【摘 要】
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物理层是所有通信技术的核心,它在过去几十年间的蓬勃发展是促成移动通信从第一代(1G)演进到第四代(4G)的关键。如今,面向以万物互联、无人驾驶和AR/VR技术等为标志的新兴场景,移动通信正向高带宽、大连接、低时延和高可靠性的第五代移动通信技术(5G)方向演进,为了满足5G通信技术超低时延的需求,在通用处理器上优化基带信号处理的实时性是当前研究的趋势。本文主要研究了基于GPP的5GNR物理层信道估计
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物理层是所有通信技术的核心,它在过去几十年间的蓬勃发展是促成移动通信从第一代(1G)演进到第四代(4G)的关键。如今,面向以万物互联、无人驾驶和AR/VR技术等为标志的新兴场景,移动通信正向高带宽、大连接、低时延和高可靠性的第五代移动通信技术(5G)方向演进,为了满足5G通信技术超低时延的需求,在通用处理器上优化基带信号处理的实时性是当前研究的趋势。本文主要研究了基于GPP的5GNR物理层信道估计和MIMO检测优化与实现。在充分调研了信道估计和MIMO检测算法的基础上,首先在Matlab平台上实现了 5G NR的物理下行共享信道的链路级仿真,验证了算法的可行性和正确性。然后结合GPP平台的执行特点设计算法的并行化方案,将算法复杂的公式进行拆解和细分,优化算法执行结构和顺序,减少数据间的依赖性,并用AVX-512指令集实现细粒度的数据并行,从而加快运算速度、减少运算耗时,提高系统吞吐率。最后根据仿真结果表明,当天线配置为2发2收时,使用AVX-512指令集后时延降低接近20倍,可以满足项目的需求。
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