本文關(guān)鍵詞：毫米波MIMO系統(tǒng)接收機(jī)算法的并行化設(shè)計(jì)與GPU實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,驅(qū)動(dòng)著對(duì)新一代移動(dòng)通信技術(shù)的需求,5G是面向2020年以后移動(dòng)通信需求而發(fā)展的新一代移動(dòng)通信系統(tǒng),5G系統(tǒng)的核心技術(shù)之一就是毫米波技術(shù)。毫米波波長(zhǎng)短,因此發(fā)射和接收模塊集成度高,非常適合MIMO架構(gòu)。然而隨著MIMO系統(tǒng)配備的天線數(shù)目的增加,MIMO系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度也不斷增加,算法并行化成為緩解這種矛盾的重要手段；另一方面,由于GPU在并行計(jì)算方面的巨大優(yōu)勢(shì),基于GPU實(shí)現(xiàn)的通信并行算法的研究也是當(dāng)前通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文面向新一代移動(dòng)通信系統(tǒng),對(duì)毫米波MIMO接收機(jī)的算法并行化設(shè)計(jì)展開(kāi)研究,論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：首先,研究了MIMO接收機(jī)均衡檢測(cè)模塊的并行化優(yōu)化設(shè)計(jì)。提出一種低復(fù)雜度的快速并行矩陣求逆方案,該方案基于改進(jìn)的Givens旋轉(zhuǎn)算法,可以有效地避免Givens旋轉(zhuǎn)過(guò)程中的開(kāi)方運(yùn)算以及除法運(yùn)算,從而降低復(fù)數(shù)矩陣求逆問(wèn)題的復(fù)雜度。相比于傳統(tǒng)的矩陣求逆算法,該算法在降低除法復(fù)雜度方面有顯著改善,尤其相對(duì)于經(jīng)典的SGR算法,提出的復(fù)數(shù)矩陣求逆方案可以節(jié)省的峰值乘法操作達(dá)到14.3%,可以節(jié)省的峰值除法操作更是接近60%。基于MATLAB的仿真結(jié)果表明,對(duì)于數(shù)百維甚至上千維的大維矩陣,提出的算法方案仍然適用,說(shuō)明對(duì)于大規(guī)模MIMO (Massive MIMO)接收機(jī),該算法依然具有實(shí)用性。然后,基于混合多核架構(gòu)平臺(tái),對(duì)該復(fù)數(shù)矩陣求逆方案進(jìn)行了并行化實(shí)現(xiàn)�；贑UDA平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)結(jié)果表明,隨著矩陣維數(shù)的增加,并行化實(shí)現(xiàn)體現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)越來(lái)越明顯：當(dāng)矩陣維數(shù)超過(guò)500×500時(shí),基于混合多核架構(gòu)并行實(shí)現(xiàn)的CMI算法耗時(shí)在102毫秒量級(jí),而基于CPU串行實(shí)現(xiàn)的CMI算法耗時(shí)在104毫秒量級(jí),此時(shí),并行算法實(shí)現(xiàn)能獲得超過(guò)20x的加速比,吞吐率能達(dá)到11gigaflops/s。接著,研究了針對(duì)數(shù)據(jù)包編碼的迭代譯碼方案。TGaj工作組提出的數(shù)據(jù)包編碼方案,是一種新的改進(jìn)的LDPC編碼方案,針對(duì)這種包編碼的譯碼研究并不多,本文提出一種基于分層修正最小和算法的迭代譯碼算法。采用分層修正最小和譯碼算法對(duì)每個(gè)LDPC碼字譯碼,然后基于Min-Sum算法計(jì)算錯(cuò)誤碼塊的軟比特信息,并返回迭代譯碼,直到達(dá)到最大迭代次數(shù)或者所有的LDPC碼塊均譯碼正確,則譯碼結(jié)束。仿真結(jié)果表明,不同調(diào)制方式下,經(jīng)過(guò)包校驗(yàn)的迭代譯碼算法均能取得增益：QPSK調(diào)制下,隨著碼率和碼字個(gè)數(shù)的不同,可以取得0.3～1.0dB的增益；在16-QAM以及64-QAM調(diào)制下,隨著碼率的不同,分別可以取得0.5～0.55dB和0.55～1.1dB的增益。最后,基于GPU并行架構(gòu),對(duì)該譯碼方案進(jìn)行了并行化實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)結(jié)果表明：基于GPU平臺(tái)的并行實(shí)現(xiàn)相對(duì)基于CPU平臺(tái)的串行實(shí)現(xiàn)在運(yùn)行時(shí)間上有很大的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)譯碼迭代次數(shù)在30次、碼字個(gè)數(shù)等于10、25以及50時(shí),并行實(shí)現(xiàn)相對(duì)串行實(shí)現(xiàn)的運(yùn)行時(shí)間均能獲得4×的加速比;運(yùn)行時(shí)間加速比跟迭代次數(shù)呈正相關(guān),而隨著碼字個(gè)數(shù)的減少,呈下降的趨勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN851

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

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本文編號(hào)：1303552