基于CUDA的寬帶多信道校準(zhǔn)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著圖形處理器(Graphics Processing Unit，GPU)技術(shù)的發(fā)展，GPU強(qiáng)大的浮點(diǎn)運(yùn)算能力和并行處理能力使得它在非圖形領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用?；贕PU的通用計(jì)算(General Purpose GPU，GPGPU)逐漸成為了研究的熱點(diǎn)。
　　NVIDIA公司提出了一個(gè)基于GPU通用計(jì)算的開發(fā)環(huán)境--計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(Compute Unified Device Architecture，CUDA)，它針對(duì)GPU

2、多處理單元的特性，能夠通過并行計(jì)算提高大規(guī)模運(yùn)算的速度。
　　基于自適應(yīng)濾波的自適應(yīng)均衡技術(shù)在通信、雷達(dá)中已經(jīng)得到了大量的應(yīng)用。利用自適應(yīng)濾波原理綜合出的數(shù)字濾波器，對(duì)多信道接收機(jī)各個(gè)信道的增益失配與相移失配可以進(jìn)行精確的信道均衡補(bǔ)償，解決了多信道接收機(jī)的信道校準(zhǔn)問題。
　　在很多情況下，系統(tǒng)校準(zhǔn)往往要求在盡可能短的時(shí)間內(nèi)完成。因此，在保證系統(tǒng)精度的情況下，提高校準(zhǔn)速度，減少校準(zhǔn)所用的時(shí)間十分必要。而在系統(tǒng)校準(zhǔn)的過程中，校準(zhǔn)

3、計(jì)算所用的時(shí)間占了很大的比重。如何有效的縮短校準(zhǔn)計(jì)算所用的時(shí)間，有著十分重要的意義。
　　GUP通用計(jì)算的發(fā)展和CUDA的出現(xiàn)為解決這一問題提供了有效途徑。通過利用GPU強(qiáng)大的浮點(diǎn)運(yùn)算能力和并行處理能力使得校準(zhǔn)計(jì)算得以加速實(shí)現(xiàn)，不再成為系統(tǒng)校準(zhǔn)的瓶頸。
　　本文分析了GPU的特點(diǎn)、發(fā)展歷程，以及NVIDIA公司推出的計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)的軟硬件編程模式。對(duì)基于自適應(yīng)均衡的寬帶多信道校準(zhǔn)算法進(jìn)行了學(xué)習(xí)研究。分別采用CPU和GPU用