【摘要】：低密度校驗(yàn)碼(Low-Density Parity-Check,LDPC Codes)最早由Gallager博士在1962年提出。隨著計(jì)算機(jī)仿真水平的提高和現(xiàn)代編碼理論的興起,近年來(lái)LDPC碼獲得了信道編碼理論研究者的廣泛關(guān)注。作為一種具有接近Shannon限性能的好碼,LDPC碼不僅設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,而且在糾錯(cuò)能力、譯碼性能和硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度方面具有較大優(yōu)勢(shì),因此在許多通信系統(tǒng)中具有廣闊的應(yīng)用前景。近年來(lái),LDPC碼的高效編譯碼器實(shí)現(xiàn)逐漸成為研究工作的一個(gè)熱點(diǎn),而且科研人員對(duì)編譯碼器的數(shù)據(jù)傳輸速率的要求越來(lái)越高。通常,LDPC碼的編譯碼器設(shè)計(jì)可以通過(guò)不同的計(jì)算平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn),大致上包括CPU,FPGA,GPU等等。近年來(lái),利用圖像處理器(Graphic Processing Unit,GPU)的并行計(jì)算功能來(lái)進(jìn)行算法加速成為一項(xiàng)新的研究熱門(mén)領(lǐng)域。針對(duì)基于CPU平臺(tái)的LDPC碼譯碼可能帶來(lái)的延遲問(wèn)題,本文提出了一種基于CUDA架構(gòu)的LDPC碼的并行譯碼方案。CUDA是一種全面支持GPU通用計(jì)算的并行架構(gòu)。文章首先研究了CUDA架構(gòu)下的硬件系統(tǒng)和軟件體系,介紹了LDPC碼的基本原理并且重點(diǎn)介紹了它的歸一化最小和譯碼算法,然后結(jié)合兩者以及本文使用的軟硬件環(huán)境,實(shí)現(xiàn)了CUDA并行譯碼實(shí)現(xiàn)時(shí)的具體編譯碼方案,最后分析了影響系統(tǒng)譯碼速度的因素。并與CPU平臺(tái)上LDPC碼的串行譯碼的仿真性能進(jìn)行了比較,驗(yàn)證了采用CUDA并行譯碼在保證譯碼性能的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了對(duì)譯碼過(guò)程的加速,有效減少了譯碼時(shí)延,提高了系統(tǒng)吞吐量。
[Abstract]:Low density check code (Low-Density Parity-Check,LDPC Codes) was first proposed by Dr. Gallager in 1962. With the improvement of computer simulation level and the rise of modern coding theory, LDPC codes have been widely concerned by channel coding theory researchers in recent years. As a good code with close to Shannon limit performance, LDPC code is not only simple in design, but also has great advantages in error correction ability, decoding performance and hardware implementation complexity, so it has a broad application prospect in many communication systems. In recent years, the implementation of efficient codecs of LDPC codes has gradually become a hot topic of research work, and researchers have higher and higher requirements for the data transmission rate of codecs. In general, the encoder and decoder design of LDPC codes can be realized by different computing platforms, including CPU,FPGA,GPU and so on. In recent years, using the parallel computing function of image processor (Graphic Processing Unit,GPU) to accelerate the algorithm has become a new research hot field. In order to solve the problem of delay caused by LDPC code decoding based on CPU platform, a parallel decoding scheme of LDPC code based on CUDA architecture is proposed in this paper. Cuda is a parallel architecture that supports GPU general computing in an all-round way. This paper first studies the hardware system and software system under CUDA architecture, introduces the basic principle of LDPC code and focuses on its normalization minimum and decoding algorithm, and then combines the two and the software and hardware environment used in this paper. The encoding and decoding scheme of CUDA parallel decoding is implemented, and the factors that affect the decoding speed of the system are analyzed. The simulation performance of serial decoding of LDPC codes on CPU platform is compared with that of LDPC codes on LDPC platform. It is verified that CUDA parallel decoding not only ensures the decoding performance, but also accelerates the decoding process, effectively reduces the decoding delay and improves the throughput of the system.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.22

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