本文選題：GPU　切入點(diǎn)：軟件無(wú)線(xiàn)電　出處：《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：隨著信息化發(fā)展和科技進(jìn)步,寬帶無(wú)線(xiàn)通信正在改變著人們的生活方式,人們可以隨時(shí)隨地享受著無(wú)線(xiàn)通信帶來(lái)的生活便利。但是通信協(xié)議的日新月異,需要移動(dòng)終端需要支持多種通信模式,例如個(gè)域網(wǎng)、局域網(wǎng)、城域網(wǎng)、廣域網(wǎng)。軟件無(wú)線(xiàn)電可以實(shí)現(xiàn)在不改變硬件結(jié)構(gòu)的情況下,可以支持多種通信模式和通信協(xié)議。在這些無(wú)線(xiàn)通信協(xié)議中,MIMO技術(shù)的信道容量與發(fā)射端和接收端的最小天線(xiàn)數(shù)成線(xiàn)性關(guān)系,這使得MIMO技術(shù)成為無(wú)線(xiàn)通信應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一。同時(shí),OFDM技術(shù)由于較高的頻譜利用率、能有效對(duì)抗無(wú)線(xiàn)信道多徑衰落和易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),也成為最不可或缺的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)。目前較為先進(jìn)的無(wú)線(xiàn)通信協(xié)議都融入了MIMO技術(shù)和OFDM技術(shù),形成MIMO-OFDM無(wú)線(xiàn)通信。無(wú)線(xiàn)通信由于實(shí)際需要,要求具備高速率、高保真、低延遲、多用戶(hù)的特點(diǎn),這就需要無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)不僅僅具有較高吞吐率和處理能力,同時(shí)需要有較低的誤碼率。MIMO-OFDM無(wú)線(xiàn)通信物理層主要有三類(lèi)算法:信道糾錯(cuò)編譯碼算法、OFDM算法、MIMO檢測(cè)算法。本文在GPU平臺(tái)上提出了細(xì)粒度軟件無(wú)線(xiàn)電通信算法,并創(chuàng)造性地利用GPU構(gòu)建了軟件無(wú)線(xiàn)電實(shí)時(shí)通信系統(tǒng)。具體的講,主要進(jìn)行了如下研究:1)提出了以CPU為控制器、GPU為基帶處理器的異構(gòu)軟件無(wú)線(xiàn)電平臺(tái)Cu Sora。該平臺(tái)將Sora無(wú)線(xiàn)電平臺(tái)和GPU處理器相結(jié)合,利用Sora平臺(tái)無(wú)線(xiàn)電前端和系統(tǒng)整體框架收發(fā)無(wú)線(xiàn)信號(hào)、完成MAC層的處理,同時(shí)利用GPU處理器對(duì)系統(tǒng)物理層進(jìn)行處理,使得吞吐率和誤碼性能滿(mǎn)足無(wú)線(xiàn)通信協(xié)議的要求。Cu Sora平臺(tái)同時(shí)設(shè)計(jì)了MAC層控制器,可以完成多模式多標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議通信的相互切換。2)提出了基于GPU的細(xì)粒度并行編譯碼算法和GPU加速器結(jié)構(gòu)。本文針對(duì)目前較為常見(jiàn)的卷積碼、Turbo碼和LDPC碼,分析了三種糾錯(cuò)碼計(jì)算特性,針對(duì)GPU平臺(tái)選擇了合適的改進(jìn)算法,分別提出了基于GPU的細(xì)粒度并行算法,在取得良好并行性的同時(shí),利用有效的誤碼性能保護(hù)機(jī)制,降低并行算法對(duì)誤碼率的影響。本文利用Fermi架構(gòu)的GPU處理器實(shí)現(xiàn)了三種糾錯(cuò)碼的高吞吐率高誤碼性能編碼器和譯碼器。相對(duì)于通用處理器實(shí)現(xiàn),三種GPU譯碼器可以獲得兩個(gè)到三個(gè)數(shù)量級(jí)的性能提升,同時(shí)都優(yōu)于目前其他同類(lèi)的譯碼器。3)提出了基于GPU的細(xì)粒度并行OFDM算法和GPU加速器結(jié)構(gòu)。本文針對(duì)目前較為常見(jiàn)的OFDM調(diào)制解調(diào)、同步、信道估計(jì)等常見(jiàn)OFDM算法,分析了三類(lèi)算法的計(jì)算特性,分別提出了基于GPU的細(xì)粒度并行算法。并行算法在取得良好并行性的基礎(chǔ)上,有效地保證了各個(gè)子載波攜帶樣本信息的正確性和子載波之間樣本信息的重組和交換。本文利用Fermi架構(gòu)的GPU處理器實(shí)現(xiàn)了三類(lèi)OFDM并行算法的加速器,采用了多種加速優(yōu)化方法,相對(duì)于無(wú)線(xiàn)協(xié)議的實(shí)時(shí)吞吐率,GPU加速器最終吞吐率可以獲得一到兩個(gè)數(shù)量級(jí)的性能提升。4)提出了基于GPU的細(xì)粒度并行MIMO檢測(cè)算法和GPU加速器結(jié)構(gòu)。本文針對(duì)PIC MIMO檢測(cè)算法,分析了該類(lèi)算法的計(jì)算特性,提出了基于GPU的細(xì)粒度并行算法。算法在取得良好并行性的基礎(chǔ)上,有效地還原了各個(gè)接收向量的復(fù)數(shù)樣本信息。最后利用Fermi架構(gòu)的GPU處理器實(shí)現(xiàn)了PIC檢測(cè)并行算法的加速器。相對(duì)于通用處理器,GPU加速器可以獲得兩個(gè)數(shù)量級(jí)的吞吐率提升,同時(shí)優(yōu)于目前其他MIMO檢測(cè)器。5)提出并實(shí)現(xiàn)了基于GPU的軟件無(wú)線(xiàn)電原型系統(tǒng)。本文針對(duì)目前通用的Wi Fi(802.11a)、Wi MAX(802.16d)無(wú)線(xiàn)通信協(xié)議,分析兩種無(wú)線(xiàn)通信協(xié)議物理層的算法模塊鏈路,提出了基于GPU的OFDM無(wú)線(xiàn)通信參數(shù)化軟件無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。本文利用上述基于GPU的物理層中典型編譯碼并行算法、OFDM并行算法和MIMO檢測(cè)并行算法,組合實(shí)現(xiàn)兩種通信協(xié)議的物理層;以Cu Sora平臺(tái)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于GPU的軟件無(wú)線(xiàn)電原型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)無(wú)線(xiàn)傳輸。相對(duì)于Sora軟件無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng),本文實(shí)現(xiàn)的軟件無(wú)線(xiàn)電原型系統(tǒng)傳輸速率可取得10%到30%的提升。各個(gè)算法模塊的吞吐率都普遍優(yōu)于Sora無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。同時(shí),本文基于Cu Sora的無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)中各個(gè)模塊性能優(yōu)于目前其他CPU、DSP、FPGA平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的同類(lèi)模塊性能。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.04

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