10.19678/j.issn.1000-3428.0056226
基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现
增强准最大似然(EQML)译码器对于码长较短的低密度奇偶校验(LDPC)码的译码性能优于传统置信传播(BP)译码器,可较好满足5G移动通信的高可靠性要求,但由于其计算结构复杂导致译码速度大幅降低.为提高EQML译码器的译码速度,提出一种基于GPU的EQML译码器并行化加速方案,压缩并存储不规则LDPC码的奇偶校验矩阵,通过对传统BP译码算法进行重新排序以最大化利用Kernel中的线程,并对再处理过程中的每个阶段进行多码字并行译码,实现内存访问优化及流并行译码.实验结果表明,基于GPU的EQML译码器在保持纠错性能的同时,相比基于CPU的EQML译码器的译码速度约提升了2个数量级.
低密度奇偶校验码、GPU并行译码、增强准最大似然译码器、置信传播译码器、现场可编程门阵列
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;河北省重点研发计划;河北省物联网监控工程技术研究中心项目;廊坊市科学技术研究;发展计划
2020-05-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
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