基于CPU-GPU的软件无线电基带并行算法与通信系统架构研究
批准号:
61802419
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
23.0 万元
负责人:
李荣春
依托单位:
学科分类:
计算机系统结构与硬件技术
结题年份:
2021
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
窦勇、黄震、吕绍和、苏华友、乔鹏、王强、申小龙、许金伟
中文摘要
随着无线通信网络的发展,通信协议日益繁多,迫切需要支持多协议多模式通信的软件无线电系统。近年来,基于通用硬件的软件无线电系统由于其成本低、通用性强、编程难度低等优势受到学术界和产业界的重视,而CPU-GPU异构结构成为其中的研究热点。本项目以提高软件无线电系统传输性能和灵活性为目标,基于移动CPU-GPU异构平台,开展软件无线电基带处理并行算法和通信系统架构研究,旨在解决软件无线电系统成本高、通用性差、编程难度高的问题,推动软件无线电走向通用化。首先,基于CPU-GPU异构结构特点和基带算法特征,构建基于CPU-GPU的基带算法并行映射模型;然后以该模型为基础,设计基于CPU-GPU的参数化5G基带并行算法;最后,研究基于CPU-GPU的多模式MIMO软件无线电原型系统,验证模型和算法的有效性。
英文摘要
With the development of wireless communication networks, communication protocols are becoming increasingly numerous, and there is an urgent need to support multi-protocol multi-mode software defined radio (SDR) system. In recent years, the SDR system based on general hardware has been paid much attention by academia and industry because of its low cost, versatility and low programming difficulty. In this research area, CPU-GPU heterogeneous structure has become one of the research hotspots. In order to improve the transmission performance and flexibility of SDR system and to solve the problem of high cost, low versatility and high programming complexity, this research focuses on the parallel baseband algorithms and communication system architecture based on mobile CPU-GPU heterogeneous platform, which can promote the versatility of the SDR system. Firstly, based on the characteristics of baseband algorithms, a parallel mapping model of baseband algorithms based on CPU-GPU is constructed. Then, derived from the model, CPU-GPU based parametric 5G parallel baseband algorithms are designed. At last, we propose multi-mode MIMO SDR prototype system based on mobile CPU-GPU heterogeneous architecture, which can verify the validity of the presented model and algorithms.
随着无线通信网络的发展,通信协议日益繁多,迫切需要支持多协议多模式通信的软件无线电系统。近年来,基于通用硬件的软件无线电系统由于其成本低、通用性强、编程难度低等优势受到学术界和产业界的重视,而CPU-GPU异构结构成为其中的研究热点。本项目以提高软件无线电系统传输性能和灵活性为目标,基于移动CPU-GPU异构平台,开展软件无线电基带处理并行算法和通信系统架构研究,旨在解决软件无线电系统成本高、通用性差、编程难度高的问题,推动软件无线电走向通用化。首先,基于CPU-GPU异构结构特点和基带算法特征,构建基于CPU-GPU的基带算法并行映射模型;然后以该模型为基础,设计基于CPU-GPU的参数化5G基带并行算法;最后,研究基于CPU-GPU的多模式MIMO软件无线电原型系统,验证模型和算法的有效性。.课题开展了CPU-GPU的并行数字基带算法和软件无线电原型系统的研究,发表论文11篇,其中SCI检索5篇,CCF C类会议4篇。课题研发了基于CPU-GPU的QPSK信号解调系统、基于CPU-GPU的卫星数字基带系统,都在工业场景中得到应用。随着GPU性能和普及率越来越高,基于GPU的软件无线电系统将在通信基站、软件无线电等领域得到广泛应用。
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Non-locally Enhanced Feature Fusion Network for Aircraft Recognition in Remote Sensing Images
用于遥感图像中飞机识别的非局部增强特征融合网络
DOI:
10.3390/rs12040681
发表时间:
2020-02
期刊:
Remote Sensing
影响因子:
5
作者:
[Xiong Yunsheng, Niu Xin, Dou Yong, Qie Hang, Wang Kang]
通讯作者:
Wang Kang
GBCNN: A Full GPU-Based Batch Multi-Task Cascaded Convolutional Networks
GBCNN:完全基于 GPU 的批量多任务级联卷积网络
DOI:
10.1109/access.2019.2894589
发表时间:
2019
期刊:
IEEE Access
影响因子:
3.9
作者:
[Li Shijie, Dou Yong, Xu Jinwei, Yang Ke, Li Rongchun]
通讯作者:
Li Rongchun
A Novel Memory-Scheduling Strategy for Large Convolutional Neural Network on Memory-Limited Devices
内存有限设备上大型卷积神经网络的新型内存调度策略
DOI:
10.1155/2019/4328653
发表时间:
2019-04
期刊:
Computational Intelligence and Neuroscience
影响因子:
--
作者:
[Li Shijie, Shen Xiaolong, Dou Yong, Ni Shice, Xu Jinwei, Yang Ke, Wang Qiang, Niu Xin]
通讯作者:
Niu Xin
DOI:
--
发表时间:
2020
期刊:
计算机工程与科学
影响因子:
--
作者:
[李荣春, 周鑫, 潘衡岳, 牛新, 高蕾, 窦勇]
通讯作者:
窦勇
A Uniform Architecture Design for Accelerating 2D and 3D CNNs on FPGAs
用于在 FPGA 上加速 2D 和 3D CNN 的统一架构设计
DOI:
10.3390/electronics8010065
发表时间:
2019-01-01
期刊:
ELECTRONICS
影响因子:
2.9
作者:
[Liu, Zhiqiang, Chow, Paul, Zhou, Jie]
通讯作者:
Zhou, Jie
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