LTE中MIMO检测算法的研究及并行化实现

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随着移动通信系统的不断演进和各种数据业务的迅猛发展,人们希望通信系统具有更高的数据速率和更低的时延。在4G时代,LTE成为新的技术标准,而MIMO是LTE的核心技术。MIMO,即多输入多输出系统,通过同时设置多根发送天线和多根接收天线以传输多路数据,可以为系统提供分集增益和复用增益。然而,如何将理论上的性能增益在实际系统中实现具有很大的挑战。其中,MIMO检测算法的性能是制约着MIMO技术优势实现的关键因素,开发高性能的MIMO检测算法十分必要。然而,高性能的MIMO检测算法必然带来高实现复杂度,从而导致DSP芯片中对信号的处理时间过长,无法满足实时性要求。  因此,本文的目标就是针对课题组自主研发的,应用于4G无线通信的专用基带处理器——maotu DSP,通过并行化技术,实现一种高性能的MIMO检测算法,提升链路性能的同时避免带来过高的复杂度。主要工作包括:  1、本文首先在LTE下行链路中实现了SD、K-Best、SSFE等三种性能上能够逼近最优的MIMO检测算法,经过对这三种算法性能和复杂度的仿真,结合其并行化实现特点的分析,选择出适合在maotu DSP中进行并行化实现的SSFE算法,为提升maotu DSP芯片的译码性能打下基础。  2、基于对SSFE算法的结构分析,利用maotu DSP中丰富的SIMD指令以及VLIW技术,在一个指令周期内一次性处理16个子载波上的数据,并且尽可能将不同的指令组成一个超长指令,实现了算法的数据级并行和指令级并行,从而设计完成了SSFE算法的并行化。  实验结果证明,SSFE算法并行化后相比于并行化之前的加速比达到了12.84,算法的处理速度取得明显提升;同时,对并行化后SSFE算法复杂度和吞吐量的测试结果表明,算法能够实现的吞吐量达到了参考文献[31]的1.3~1.8倍,在数据链路软件处理时间中的占比从并行化前的64.87%下降到了33%,证明算法的复杂度得到了较大降低。
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