基于交替方向乘子法的LDPC码译码方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 通信系统与信道模型 | 第17-19页 |
| 1.2.1 通信系统 | 第17-18页 |
| 1.2.2 常用信道模型 | 第18-19页 |
| 1.3 LDPC码译码算法研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3.1 常用译码算法 | 第19-20页 |
| 1.3.2 LP译码算法研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3.3 并行化译码算法研究现状 | 第21-22页 |
| 1.4 本文主要研究工作和内容安排 | 第22-24页 |
| 第二章 LDPC码及GPU编程技术 | 第24-40页 |
| 2.1 线性分组码简介 | 第24-25页 |
| 2.2 LDPC码概述 | 第25-27页 |
| 2.3 LDPC码的译码算法 | 第27-32页 |
| 2.3.1 置信传播译码算法 | 第27-30页 |
| 2.3.2 最大似然译码算法 | 第30-32页 |
| 2.4 基于GPU的CUDA编程技术 | 第32-39页 |
| 2.4.1 CUDA编程模型 | 第33页 |
| 2.4.2 线程结构 | 第33-35页 |
| 2.4.3 GPU体系架构 | 第35-37页 |
| 2.4.4 CUDA存储器模型 | 第37-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于ADMM的线性规划译码算法 | 第40-50页 |
| 3.1 LDPC码的LP译码 | 第40-41页 |
| 3.2 ADMM LP译码算法 | 第41-47页 |
| 3.2.1 ADMM LP译码算法模型 | 第41-44页 |
| 3.2.2 在检验多面体上的投影算法 | 第44-47页 |
| 3.3 ADMM LP译码算法仿真结果及分析 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于ADMM的LP译码方法的并行化实现 | 第50-64页 |
| 4.1 并行化译码方法设计 | 第50-53页 |
| 4.1.1 ADMM LP的迭代消息传递思想 | 第50-51页 |
| 4.1.2 ADMM LP并行化任务划分 | 第51-53页 |
| 4.2 ADMM LP并行化实现步骤 | 第53-60页 |
| 4.2.1 数据结构 | 第53页 |
| 4.2.2 并行化任务映射 | 第53-59页 |
| 4.2.3 并行化算法优化 | 第59-60页 |
| 4.3 ADMM LP并行化方法仿真结果及分析 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 结论和展望 | 第64-66页 |
| 5.1 研究结论 | 第64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
| 1. 基本情况 | 第72页 |
| 2. 教育背景 | 第72页 |
| 3. 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72页 |
