GPU平臺下LDPC碼并行譯碼方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著通信理論的發(fā)展，低密度奇偶校驗碼(Low-Density Parity-Check codes，LDPC codes)作為一種逼近香農(nóng)限的線性分組碼，憑借其較低的譯碼復(fù)雜度和良好的糾錯性能，成為當(dāng)前信道編碼領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并已經(jīng)被普遍的應(yīng)用于數(shù)字通信系統(tǒng)中。和積(Sum Product,SP)譯碼、最小和(MinSum,MS)譯碼以及歸一化最小和(Normalized MinSum,NMS)譯碼在較長LDPC碼字下的譯碼時間過長，不

2、利于實(shí)際應(yīng)用，為了縮短譯碼時間，本文使用圖形處理器(Graphic Processing Unit,GPU)的多核技術(shù)，對上述幾個譯碼算法做出了并行化的研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴概述了LDPC碼的譯碼算法，介紹了幾種常用的信道模型，闡述了信道編碼的起源與發(fā)展，描述了CUDA C編程中的軟硬件系統(tǒng)和通信方式，重點(diǎn)分析了GPU中的存儲結(jié)構(gòu)與優(yōu)化技術(shù)。⑵分析了SP譯碼算法的迭代思想，設(shè)計了SP譯碼算法的并行化譯碼方案，給出了和積

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