【摘 要】
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随着5G移动通信技术的不断发展,毫米波技术、大规模MIMO技术也得到了广泛使用。这些新型技术的使用在为人们的研究带来便利的同时,也给预研过程中的信道仿真带来了新的难题。现如今,大部分的通信仿真还都是在Matlab下进行,并且整个计算过程都是串行执行。而大规模MIMO技术以及高维信道模型的使用,使得通信仿真中的计算量大幅增加,单靠CPU串行计算将会严重影响预研过程。而近年来GPU的性能不断提升,在通
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随着5G移动通信技术的不断发展,毫米波技术、大规模MIMO技术也得到了广泛使用。这些新型技术的使用在为人们的研究带来便利的同时,也给预研过程中的信道仿真带来了新的难题。现如今,大部分的通信仿真还都是在Matlab下进行,并且整个计算过程都是串行执行。而大规模MIMO技术以及高维信道模型的使用,使得通信仿真中的计算量大幅增加,单靠CPU串行计算将会严重影响预研过程。而近年来GPU的性能不断提升,在通用计算方面的能力已经远远超过了CPU。另外,NVIDIA公司推出的CUDA并行计算架构为开发者提供了一个能够充分利用GPU这种计算能力的开发平台。因此,本文主要的研究内容是使用CUDA对信道模型的仿真过程进行并行化处理,从而利用GPU来实现对整个系统仿真的加速。首先,本文对CUDA的硬件架构、并行化的原理及编程方法进行分析。然后,本文以CDL-A信道模型为例,将信道建模过程分为天线阵列模型、信道系数生成模型以及信号延迟模型三个部分,并逐一对其进行建模分析。最后,本文分别从CPU计算和GPU计算两个方向对不同场景下的信道模型进行仿真实现。通过对并行计算下的输出结果和串行计算下的输出结果作比较,可以发现,CUDA技术能够用于信道模型的仿真实现,并且其仿真性能要优于传统串行实现下的仿真性能,能达到十几倍的性能加速效果。
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