本文關鍵詞：基于GPU的通信仿真加速方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,GPU(Graphic Processing Unit)并行計算的性能不斷提升,越來越多的被應用于通用計算領域,這其中包括通信領域。OpenCL (Open Computing Language)是一個為異構計算設計的通用架構和行業(yè)標準,廣泛適應于GPU、DSP(Digital Signal Processor)等并行處理器。信道模型的仿真是通信系統(tǒng)仿真最耗時的模塊之一,本論文基于OpenCL在GPU上對信道模型的仿真加速進行研究。 信道模型主要包括信道系數(shù)產(chǎn)生、高斯隨機數(shù)產(chǎn)生、輸入信號過信道濾波三部分,本論文對常用的Jakes模型和SCM(Spatial Channel Model)空間信道模型進行并行仿真研究,目前OpenCL并沒有提供產(chǎn)生隨機數(shù)的庫函數(shù),因此本文主要解決高斯隨機數(shù)產(chǎn)生和信道系數(shù)產(chǎn)生兩個關鍵問題。 首先,本論文分析了OpenCL架構和優(yōu)化技術,并基于OpenCL測試了實驗環(huán)境中的GTX660GPU的傳輸帶寬、計算能力等性能,對后續(xù)的優(yōu)化研究提供了指導。其次,研究了高斯隨機數(shù)發(fā)生器,推導并實現(xiàn)了同余法與梅森旋轉法的并行算法,給出了GPU產(chǎn)生隨機數(shù)的統(tǒng)計特性與時間性能,GPU并行實現(xiàn)相比CPU(Central Processing Unit)上的函數(shù)加速了30到150倍。然后,研究了信道模型的仿真原理與并行性,實現(xiàn)了并行信道系數(shù)產(chǎn)生模塊,結合并行隨機數(shù)發(fā)生器實現(xiàn)了信號過信道的濾波模塊。并且采用靜態(tài)線程、全局內(nèi)存合并訪問、局部內(nèi)存緩存、矢量計算、異步執(zhí)行等方法優(yōu)化了各個模塊。最后,給出了基于GTX660的Jakes信道模型與SCM信道模型GPU仿真結果的分布統(tǒng)計圖和時間統(tǒng)計圖。 研究結果表明,基于GPU的信道模型在LTE (Long Term Evolution)系統(tǒng)配置條件下可以實現(xiàn)實時的仿真,即使對較復雜的SCM模型30.72MHz采樣率,2x2的MIMO(Multi-input Multi-output)信道,中等性能的GTX660GPU仿真1個子幀對應的信道所需要的內(nèi)核總執(zhí)行時間約為0.93584ms,小于lms。隨著3D/Massive MIMO等技術的引進,信道模型將更復雜,本文對于信道模型仿真加速具有重大的實踐意義。
【關鍵詞】：信道模型 隨機數(shù) 并行計算 OpenCL GPU
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP332
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題研究的背景9-13
• 1.1.1 通信系統(tǒng)鏈路級仿真綜述9-10
• 1.1.2 移動信道的綜述10-12
• 1.1.3 GPU通用計算的發(fā)展12-13
• 1.2 課題研究內(nèi)容與意義13-14
• 1.3 論文的結構安排14-15
• 第二章 OpenCL架構與GPU性能測試15-29
• 2.1 OpenCL架構15-19
• 2.1.1 平臺模型15-16
• 2.1.2 執(zhí)行模型16-18
• 2.1.3 內(nèi)存模型18
• 2.1.4 編程模型18-19
• 2.2 編程步驟19-20
• 2.3 OpenCL優(yōu)化20-24
• 2.4 GPU性能測試24-27
• 2.4.1 傳輸性能24-25
• 2.4.2 計算能力25-27
• 2.5 本章小結27-29
• 第三章 基于GPU的高斯隨機數(shù)產(chǎn)生29-47
• 3.1 高斯隨機數(shù)產(chǎn)生原理29-31
• 3.1.1 中心極限定理法29-30
• 3.1.2 Polar算法30
• 3.1.3 Box-Muller算法30-31
• 3.2 均勻分布隨機數(shù)產(chǎn)生原理31-35
• 3.2.1 線性同余法32
• 3.2.2 Mersenne Twister算法32-35
• 3.3 均勻分布隨機數(shù)的并行實現(xiàn)35-41
• 3.3.1 隨機數(shù)的并行策略35
• 3.3.2 同余法的并行實現(xiàn)35-38
• 3.3.3 Mersenne Twister算法并行實現(xiàn)38-41
• 3.4 OpenCL仿真結果41-46
• 3.4.1 均勻分布隨機數(shù)仿真41-44
• 3.4.2 高斯分布隨機數(shù)仿真44-46
• 3.5 本章總結46-47
• 第四章 基于GPU的信道模型仿真47-73
• 4.1 系統(tǒng)仿真模型47-49
• 4.1.1 系統(tǒng)模型47-48
• 4.1.2 TDL和CDL模型48-49
• 4.2 Jakes信道模型49-53
• 4.2.1 Clarke模型49-51
• 4.2.2 Jakes模型51
• 4.2.3 Jakes改進模型51-53
• 4.3 SCM信道模型53-58
• 4.3.1 SCM模型參數(shù)53-56
• 4.3.2 SCM建模56-58
• 4.4 鏈路級信道模型仿真58-72
• 4.4.1 Jakes模型與SCM模型并行分析58-59
• 4.4.2 仿真系統(tǒng)設計59-61
• 4.4.3 信道模型并行實現(xiàn)61-63
• 4.4.4 OpenCL的優(yōu)化63-67
• 4.4.5 仿真結果67-72
• 4.5 本章小結72-73
• 第五章 總結與展望73-75
• 參考文獻75-79
• 致謝79-81
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄81

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本文編號：396845