Turbo碼并行譯碼算法設(shè)計與基于CUDA的實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、Turbo碼作為通信信道中一種重要的前向糾錯碼，因其具有接近香農(nóng)理論極限的優(yōu)異特性，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于3G、4G通信標(biāo)準(zhǔn)中，例如UMTS、3GPP LTE、LTE-A通信系統(tǒng)中。但Turbo碼譯碼過程中仍存在一系列問題，如計算復(fù)雜度高、譯碼時延較長等，這些問題嚴(yán)重制約了Turbo碼的應(yīng)用和發(fā)展。
　　圖形處理器(GPU:Graphic Processing Unit)最初被應(yīng)用于圖像渲染，隨著GPU通用計算軟件平臺統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)(C

2、UDA:Compute Unified Device Architecture)的發(fā)布，GPU逐漸被應(yīng)用于通用計算領(lǐng)域，在并行數(shù)據(jù)計算方面展示了極大的潛力。
　　本文針對Turbo碼譯碼過程中最大后驗概率算法(MAP: MaximumA PosteriorProbability)的計算復(fù)雜度高和譯碼速率低等問題，深入研究了MAP算法的計算原理，將MAP算法的計算劃分為三個關(guān)鍵模塊:γ模塊、α，β模塊及似然比模塊。根據(jù)各模塊的數(shù)據(jù)相

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