基于GPU的通信仿真加速方法研究

发布时间：2017-05-26 12:25

  本文关键词：基于GPU的通信仿真加速方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,GPU(Graphic Processing Unit)并行计算的性能不断提升,越来越多的被应用于通用计算领域,这其中包括通信领域。OpenCL (Open Computing Language)是一个为异构计算设计的通用架构和行业标准,广泛适应于GPU、DSP(Digital Signal Processor)等并行处理器。信道模型的仿真是通信系统仿真最耗时的模块之一,本论文基于OpenCL在GPU上对信道模型的仿真加速进行研究。 信道模型主要包括信道系数产生、高斯随机数产生、输入信号过信道滤波三部分,本论文对常用的Jakes模型和SCM(Spatial Channel Model)空间信道模型进行并行仿真研究,目前OpenCL并没有提供产生随机数的库函数,因此本文主要解决高斯随机数产生和信道系数产生两个关键问题。 首先,本论文分析了OpenCL架构和优化技术,并基于OpenCL测试了实验环境中的GTX660GPU的传输带宽、计算能力等性能,对后续的优化研究提供了指导。其次,研究了高斯随机数发生器,推导并实现了同余法与梅森旋转法的并行算法,给出了GPU产生随机数的统计特性与时间性能,GPU并行实现相比CPU(Central Processing Unit)上的函数加速了30到150倍。然后,研究了信道模型的仿真原理与并行性,实现了并行信道系数产生模块,结合并行随机数发生器实现了信号过信道的滤波模块。并且采用静态线程、全局内存合并访问、局部内存缓存、矢量计算、异步执行等方法优化了各个模块。最后,给出了基于GTX660的Jakes信道模型与SCM信道模型GPU仿真结果的分布统计图和时间统计图。 研究结果表明,基于GPU的信道模型在LTE (Long Term Evolution)系统配置条件下可以实现实时的仿真,即使对较复杂的SCM模型30.72MHz采样率,2x2的MIMO(Multi-input Multi-output)信道,中等性能的GTX660GPU仿真1个子帧对应的信道所需要的内核总执行时间约为0.93584ms,小于lms。随着3D/Massive MIMO等技术的引进,信道模型将更复杂,本文对于信道模型仿真加速具有重大的实践意义。
【关键词】：信道模型 随机数 并行计算 OpenCL GPU
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP332
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题研究的背景9-13
• 1.1.1 通信系统链路级仿真综述9-10
• 1.1.2 移动信道的综述10-12
• 1.1.3 GPU通用计算的发展12-13
• 1.2 课题研究内容与意义13-14
• 1.3 论文的结构安排14-15
• 第二章 OpenCL架构与GPU性能测试15-29
• 2.1 OpenCL架构15-19
• 2.1.1 平台模型15-16
• 2.1.2 执行模型16-18
• 2.1.3 内存模型18
• 2.1.4 编程模型18-19
• 2.2 编程步骤19-20
• 2.3 OpenCL优化20-24
• 2.4 GPU性能测试24-27
• 2.4.1 传输性能24-25
• 2.4.2 计算能力25-27
• 2.5 本章小结27-29
• 第三章 基于GPU的高斯随机数产生29-47
• 3.1 高斯随机数产生原理29-31
• 3.1.1 中心极限定理法29-30
• 3.1.2 Polar算法30
• 3.1.3 Box-Muller算法30-31
• 3.2 均匀分布随机数产生原理31-35
• 3.2.1 线性同余法32
• 3.2.2 Mersenne Twister算法32-35
• 3.3 均匀分布随机数的并行实现35-41
• 3.3.1 随机数的并行策略35
• 3.3.2 同余法的并行实现35-38
• 3.3.3 Mersenne Twister算法并行实现38-41
• 3.4 OpenCL仿真结果41-46
• 3.4.1 均匀分布随机数仿真41-44
• 3.4.2 高斯分布随机数仿真44-46
• 3.5 本章总结46-47
• 第四章 基于GPU的信道模型仿真47-73
• 4.1 系统仿真模型47-49
• 4.1.1 系统模型47-48
• 4.1.2 TDL和CDL模型48-49
• 4.2 Jakes信道模型49-53
• 4.2.1 Clarke模型49-51
• 4.2.2 Jakes模型51
• 4.2.3 Jakes改进模型51-53
• 4.3 SCM信道模型53-58
• 4.3.1 SCM模型参数53-56
• 4.3.2 SCM建模56-58
• 4.4 链路级信道模型仿真58-72
• 4.4.1 Jakes模型与SCM模型并行分析58-59
• 4.4.2 仿真系统设计59-61
• 4.4.3 信道模型并行实现61-63
• 4.4.4 OpenCL的优化63-67
• 4.4.5 仿真结果67-72
• 4.5 本章小结72-73
• 第五章 总结与展望73-75
• 参考文献75-79
• 致谢79-81
• 攻读学位期间发表的学术论文目录81

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本文编号：396845