Детальная информация

Цель работы – повышение производительности декодирования квазициклических LDPC–кодов для радиорелейной системы связи на основе многослойного планирования на графическом и центральном процессорах. В перечень решаемых задач входит: реализация программной модели TDMP декодеров на базе CPU и GPU на языках программирования C++ и CUDA; внесение методов повышения производительности; анализ помехоустойчивости и производительности реализованных декодеров; сравнение производительности с аналогичными разработками. В результате работы было продемонстрировано увеличение производительности до 42-х раз на CPU и до 3-х раз на GPU, по сравнению с исходными алгоритмами декодирования, используемыми в рассматриваемой радиорелейной системе. Показано, что предлагаемые реализации декодеров для GPU и CPU обеспечивают более высокую производительность, до 8.47 раз на GPU, и до 3.25 раз на CPU, по сравнению с аналогичными работами. Реализованные в работе алгоритмы могут быть использованы как часть приемного тракта сигналов радиорелейной системы связи. Использовались открытые образовательные ресурсы поиска и анализа информации. Использовались средства автоматизации (автоматизированной) разработки MATLAB, Visual Studio. Применены языки программирования MATLAB, C++, CUDA.

The aim of the work is to improve the decoding performance of quasi–cyclic LDPC codes for a radio relay communication system based on multi–layer scheduling on graphics and central processors. The list of tasks to be solved includes: the implementation of a software model of TDMP decoders based on CPU and GPU in the programming languages C++ and CUDA; introduction of performance improvement methods; analysis of noise immunity and performance of implemented decoders; performance comparison with similar designs. As a result of the work, an increase in performance was demonstrated up to 42 times on the CPU and up to 3 times on the GPU, compared with the original decoding algorithms used in the considered radio relay system. It is shown that the proposed decoder implementations for GPU and CPU provide higher performance, up to 8.47 times on GPU, and up to 3.25 times on CPU, compared with similar works. The algorithms implemented in the work can be used as part of the receiving path of signals of a radio relay communication system. Open educational resources for information search and analysis were used. The automation (automated) development tools MATLAB, Visual Studio were used. The programming languages MATLAB, C++, and CUDA are used.