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OFDM定时同步并行算法研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-14页
        1.1.1 OFDM技术的发展第11-12页
        1.1.2 OFDM技术的应用第12-13页
        1.1.3 OFDM系统的主要优缺点第13-14页
    1.2 同步偏差对OFDM系统的影响第14-16页
        1.2.1 相位偏差对OFDM的影响第14-15页
        1.2.2 样值偏差对OFDM的影响第15页
        1.2.3 符号定时偏差对OFDM的影响第15页
        1.2.4 载波频率偏差对OFDM的影响第15-16页
    1.3 GPU与CUDA运算平台的发展第16-17页
    1.4 本文主要工作第17-18页
    1.5 本文组织结构第18-19页
第2章 GPU与CUDA平台第19-29页
    2.1 并行计算的概念第19-20页
    2.2 GPU简介第20-22页
        2.2.1 GPU基本概念第20页
        2.2.2 GPU与CPU的比较第20-21页
        2.2.3 GPGPU技术第21-22页
    2.3 CUDA简介第22-26页
        2.3.1 什么是CUDA第22页
        2.3.2 CUDA编程模型第22-23页
        2.3.3 kernel函数第23-24页
        2.3.4 CUDA核心概念第24-26页
    2.4 CUDA C语言第26-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 正交频分复用的原理及其同步技术第29-39页
    3.1 OFDM概述第29-35页
        3.1.1 OFDM基本思想第29-31页
        3.1.2 OFDM的调制与解调第31-32页
        3.1.3 保护间隔和循环前缀第32-34页
        3.1.4 OFDM的系统模型第34-35页
    3.2 OFDM系统中的同步要求第35-36页
    3.3 符号定时同步及其算法简介第36-38页
        3.3.1 带有循环前缀的符号定时同步第36-37页
        3.3.2 定时同步算法第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 定时同步算法的原理与实现第39-57页
    4.1 定时同步算法原理的介绍第39-42页
        4.1.1 算法的前提假设第39页
        4.1.2 算法的推导第39-42页
    4.2 定时同步算法在CPU上的设计与实现第42-46页
        4.2.1 算法实现过程第43-44页
        4.2.2 串行算法的主要部分第44-46页
    4.3 定时同步算法在GPU上的设计与实现第46-51页
        4.3.1 CPU与GPU上的任务划分第46-47页
        4.3.2 并行维度的设计第47页
        4.3.3 并行算法实现过程第47-49页
        4.3.4 并行算法的主要部分第49-51页
    4.4 定时同步算法的结果验证第51-56页
        4.4.1 使用Matlab实现定时同步算法第51-53页
        4.4.2 对定时同步串行算法的结果进行验证第53-54页
        4.4.3 对定时同步并行算法的结果进行验证第54-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第5章 定时同步并行算法性能测试及优化第57-71页
    5.1 测试环境及方法第57-59页
        5.1.1 测试环境第57页
        5.1.2 测试方法第57-59页
    5.2 性能对比第59-61页
        5.2.1 传输带宽第59-60页
        5.2.2 定时同步算法的性能对比第60-61页
    5.3 定时同步并行算法的优化及性能对比第61-69页
        5.3.1 全局存储器访问的优化第62-64页
        5.3.2 主机-设备通信的优化第64-67页
        5.3.3 并行维度对性能的影响及性能对比第67-69页
    5.4 本章小结第69-71页
第6章 总结与展望第71-73页
    6.1 本文主要工作总结第71-72页
    6.2 进一步的研究工作第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77页

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