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基于GPU的自适应波束形成处理器研究

作　者: 杨旭
导　师: 盛卫星; 马晓峰
学　校: 南京理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: GPU 并行计算自适应波束形成处理器
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

本文围绕大规模天线阵列自适应波束形成处理器的实时实现问题,探索如何采用基于图形处理器(GPU)的并行处理架构,改造现有的自适应波束形成算法,以提高自适应波束形成处理器实时处理能力。本文的主要工作包括：(1)分析了图形处理器(GPU)的硬件架构和并行处理的硬件、软件框架,介绍了CUDA (Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)这一通用并行计算架构的特点和软件开发流程,并且尝试了在CUDA的软硬件环境下算法的并行处理方法。(2)根据GPU和CUDA的特点,对基于正交投影处理的自适应波束形成算法进行了改造,使其能在该硬件平台并行计算,完成了算法的优化编程,并在硬件平台上对算法进行了性能评估和测试。实验结果表明,针对相同的计算任务,采用基于GPU的改进的正交投影算法,同DSP相比,计算速度提高了10倍以上。(3)对快速降秩稳健最小方差自适应波束形成算法(FRRMVB)进行了改造,使其能在GPU加CUDA的硬件平台并行计算,完成了算法的优化编程,并在硬件平台上对算法进行了性能评估和测试。实验结果表明,针对相同的计算任务,采用基于GPU的改进的FRRMVB算法,同DSP相比,计算速度提高了一倍。(4)结合系统对自适应波束形成处理器的需要,提出了一种基于多GPU和FPGA的自适应波束形成处理器的实现方案,给出了具体的实现框图,并详细介绍了框图的组成部分,以及各部分的主要功能和主要接口,并给出了该自适应波束形成处理器中数据流的详细分析。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-11
  1.1 研究历史背景和意义  7-8
  1.2 国内外研究动态  8-10
    1.2.1 DBF处理系统的研究动态  8
    1.2.2 GPU的研究动态  8-10
  1.3 本文的主要内容和安排  10-11
2 图形处理器硬件架构及其软件开发环境  11-25
  2.1 图形处理器及其硬件架构  11-12
  2.2 CUDA架构及其编程模型  12-19
    2.2.1 CUDA架构简介  12-13
    2.2.2 CUDA内核简介  13-14
    2.2.3 线程层次  14-15
    2.2.4 存储器层次  15-19
  2.3 CUDA的软件开发环境  19-22
  2.4 CUDA C并行编程  22-24
  2.5 本章小结  24-25
3 基于GPU的正交化算法的设计与优化编程实现  25-39
  3.1 正交化算法原理  25-26
  3.2 针对CUDA平台对正交化算法的改造  26-32
    3.2.1 基于CUDA的向量相乘函数的优化编程实现  26-28
    3.2.2 基于CUDA的复数向量相乘函数的优化编程实现  28-30
    3.2.3 基于CUDA的正交化算法的优化编程实现  30-32
  3.3 算法仿真及运算速度测试对比  32-38
    3.3.1 测试平台  32-34
    3.3.2 CUDA计时函数  34-35
    3.3.3 基于GPU和CPU的实数向量相乘运算速度测试对比  35-36
    3.3.4 优化前后的虚数向量相乘函数速度测试对比  36-37
    3.3.5 基于DSP和GPU的正交化算法仿真及速度测试对比  37-38
  3.4 本章小结  38-39
4 基GPU的FRRMVB算法的设计与优化编程实现  39-52
  4.1 FRRMVB算法原理  39-41
  4.2 针对CUDA平台对FRRMVB算法的改造  41-48
    4.2.1 基于CUDA的矩阵相乘函数的优化编程实现  41-44
    4.2.2 基于CUDA的矩阵求逆函数的优化编程实现  44-47
    4.2.3 基于CUDA的FRRMVB算法的优化编程实现  47-48
  4.3 算法仿真及运算速度测试对比  48-51
    4.3.1 基于CUDA的矩阵相乘函数速度测试对比  48-49
    4.3.2 基于CUDA的矩阵求逆函数速度测试对比  49-50
    4.3.3 基于DSP和GPU的FRRMVB算法仿真及速度测试对比  50-51
  4.4 章节小结  51-52
5 基于多GPU+FPGA的DBF处理器方案设计  52-62
  5.1 基于多GPU+FPGA的DBF处理器  52
  5.2 基于多GPU+FPGA的DBF处理器实现框架  52-60
    5.2.1 FPGA板卡  53-56
    5.2.2 GPU模块  56-58
    5.2.3 PCI-E总线背板  58-60
  5.3 基于多GPU+FPGA的DBF处理器中数据流分析  60-62
6 总结与展望  62-63
致谢  63-64
参考文献  64-66

基于GPU的自适应波束形成处理器研究

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