan bahasa VHSIC Hardware Description Language (VHDL). Desain dengan VHDL ini memodelkan sistem sesuai dengan kebutuhan dari sistem prosesor I/FFT 1024 titik dan mensimulasikannya dengan ModelSim sebelum perangkat lunak sintesis menerjemahkan desain dalam hardware. Kemudian hasil simulasinya dibandingkan dengan pemodelan yang telah dilakukan di MATLAB.Dari hasil pemodelan dan simulasi maka dilakukan sintesis pada tingkat hardware FPGA dengan Xilinx Shynthesize Tools. Dari hasil sintesa blok sistem prosesor I/FFT 1024 titik radiks-4 didapatkan jumlah resource yang dibutuhkan adalah jumlah slice 1%, jumlah slice flip-flop 1%, jumlah 4 LUT (Look Up Table) 1%, dan jumlah IOB 27% dengan error bit maksimum untuk FFT sebesar 5,95% sedangkan pada IFFT 0,1%. Secara keseluruhan, penelitian ini telah membuktikan bahwa I/FFT 1024 titik dengan menggunakan resource seminimal mungkin sehingga memungkinkan untuk pengembangan aplikasi dan power. Namun pada proses pengujiannya membutuhkan blok ADC/DAC. WiMAX, FPGA, VHDL, BWA, Fast Fourier Transform, Inverse Fast Fourier Transform

The Fast Fourier Transform

This tutorial discusses the fast Fourier transform, which has numerous applications in signal and image processing. The FFT computes the frequency components of a signal that has been sampled at n points in O( n log n) time. We explain the FFT and illustrate it by examples and Pascal algorithms. We assume that you are familiar with elementary calculus