基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现

• 作者: 万雪芬 孔飞跃 崔剑 杨义 蒋学芹 陈思井
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 低密度奇偶校验码 GPU并行译码 增强准最大似然译码器 置信传播译码器 现场可编程门阵列
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 移动互联与通信技术
• 页码范围: 207-215
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6266字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0056226

摘要

增强准最大似然(EQML)译码器对于码长较短的低密度奇偶校验(LDPC)码的译码性能优于传统置信传播(BP)译码器,可较好满足5G移动通信的高可靠性要求,但由于其计算结构复杂导致译码速度大幅降低.为提高EQML译码器的译码速度,提出一种基于GPU的EQML译码器并行化加速方案,压缩并存储不规则LDPC码的奇偶校验矩阵,通过对传统BP译码算法进行重新排序以最大化利用Kernel中的线程,并对再处理过程中的每个阶段进行多码字并行译码,实现内存访问优化及流并行译码.实验结果表明,基于GPU的EQML译码器在保持纠错性能的同时,相比基于CPU的EQML译码器的译码速度约提升了2个数量级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔剑	北京航空航天大学网络空间安全学院	21	83	5.0	8.0
2	杨义	东华大学信息科学与技术学院	22	78	5.0	7.0
3	蒋学芹	东华大学信息科学与技术学院	14	58	5.0	7.0
4	万雪芬	华北科技学院河北省物联网监控工程技术研究中心	15	49	5.0	6.0
8	孔飞跃	东华大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
9	陈思井		1	0	0.0	0.0