面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李玉柏 编

图书标签:

• 4G通信
• 高性能计算
• 基带处理
• 并行计算
• 算法分解
• FPGA
• DSP
• 通信算法
• 无线通信
• 嵌入式系统

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564724719

版次：1

商品编码：11572658

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：280

正文语种：中文

内容简介

　　《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》的第一章，也就是第一部分，介绍4G通信技术的概念、关键技术、系统级计算架构，以及实现4G系统需要的多核处理器的发展。第二章对多核DSP本身的结构特性进行概述；第三章重点介绍高性能DSP中常用的两个协处理器：TCP和VCP；第四章和第五章则针对TIDSP的新型高速接口——SRIO和AIF展开相应的讨论，以上四章构成了《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》的第二部分——多核计算的处理平台介绍。从第六章开始，针对IXE-A的基带处理，重点讲述了多核DSP的具体应用，包括第六章介绍LTE-A基带处理核心算法，第七章介绍OFDM调制解调中的FFT／IFFT并行计算，第八章介绍Vitertbi编译码并行计算，第九章介绍Turbo编译码并行计算，第十章介绍并行矩阵运算，第十一章介绍数字滤波器FIR的并行实现。在各章节中，以及书的附录给出了部分程序实例，以方便需要的人员查阅。
　　《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》的读者对象是通信领域的研究生和高年级本科生，以及科学技术界和产业界从事通信技术和DSP技术研究和开发的科研人员和工程技术人员。

目录

第一部分 4G通信技术简介
第一章 4G通信中的系统计算
1.1 什么是4G通信技术
1.2 4G通信技术的五大标准
1.3 4G通信的关键技术
1.4 4G通信技术的系统级计算
1.5 4G通信系统的DSP技术
本章小结

第二部分 多核DSP处理器介绍
第二章 TMS320C66xx多核DSP的主要特征
2.1 多核DSP基本特性
2.2 多核DsP接口及外设概述
2.3 多核DSP的核间通信
2.4 针对无线通信基站的处理架构
本章小结
第三章 TMS320C6000协处理器
3.1 TCP2协处理器及使用方法
3.2 VCP协处理器及使用方法
本章小结
第四章 高速串行接口SRIO及使用
4.1 高速串口SRIO简介
4.2 SRIO的使用方法
4.3 SRIO的性能评估
本章小结
第五章 AIF天线接口介绍及使用
5.1 AIF接口介绍
5.2 AIF的使用方法
5.3 AIF的性能评估
本章小结

第三部分 基于多核DSP的无线通信基带算法
第六章 LTE—A基站的基带处理技术
6.1 LTE-A基站的物理层概述
6.2 LTE-A基站的物理层关键技术
6.3 LTE-A物理层仿真
6.4 LTE-A基带处理的并行算法
本章小结
第七章 FFT／IFFT算法
7.1 FFT／IFFT算法简介
7.2 并行FFT算法
本章小结
第八章 Viterbi译码算法
8.1 Viterbi算法简介
8.2 并行Viterbi算法
本章小结
第九章 Turbo译码器
9.1 Turbo译码算法简介
9.2 并行Turbo算法流程
9.3 基于多核DSP的Turbo性能分析
本章小结
第十章 矩阵求逆算法
10.1 矩阵求逆算法简介
10.2 并行矩阵求逆算法流程
10.3 基于多核DSP的矩阵求逆性能分析
本章小结
第十一章 FIR滤波器
11.1 FIR滤波器的基本原理
11.2 FIR滤波器的并行滤波结构
11.3 FIR并行滤波结构的多核DSP实现
本章小结

第四部分 附录
附录1 TCP2演示程序，SA模式
附录2 TCP2演示程序，SP模式
附录3 VCP2演示程序，硬判决
附录4 VCP2演示程序，软判决
附录5 SRIO性能测试程序
附录6 AIF性能测试程序

高性能计算技术前沿：赋能下一代通信系统 在瞬息万变的通信技术浪潮中，数据传输速率的指数级增长和网络复杂度的急剧攀升，对底层信号处理能力提出了前所未有的挑战。尤其是在4G通信领域，无论是高清视频流、实时互联应用，还是海量物联网设备的接入，都依赖于强大的基带处理能力来高效、稳定地完成信号的调制、解调、编码、解码等关键任务。传统的单核处理器或计算架构已难以满足日益增长的性能需求。因此，探索和应用高性能计算（High-Performance Computing, HPC）技术，将成为突破通信处理瓶颈、实现网络性能飞跃的关键。 本书正是应运而生，旨在深入探讨面向4G通信的高性能计算技术，聚焦于基带处理算法的并行分解与高效实现。我们将抛开繁琐的理论推导，直接切入实际应用，从工程实践的角度出发，为您揭示如何将复杂的基带处理算法拆解成可以并行执行的子任务，并利用现代高性能计算架构将其高效地映射和执行，从而显著提升处理速度、降低延迟，并最终优化整体通信系统的性能。 核心内容概述： 本书将围绕以下几个核心主题展开，每个主题都力求详实、深入，并辅以丰富的实例分析： 第一部分：4G通信基带处理算法剖析与性能瓶颈识别 在深入探讨并行化策略之前，有必要对4G通信中的核心基带处理算法进行一次全面的梳理和剖析。我们将重点关注： OFDM（正交频分复用）技术详解： 详细介绍OFDM的基本原理，包括子载波调制、IFFT/FFT变换、循环前缀（CP）的生成与去除等。我们将重点分析FFT/IFFT运算在基带处理中的计算量和潜在的并行化机会，以及其对硬件资源的需求。 信道编码与解码算法： 深入讲解Turbo码和LDPC码等纠错编码算法在4G中的应用。我们将分析其译码过程中的迭代计算特点，特别是信息传递和求和-产品（Sum-Product）算法等计算密集型环节，识别其并行计算的潜力。 信道估计与均衡技术： 探讨如何通过导频信号实现对时变信道的准确估计，以及如何通过均衡算法补偿信道引起的失真。我们将分析信道矩阵求逆、滤波等运算的计算复杂度，并指出其并行化可行性。 调制与解调过程： 详细阐述QPSK、QAM等调制方式的原理，以及相应的解调过程。我们将分析相干解调、非相干解调中涉及的乘法、累加等基本运算，以及其在并行处理中的优化空间。 关键性能瓶颈识别： 基于上述算法的分析，我们将系统性地识别出在4G基带处理流程中，哪些环节是计算瓶颈（Computational Bottlenecks）和内存瓶颈（Memory Bottlenecks）。通过量化分析，明确哪些算法模块最需要高性能计算的支持。 第二部分：并行计算理论与高性能计算架构概览 本部分将为读者搭建起理解并行化策略和选择合适高性能计算架构的理论基础： 并行计算基本概念： 介绍并行计算的本质，包括数据并行、任务并行、指令级并行等。理解这些概念是进行算法并行分解的基础。 面向嵌入式系统的并行计算模型： 重点介绍与通信基带处理紧密相关的并行计算模型，如SIMD（Single Instruction, Multiple Data）、多核CPU、GPU（Graphics Processing Unit）以及FPGA（Field-Programmable Gate Array）等。 现代高性能计算架构解析： 多核CPU架构： 深入分析多核CPU的缓存一致性、线程调度、向量指令集（如AVX）等特性，以及如何利用这些特性实现算法的并行化。 GPU架构： 详细介绍GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型，线程块（Thread Blocks）、线程束（Warps）等概念。重点讲解如何将大规模并行计算任务映射到GPU上，并利用CUDA或OpenCL等并行编程模型进行开发。 FPGA架构： 阐述FPGA的硬件可重构性，以及其在实现定制化、低延迟、高能效比的信号处理方面的独特优势。我们将介绍如何利用硬件描述语言（HDL）或高层次综合（HLS）技术，将算法映射到FPGA上。 不同架构的性能特点与适用场景： 对比分析多核CPU、GPU、FPGA在计算能力、内存带宽、功耗、开发难度等方面的异同，并结合4G基带处理的具体需求，给出不同场景下的架构选型建议。 第三部分：基带处理算法的并行分解策略与实现技术 这是本书的核心技术章节，我们将详细讲解如何将复杂的基带算法分解成可并行的模块，并给出具体的实现方法： OFDM算法的并行化： FFT/IFFT的并行实现： 介绍基于Cooley-Tukey算法的并行FFT实现技术，如按位翻转（Bit Reversal）和蝶形运算（Butterfly Operations）的并行化。我们将探讨如何利用多核CPU的向量指令、GPU的并行计算能力，以及FPGA的硬件加速来实现高效的FFT/IFFT。 循环前缀（CP）的并行处理： 分析CP的生成与去除过程中是否存在并行化的可能性，并给出相应的优化方案。 信道编码与解码的并行化： Turbo码译码并行化： 重点讲解Turbo码迭代译码中，各迭代步内部以及不同数据块之间的并行化策略。我们将分析如何利用GPU的并行线程来加速Soft-Input Soft-Output（SISO）算法的计算。 LDPC码译码并行化： 深入探讨LDPC码的Min-Sum或Sum-Product算法的并行实现。分析如何将消息传递（Message Passing）过程中的计算任务分配到多个处理单元上，特别是如何在GPU和FPGA上实现高效并行。 信道估计与均衡的并行化： 信道矩阵运算的并行化： 讲解如何利用多核CPU、GPU对矩阵求逆、乘法等运算进行加速。 均衡滤波器的并行实现： 分析基于MMSE（Minimum Mean Square Error）或ZF（Zero Forcing）等均衡算法的并行化设计，以及如何将其映射到并行计算架构上。 调制与解调的并行化： 探讨在处理大量数据符号时，如何将星座图映射、符号解映射等操作进行并行化，以提升处理吞吐量。 数据并行与任务并行的结合应用： 示范如何在实际应用中，将数据并行和任务并行相结合，以更充分地利用高性能计算资源，例如，在GPU上并行执行多个OFDM符号的FFT，同时在CPU上调度不同的信道编码译码任务。 第四部分：并行编程模型与性能优化实践 本部分将侧重于实际的编程实现和性能优化技巧： CUDA编程模型与实践： 详细介绍CUDA编程模型，包括核函数（Kernel Function）、线程层次结构、共享内存（Shared Memory）和全局内存（Global Memory）的使用。我们将通过具体的4G基带算法实例，演示如何编写高效的CUDA核函数，并讲解内存访问模式优化、线程同步等关键技术。 OpenCL编程模型与实践： 介绍OpenCL作为跨平台并行编程标准的优势，并讲解其核心概念，如平台、设备、上下文、命令队列等。通过实例展示如何在不同硬件平台上使用OpenCL实现算法的并行化。 FPGA硬件描述与高层次综合： HDL（Verilog/VHDL）基础与并行化设计： 介绍使用HDL进行并行硬件设计的基本原则，重点讲解如何通过流水线（Pipelining）、并行实例化等技术，在FPGA上实现高效的基带处理电路。 高层次综合（HLS）技术： 详细讲解如何利用C/C++等高级语言，结合HLS工具，自动生成FPGA硬件描述代码。我们将通过实例展示，如何编写支持HLS的C/C++代码，并解释HLS工具如何将其映射到FPGA的逻辑资源上，从而大幅简化FPGA开发流程。 性能分析与调优工具： 介绍常用的性能分析工具，如NVIDIA Nsight, AMD CodeXL, Intel VTune Profiler等，以及FPGA开发工具中的性能报告分析。指导读者如何诊断性能瓶颈，并针对性地进行代码和架构优化。 内存访问优化与数据重用： 强调高效内存访问策略的重要性，包括缓存利用、内存合并（Memory Coalescing）、数据布局优化等。讲解如何通过算法和数据结构的调整，最大化数据局部性，减少内存访问延迟。 功耗与性能的权衡： 在追求高性能的同时，也将关注功耗问题，尤其是在移动通信设备和基站等场景下。讨论如何在设计中平衡性能和功耗，选择最合适的计算架构和优化策略。 第五部分：实际应用案例分析与未来展望 本部分将通过具体的4G通信场景，将前面章节的技术融会贯通，并展望未来的发展趋势： 4G LTE基站侧基带处理加速： 分析如何利用GPU集群或FPGA阵列，构建高性能的基站侧基带处理单元，以支持大规模用户接入和高吞吐量的数据传输。 移动终端侧基带处理优化： 探讨如何利用移动CPU的多核能力、GPU以及专用的DSP（Digital Signal Processor），优化终端设备的基带处理性能，降低功耗，延长续航。 软件无线电（SDR）平台中的并行处理： 结合软件无线电的概念，展示如何在灵活的SDR平台上，利用高性能计算技术实现多种通信标准的基带处理。 5G及未来通信技术的衔接： 简要分析4G中积累的高性能计算经验，如何为5G甚至下一代通信技术（如6G）中的更复杂信号处理任务打下基础，例如，大规模MIMO、波束赋形等对计算能力的需求将更加严苛。 新兴高性能计算技术在通信领域的应用前景： 展望如AI加速器、类脑计算等新兴技术在未来通信信号处理领域的潜在应用。 本书的特色与价值： 理论与实践并重： 既有对高性能计算核心概念和架构的清晰阐述，更有大量贴近4G通信实际的算法并行化策略和实现技术。 多平台覆盖： 涵盖了当前主流的高性能计算平台，包括多核CPU、GPU和FPGA，并提供了相应的编程模型和开发指导。 工程化导向： 强调从实际工程需求出发，解决实际问题，提供可行的优化方案和实践建议。 清晰的逻辑结构： 内容组织循序渐进，从问题分析到技术解决，再到实际应用，层层递进，易于读者理解和掌握。 通过阅读本书，您将能够深入理解高性能计算技术在4G通信领域的关键作用，掌握基带处理算法的并行分解与实现技巧，并能够根据具体的应用场景，选择和优化合适的高性能计算架构，从而显著提升4G通信系统的处理能力和用户体验。本书不仅是通信工程师、信号处理研究人员的宝贵参考资料，也是对高性能计算领域感兴趣的开发者的入门向导。

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《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》这个书名，立刻勾起了我对通信技术底层运作机制的好奇心。它不像是一些泛泛而谈的科普读物，而是直指“高性能计算”、“并行分解”和“基带处理算法”这些高度专业化的领域。我一直觉得，我们在日常生活中享受到的高速、稳定的4G通信，背后必然隐藏着极其复杂和精妙的工程设计。这本书的书名，仿佛就是一把钥匙，能够打开这扇通往“幕后”世界的大门。我非常期待书中能够深入探讨，那些在4G通信中至关重要的基带处理算法，例如OFDM的调制解调、信道编码与解码、均衡等等，究竟是如何通过“并行分解”的策略，被拆分成更易于处理的子任务。这背后一定涉及大量的数学模型和算法优化技巧。更吸引我的是“实现”这个环节，这意味着书中不仅仅是理论的探讨，更会涉及实际的工程应用。它是否会介绍如何利用高性能计算平台，比如多核处理器、GPU，甚至FPGA，来高效地执行这些并行化的算法？是否会涉及具体的编程语言和框架，以及如何进行性能调优？我渴望了解，究竟是什么样的技术和方法，使得4G通信能够如此高效和可靠地运行，而这本书的标题，似乎正是解答这些疑问的绝佳指南。

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当我看到《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》这样的书名时，我的第一反应就是：这绝对是一本“干货”满满的书！它直接指向了4G通信系统中最核心、最复杂的部分——基带处理，并且强调了“高性能计算”和“并行分解”这两个关键词，这意味着它不是一本停留在理论概念上的教材，而是要深入到如何让这些理论转化为实际、高效的计算过程。我一直对通信算法的数学原理很感兴趣，但更让我着迷的是，这些复杂的数学公式和逻辑，是如何在现实世界中的设备上被执行得如此迅速和精准的。书中如果能够详细介绍诸如快速傅里叶变换（FFT）、卷积码、LDPC码译码等关键算法，然后重点阐述它们在并行计算环境下的优化和分解方法，那将是非常宝贵的知识。我特别好奇，书中会讲解哪些并行分解的策略？例如，如何利用多核CPU的优势，将单个信号处理任务分解到多个核心上同时运行？如何利用GPU的强大并行计算能力，加速大规模的矩阵运算或向量运算？并且，在“实现”方面，书中是否会提供一些代码示例，或者对不同的编程模型（如CUDA、OpenCL）进行分析和比较？这些细节的探讨，对于理解4G通信系统的性能瓶颈和优化方向，有着至关重要的意义。

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当我看到《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》这个书名时，脑海中立刻浮现出一些模糊却又充满力量的画面：无数数据流如同奔腾的河流，在芯片的各个角落高速穿梭，而这一切的背后，是科学家和工程师们呕心沥血的设计与优化。我尤其被“并行分解与实现”这几个词吸引，这似乎暗示着书中将要揭示的是一种将复杂问题“化繁为简”、“分而治之”的智慧。在通信领域，尤其是4G这样对实时性和吞吐量要求极高的场景下，基带处理的效率直接决定了通信质量。我一直很好奇，这些看似“黑箱”的基带处理算法，究竟是如何通过并行计算的手段，突破硬件的限制，实现令人惊叹的处理速度的？书中是否会深入剖析几种典型的4G基带处理算法，比如OFDM、Turbo码的译码等，然后详细讲解它们在并行计算环境下的分解思路？例如，OFDM中的FFT/IFFT计算，在多用户、多天线的情况下，如何进行高效的并行化？Turbo码的迭代译码过程，又如何通过并行化来缩短延迟？我非常期待书中能够用清晰的逻辑和严谨的数学推导，带我走进这些算法的内部世界，并展示如何将其巧妙地映射到高性能计算平台上，实现从理论到实践的飞跃。

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这本书的书名《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》给我一种非常专业且深入的感觉，仿佛打开了一扇通往4G通信核心技术奥秘的大门。我之所以会对它产生如此浓厚的兴趣，很大程度上是因为我一直对通信技术的底层实现原理充满好奇，尤其是那些能够让数据在高速网络中畅通无阻的“幕后英雄”。这本书的标题直接点明了其核心内容——高性能计算与基带处理算法的并行分解与实现，这几个关键词组合在一起，让我联想到无数复杂的数学模型、精妙的工程设计以及背后强大的计算能力。想象一下，在瞬息万变的4G网络中，每一次通话、每一次数据传输，背后都有一套极其复杂的算法在高速运转，而这本书似乎就是要揭示这套算法是如何被拆解、优化，并利用高性能计算的强大力量来实现的。我非常期待书中能够详细阐述这些算法的并行化策略，例如如何将庞大的计算任务分解成更小的、可并行执行的部分，以及在多核处理器、GPU等硬件平台上如何有效地分配和调度这些任务。同时，我也对实现部分很感兴趣，书中是否会提供具体的编程范例，或者是对不同实现方案的性能进行横向对比分析？这些细节的深入探讨，对于真正理解4G通信的效率和可靠性至关重要，也正是我作为一名技术爱好者所渴望了解的。

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《面向4G通信的高性能计算技术：基带处理算法并行分解与实现》这个书名，对于我这样一名在通信行业摸爬滚打多年的工程师来说，简直是一剂强心针。它精准地戳中了我们在实际工作中经常遇到的痛点：如何用有限的计算资源，在极短的时间内完成海量的基带信号处理任务。尤其“高性能计算技术”和“并行分解与实现”的字眼，让我立刻联想到过去许多在产品开发中为了追求极致性能而进行的艰难探索。我非常想知道，这本书在“并行分解”这个环节，究竟提供了哪些创新性的思路？是采用了传统的任务级并行、数据级并行，还是更进一步的指令级并行？对于不同的算法特点，书中会给出怎样具体的分解策略？例如，一些计算密集型的算法，可能需要将核心计算单元进行细粒度分解，而在数据传输量较大的算法中，则更侧重于数据流的并行化。更重要的是，书中在“实现”这个部分，会涉及哪些具体的编程模型和技术？是基于OpenMP、MPI这些通用并行编程框架，还是针对特定硬件平台（如FPGA、DSP）的定制化开发？如果书中能提供一些实际的案例分析，比如针对某个特定4G基带处理模块（如信道编码、解调）的并行化实现过程，以及关键性能指标的优化经验，那将是对我工作极大的帮助。