毫米波MIMO系統(tǒng)接收機算法的并行化設計與GPU實現(xiàn).pdf

1、移動互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，驅動著對新一代移動通信技術的需求，5G是面向2020年以后移動通信需求而發(fā)展的新一代移動通信系統(tǒng)，5G系統(tǒng)的核心技術之一就是毫米波技術。毫米波波長短，因此發(fā)射和接收模塊集成度高，非常適合MIMO架構。然而隨著MIMO系統(tǒng)配備的天線數(shù)目的增加，MIMO系統(tǒng)的實現(xiàn)復雜度也不斷增加，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在并行計算方面的巨大優(yōu)勢，基于GPU實現(xiàn)的通信并行算法的研究也是當前通信領域的研究

2、熱點。本文面向新一代移動通信系統(tǒng)，對毫米波MIMO接收機的算法并行化設計展開研究，論文主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　首先，研究了MIMO接收機均衡檢測模塊的并行化優(yōu)化設計。提出一種低復雜度的快速并行矩陣求逆方案，該方案基于改進的Givens旋轉算法，可以有效地避免Givens旋轉過程中的開方運算以及除法運算，從而降低復數(shù)矩陣求逆問題的復雜度。相比于傳統(tǒng)的矩陣求逆算法，該算法在降低除法復雜度方面有顯著改善，尤其相對于經(jīng)典的SGR算法，

3、提出的復數(shù)矩陣求逆方案可以節(jié)省的峰值乘法操作達到14.3％，可以節(jié)省的峰值除法操作更是接近60％?；贛ATLAB的仿真結果表明，對于數(shù)百維甚至上千維的大維矩陣，提出的算法方案仍然適用，說明對于大規(guī)模MIMO(MassiveMIMO)接收機，該算法依然具有實用性。
　　然后，基于混合多核架構平臺，對該復數(shù)矩陣求逆方案進行了并行化實現(xiàn)?；贑UDA平臺的實現(xiàn)結果表明，隨著矩陣維數(shù)的增加，并行化實現(xiàn)體現(xiàn)的優(yōu)勢越來越明顯:當矩陣維數(shù)超過

4、500×500時，基于混合多核架構并行實現(xiàn)的CMI算法耗時在102毫秒量級，而基于CPU串行實現(xiàn)的CMI算法耗時在104毫秒量級，此時，并行算法實現(xiàn)能獲得超過20×的加速比，吞吐率能達到lgigaflops/s。
　　接著，研究了針對數(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，是一種新的改進的LDPC編碼方案，針對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

5、算法對每個LDPC碼字譯碼，然后基于Min-Sum算法計算錯誤碼塊的軟比特信息，并返回迭代譯碼，直到達到最大迭代次數(shù)或者所有的LDPC碼塊均譯碼正確，則譯碼結束。仿真結果表明，不同調制方式下，經(jīng)過包校驗的迭代譯碼算法均能取得增益:QPSK調制下，隨著碼率和碼字個數(shù)的不同，可以取得0.3～1.0dB的增益;在16-QAM以及64-QAM調制下，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，