GPU加速QAM算法的研究与实现

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雅宝题库解析：
近年来软件无线电技术取得了快速发展。软件无线电技术的目标是建立一个可扩展的硬件平台，通过在这个平台上加载模块化、通用化和标准化的软件来实现各种通信功能。软件无线电是一个开放的体系结构，因为其大部分功能由软件实现，所以具有成本低、易修改、易扩展等特性。正交幅度调制（Quadrature amplitude modulation，QAM）是由两个正交载波的多电平振幅键控信号叠加而成，其基本思想是将基带信号分成水平和正交两路调制，利用振幅和相位两个属性表示基带信号。QAM带宽利用率高、抗噪声性能好，在通信中有广泛应用。近年来，图形处理器（Graphics Processing Units，GPU）的计算能力不断提升，在高性能计算领域取得了广泛应用，并开始应用于通信领域。由于GPU有着极强的计算能力，它可以满足处理实时信号的需求。本文的研究内容是QAM的调制和解调。本文取得的研究成果如下：1、        研究QAM调制和解调过程，将硬件实现的QAM调制和解调算法改为软件实现。由于历史原因，QAM一般由硬件实现，本文分析QAM的硬件实现过程，将其改写为软件算法，调制程序用于生成测试数据，解调程序为本文的重点。2、        研究GPU体系结构和CUDA（计算统一设备体系架构）编程架构，挖掘QAM解调算法的并行特性，对QAM解调算法进行优化，实现高性能QAM解调算法。256-QAM的GPU程序与CPU程序相比达到80倍加速比。3、        抽象QAM解调算法，初步建立QAM解调函数族。本文实现了三种QAM解调算法，分别为16-QAM、64-QAM和256-QAM，通过抽象设计，提取公共部分，分离通用功能和具体实现，初步建立QAM通用解调算法。本文的研究工作涉及软件无线电和高性能计算两个领域，将GPU引入软件无线电系统的基带信号处理部分，提高了信号处理速度。为了衡量GPU的计算性能，本文将GPU与CPU的计算能力进行对比，从实验结构来看，GPU达到了比较好的加速效果。