【摘 要】
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本文在现有向量处理器的基础上,针对复数矩阵算法,通过指令级加速指令来提高基带向量处理器的性能。功能加速包括LS/MMSE信道估计和均衡、基于树搜索的信号检测技术以及5G基带上行链路的SRS信道预编码,以满足5G基站基带上行信道的不同需求。本文先利用Matlab软件将不同复矩阵求逆算法基于不同信道模型进行精度仿真,确定了不同算法的复杂度及适用范围。在分析了行为模型后,根据向量处理器的顶层架构与数微架
【基金项目】
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海南省重大专项ZDKJ2021022南海海上通信技术研究
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本文在现有向量处理器的基础上,针对复数矩阵算法,通过指令级加速指令来提高基带向量处理器的性能。功能加速包括LS/MMSE信道估计和均衡、基于树搜索的信号检测技术以及5G基带上行链路的SRS信道预编码,以满足5G基站基带上行信道的不同需求。本文先利用Matlab软件将不同复矩阵求逆算法基于不同信道模型进行精度仿真,确定了不同算法的复杂度及适用范围。在分析了行为模型后,根据向量处理器的顶层架构与数微架构特性,给出了指令集加速建议,并实现了时钟精确和数据精确的汇编指令集仿真器,验证了向量处理器加速方案的可行性。数据结果基本都是16比特精确,整体精度保持在10-3以上。在研究意义方面,加速指令支持不同场景下的QRD、SVD、LUD等算法。基于本文提出的加速方法,QRD、LUD、Cholesky和SVD算法的性能改善因子分别为1.26、1.67、1.63和2.67。本文主要包含两个创新点:第一,为了对5G微基站上行核心算法进行更快的提速,我们将采用现有的可编程灵活的复向量专用处理器提供加速方案,包括指令融合、指令并行、黑箱指令及指令重排序的方法使现有的复向量处理器能够灵活地选用不同的复数矩阵运算方法,且使得时钟消耗大幅减少,能够满足未来5G发展的演进需求。第二,本设计基于16bit定点数进行算法仿真实现,代替了开销较大浮点数运算模块,在保证精度良好的前提下,降低了复杂度,节约了开销。
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