基于GPU的MIMO系统软输出球形解码器的设计.pdf

简介：
本文探讨了在GPU平台上实现MIMO系统的软输出球形解码算法的设计与优化，旨在提升无线通信中的数据传输效率和可靠性。 本段落探讨了如何利用GPU的并行处理能力来优化MIMO（多输入多输出）无线通信系统的仿真过程，并特别关注设计一种针对平坦衰落信道的软输出球形解码器，以减少解码时间并提高系统效率。 MIMO系统是现代无线通信技术的重要组成部分。它通过在发射端和接收端使用多个天线同时传输和接收信号来提升数据传输速率及可靠性。然而，随着天线数量增加，解码复杂度也随之上升，这成为性能改进的一大障碍。软输出球形解码器作为一种高效的解决方案，在提供接近最优的解码效果的同时降低了计算负担。 GPU因其强大的并行处理能力而被广泛应用于非图形计算领域如科学计算和数据分析。CUDA（NVIDIA公司开发的一种编程模型）允许开发者使用GPU进行通用计算，而非仅限于图形处理。CUDA将GPU视为一个能够执行并行任务的平台，并提供了丰富的工具和库来充分利用其性能。 在CUDA架构下，GPU由多个SIMD（单指令多数据）流处理器簇组成，每个簇包含若干个流处理器，在同一时钟周期内可以同时执行相同指令但处理不同数据。此外，CUDA还支持多种片上存储器类型，如寄存器、共享内存和常量高速缓存等，这些特性为高效的数据处理和通信提供了便利。 本段落中提到的软输出球形解码器针对平坦衰落信道进行了优化，并提供了解码结果的不确定性信息。通过CUDA编程技术，在GPU上实现了并行化版本的算法，将大量计算任务分配给并发线程，极大地提升了解码速度及整个系统的实时性和吞吐量。 这项工作展示了如何利用GPU和CUDA来改进MIMO系统中的软输出球形解码器设计，并为高性能无线通信系统的开发提供了新的思路。对于从事无线通信、信号处理以及并行计算研究的人员来说具有重要的参考价值。