随着通信技术的发展,通信终端逐渐采用软件的方式来兼容多种通信制式和协议。针对以计算机中央处理器(CPU)作为运算单元的传统软件无线电架构,无法满足高速无线通信系统如多进多出(MIMO)等宽带数据的吞吐率要求问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的低密度奇偶校验(LDPC)码译码器的加速方法。首先,根据GPU并行加速异构计算在GNU Radio 4G/5G物理层信号处理模块中的加速表现的理论分析,采用了并行效率更高的分层归一化最小和(LNMS)算法;其次,通过使用全局同步策略、合理分配GPU内存空间以及流并行机制等方法减少了译码器的译码时延,同时配合GPU多线程并行技术对LDPC码的译码流程进行了并行优化;最后,在软件无线电平台上对提出的GPU加速译码器进行了实现与验证,并分析了该并行译码器的误码率性能和加速性能的瓶颈。实验结果表明,与传统的CPU串行码处理方式相比,CPU+GPU异构平台对LDPC码的译码速率可提升至原来的200倍左右,译码器的吞吐量可以达到1 Gb/s以上,特别是在大规模数据的情况下对传统译码器的译码性有着较大的提升。
超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Diff...
详细信息
超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量误差和克拉美劳界的基站布设优化数学模型,可用遗传算法和萤火虫算法等智能算法求解.理论推导和仿真测试表明优化后的基站布设阵型相较于传统的立方体8基站阵型具有更好的平均误差和方差.14.5 m×7.6 m×3 m展厅的实测实验结果表明,经过优化后的基站布设阵型定位精度提高了0.7132 cm,且方差减小了50.6496 cm^(2)具有较高的稳定性.
暂无评论