麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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李玉柏 編

圖書標籤:

• 4G通信
• 高性能計算
• 基帶處理
• 並行計算
• 算法分解
• FPGA
• DSP
• 通信算法
• 無綫通信
• 嵌入式係統

齣版社： 電子科技大學齣版社

ISBN：9787564724719

版次：1

商品編碼：11572658

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：280

正文語種：中文

內容簡介

　　《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》的第一章，也就是第一部分，介紹4G通信技術的概念、關鍵技術、係統級計算架構，以及實現4G係統需要的多核處理器的發展。第二章對多核DSP本身的結構特性進行概述；第三章重點介紹高性能DSP中常用的兩個協處理器：TCP和VCP；第四章和第五章則針對TIDSP的新型高速接口——SRIO和AIF展開相應的討論，以上四章構成瞭《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》的第二部分——多核計算的處理平颱介紹。從第六章開始，針對IXE-A的基帶處理，重點講述瞭多核DSP的具體應用，包括第六章介紹LTE-A基帶處理核心算法，第七章介紹OFDM調製解調中的FFT／IFFT並行計算，第八章介紹Vitertbi編譯碼並行計算，第九章介紹Turbo編譯碼並行計算，第十章介紹並行矩陣運算，第十一章介紹數字濾波器FIR的並行實現。在各章節中，以及書的附錄給齣瞭部分程序實例，以方便需要的人員查閱。
　　《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》的讀者對象是通信領域的研究生和高年級本科生，以及科學技術界和産業界從事通信技術和DSP技術研究和開發的科研人員和工程技術人員。

目錄

第一部分 4G通信技術簡介
第一章 4G通信中的係統計算
1.1 什麼是4G通信技術
1.2 4G通信技術的五大標準
1.3 4G通信的關鍵技術
1.4 4G通信技術的係統級計算
1.5 4G通信係統的DSP技術
本章小結

第二部分 多核DSP處理器介紹
第二章 TMS320C66xx多核DSP的主要特徵
2.1 多核DSP基本特性
2.2 多核DsP接口及外設概述
2.3 多核DSP的核間通信
2.4 針對無綫通信基站的處理架構
本章小結
第三章 TMS320C6000協處理器
3.1 TCP2協處理器及使用方法
3.2 VCP協處理器及使用方法
本章小結
第四章 高速串行接口SRIO及使用
4.1 高速串口SRIO簡介
4.2 SRIO的使用方法
4.3 SRIO的性能評估
本章小結
第五章 AIF天綫接口介紹及使用
5.1 AIF接口介紹
5.2 AIF的使用方法
5.3 AIF的性能評估
本章小結

第三部分 基於多核DSP的無綫通信基帶算法
第六章 LTE—A基站的基帶處理技術
6.1 LTE-A基站的物理層概述
6.2 LTE-A基站的物理層關鍵技術
6.3 LTE-A物理層仿真
6.4 LTE-A基帶處理的並行算法
本章小結
第七章 FFT／IFFT算法
7.1 FFT／IFFT算法簡介
7.2 並行FFT算法
本章小結
第八章 Viterbi譯碼算法
8.1 Viterbi算法簡介
8.2 並行Viterbi算法
本章小結
第九章 Turbo譯碼器
9.1 Turbo譯碼算法簡介
9.2 並行Turbo算法流程
9.3 基於多核DSP的Turbo性能分析
本章小結
第十章 矩陣求逆算法
10.1 矩陣求逆算法簡介
10.2 並行矩陣求逆算法流程
10.3 基於多核DSP的矩陣求逆性能分析
本章小結
第十一章 FIR濾波器
11.1 FIR濾波器的基本原理
11.2 FIR濾波器的並行濾波結構
11.3 FIR並行濾波結構的多核DSP實現
本章小結

第四部分 附錄
附錄1 TCP2演示程序，SA模式
附錄2 TCP2演示程序，SP模式
附錄3 VCP2演示程序，硬判決
附錄4 VCP2演示程序，軟判決
附錄5 SRIO性能測試程序
附錄6 AIF性能測試程序

高性能計算技術前沿：賦能下一代通信係統 在瞬息萬變的通信技術浪潮中，數據傳輸速率的指數級增長和網絡復雜度的急劇攀升，對底層信號處理能力提齣瞭前所未有的挑戰。尤其是在4G通信領域，無論是高清視頻流、實時互聯應用，還是海量物聯網設備的接入，都依賴於強大的基帶處理能力來高效、穩定地完成信號的調製、解調、編碼、解碼等關鍵任務。傳統的單核處理器或計算架構已難以滿足日益增長的性能需求。因此，探索和應用高性能計算（High-Performance Computing, HPC）技術，將成為突破通信處理瓶頸、實現網絡性能飛躍的關鍵。 本書正是應運而生，旨在深入探討麵嚮4G通信的高性能計算技術，聚焦於基帶處理算法的並行分解與高效實現。我們將拋開繁瑣的理論推導，直接切入實際應用，從工程實踐的角度齣發，為您揭示如何將復雜的基帶處理算法拆解成可以並行執行的子任務，並利用現代高性能計算架構將其高效地映射和執行，從而顯著提升處理速度、降低延遲，並最終優化整體通信係統的性能。 核心內容概述： 本書將圍繞以下幾個核心主題展開，每個主題都力求詳實、深入，並輔以豐富的實例分析： 第一部分：4G通信基帶處理算法剖析與性能瓶頸識彆 在深入探討並行化策略之前，有必要對4G通信中的核心基帶處理算法進行一次全麵的梳理和剖析。我們將重點關注： OFDM（正交頻分復用）技術詳解： 詳細介紹OFDM的基本原理，包括子載波調製、IFFT/FFT變換、循環前綴（CP）的生成與去除等。我們將重點分析FFT/IFFT運算在基帶處理中的計算量和潛在的並行化機會，以及其對硬件資源的需求。 信道編碼與解碼算法： 深入講解Turbo碼和LDPC碼等糾錯編碼算法在4G中的應用。我們將分析其譯碼過程中的迭代計算特點，特彆是信息傳遞和求和-産品（Sum-Product）算法等計算密集型環節，識彆其並行計算的潛力。 信道估計與均衡技術： 探討如何通過導頻信號實現對時變信道的準確估計，以及如何通過均衡算法補償信道引起的失真。我們將分析信道矩陣求逆、濾波等運算的計算復雜度，並指齣其並行化可行性。 調製與解調過程： 詳細闡述QPSK、QAM等調製方式的原理，以及相應的解調過程。我們將分析相乾解調、非相乾解調中涉及的乘法、纍加等基本運算，以及其在並行處理中的優化空間。 關鍵性能瓶頸識彆： 基於上述算法的分析，我們將係統性地識彆齣在4G基帶處理流程中，哪些環節是計算瓶頸（Computational Bottlenecks）和內存瓶頸（Memory Bottlenecks）。通過量化分析，明確哪些算法模塊最需要高性能計算的支持。 第二部分：並行計算理論與高性能計算架構概覽 本部分將為讀者搭建起理解並行化策略和選擇閤適高性能計算架構的理論基礎： 並行計算基本概念： 介紹並行計算的本質，包括數據並行、任務並行、指令級並行等。理解這些概念是進行算法並行分解的基礎。 麵嚮嵌入式係統的並行計算模型： 重點介紹與通信基帶處理緊密相關的並行計算模型，如SIMD（Single Instruction, Multiple Data）、多核CPU、GPU（Graphics Processing Unit）以及FPGA（Field-Programmable Gate Array）等。 現代高性能計算架構解析： 多核CPU架構： 深入分析多核CPU的緩存一緻性、綫程調度、嚮量指令集（如AVX）等特性，以及如何利用這些特性實現算法的並行化。 GPU架構： 詳細介紹GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型，綫程塊（Thread Blocks）、綫程束（Warps）等概念。重點講解如何將大規模並行計算任務映射到GPU上，並利用CUDA或OpenCL等並行編程模型進行開發。 FPGA架構： 闡述FPGA的硬件可重構性，以及其在實現定製化、低延遲、高能效比的信號處理方麵的獨特優勢。我們將介紹如何利用硬件描述語言（HDL）或高層次綜閤（HLS）技術，將算法映射到FPGA上。 不同架構的性能特點與適用場景： 對比分析多核CPU、GPU、FPGA在計算能力、內存帶寬、功耗、開發難度等方麵的異同，並結閤4G基帶處理的具體需求，給齣不同場景下的架構選型建議。 第三部分：基帶處理算法的並行分解策略與實現技術 這是本書的核心技術章節，我們將詳細講解如何將復雜的基帶算法分解成可並行的模塊，並給齣具體的實現方法： OFDM算法的並行化： FFT/IFFT的並行實現： 介紹基於Cooley-Tukey算法的並行FFT實現技術，如按位翻轉（Bit Reversal）和蝶形運算（Butterfly Operations）的並行化。我們將探討如何利用多核CPU的嚮量指令、GPU的並行計算能力，以及FPGA的硬件加速來實現高效的FFT/IFFT。 循環前綴（CP）的並行處理： 分析CP的生成與去除過程中是否存在並行化的可能性，並給齣相應的優化方案。 信道編碼與解碼的並行化： Turbo碼譯碼並行化： 重點講解Turbo碼迭代譯碼中，各迭代步內部以及不同數據塊之間的並行化策略。我們將分析如何利用GPU的並行綫程來加速Soft-Input Soft-Output（SISO）算法的計算。 LDPC碼譯碼並行化： 深入探討LDPC碼的Min-Sum或Sum-Product算法的並行實現。分析如何將消息傳遞（Message Passing）過程中的計算任務分配到多個處理單元上，特彆是如何在GPU和FPGA上實現高效並行。 信道估計與均衡的並行化： 信道矩陣運算的並行化： 講解如何利用多核CPU、GPU對矩陣求逆、乘法等運算進行加速。 均衡濾波器的並行實現： 分析基於MMSE（Minimum Mean Square Error）或ZF（Zero Forcing）等均衡算法的並行化設計，以及如何將其映射到並行計算架構上。 調製與解調的並行化： 探討在處理大量數據符號時，如何將星座圖映射、符號解映射等操作進行並行化，以提升處理吞吐量。 數據並行與任務並行的結閤應用： 示範如何在實際應用中，將數據並行和任務並行相結閤，以更充分地利用高性能計算資源，例如，在GPU上並行執行多個OFDM符號的FFT，同時在CPU上調度不同的信道編碼譯碼任務。 第四部分：並行編程模型與性能優化實踐 本部分將側重於實際的編程實現和性能優化技巧： CUDA編程模型與實踐： 詳細介紹CUDA編程模型，包括核函數（Kernel Function）、綫程層次結構、共享內存（Shared Memory）和全局內存（Global Memory）的使用。我們將通過具體的4G基帶算法實例，演示如何編寫高效的CUDA核函數，並講解內存訪問模式優化、綫程同步等關鍵技術。 OpenCL編程模型與實踐： 介紹OpenCL作為跨平颱並行編程標準的優勢，並講解其核心概念，如平颱、設備、上下文、命令隊列等。通過實例展示如何在不同硬件平颱上使用OpenCL實現算法的並行化。 FPGA硬件描述與高層次綜閤： HDL（Verilog/VHDL）基礎與並行化設計： 介紹使用HDL進行並行硬件設計的基本原則，重點講解如何通過流水綫（Pipelining）、並行實例化等技術，在FPGA上實現高效的基帶處理電路。 高層次綜閤（HLS）技術： 詳細講解如何利用C/C++等高級語言，結閤HLS工具，自動生成FPGA硬件描述代碼。我們將通過實例展示，如何編寫支持HLS的C/C++代碼，並解釋HLS工具如何將其映射到FPGA的邏輯資源上，從而大幅簡化FPGA開發流程。 性能分析與調優工具： 介紹常用的性能分析工具，如NVIDIA Nsight, AMD CodeXL, Intel VTune Profiler等，以及FPGA開發工具中的性能報告分析。指導讀者如何診斷性能瓶頸，並針對性地進行代碼和架構優化。 內存訪問優化與數據重用： 強調高效內存訪問策略的重要性，包括緩存利用、內存閤並（Memory Coalescing）、數據布局優化等。講解如何通過算法和數據結構的調整，最大化數據局部性，減少內存訪問延遲。 功耗與性能的權衡： 在追求高性能的同時，也將關注功耗問題，尤其是在移動通信設備和基站等場景下。討論如何在設計中平衡性能和功耗，選擇最閤適的計算架構和優化策略。 第五部分：實際應用案例分析與未來展望 本部分將通過具體的4G通信場景，將前麵章節的技術融會貫通，並展望未來的發展趨勢： 4G LTE基站側基帶處理加速： 分析如何利用GPU集群或FPGA陣列，構建高性能的基站側基帶處理單元，以支持大規模用戶接入和高吞吐量的數據傳輸。 移動終端側基帶處理優化： 探討如何利用移動CPU的多核能力、GPU以及專用的DSP（Digital Signal Processor），優化終端設備的基帶處理性能，降低功耗，延長續航。 軟件無綫電（SDR）平颱中的並行處理： 結閤軟件無綫電的概念，展示如何在靈活的SDR平颱上，利用高性能計算技術實現多種通信標準的基帶處理。 5G及未來通信技術的銜接： 簡要分析4G中積纍的高性能計算經驗，如何為5G甚至下一代通信技術（如6G）中的更復雜信號處理任務打下基礎，例如，大規模MIMO、波束賦形等對計算能力的需求將更加嚴苛。 新興高性能計算技術在通信領域的應用前景： 展望如AI加速器、類腦計算等新興技術在未來通信信號處理領域的潛在應用。 本書的特色與價值： 理論與實踐並重： 既有對高性能計算核心概念和架構的清晰闡述，更有大量貼近4G通信實際的算法並行化策略和實現技術。 多平颱覆蓋： 涵蓋瞭當前主流的高性能計算平颱，包括多核CPU、GPU和FPGA，並提供瞭相應的編程模型和開發指導。 工程化導嚮： 強調從實際工程需求齣發，解決實際問題，提供可行的優化方案和實踐建議。 清晰的邏輯結構： 內容組織循序漸進，從問題分析到技術解決，再到實際應用，層層遞進，易於讀者理解和掌握。 通過閱讀本書，您將能夠深入理解高性能計算技術在4G通信領域的關鍵作用，掌握基帶處理算法的並行分解與實現技巧，並能夠根據具體的應用場景，選擇和優化閤適的高性能計算架構，從而顯著提升4G通信係統的處理能力和用戶體驗。本書不僅是通信工程師、信號處理研究人員的寶貴參考資料，也是對高性能計算領域感興趣的開發者的入門嚮導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》給我一種非常專業且深入的感覺，仿佛打開瞭一扇通往4G通信核心技術奧秘的大門。我之所以會對它産生如此濃厚的興趣，很大程度上是因為我一直對通信技術的底層實現原理充滿好奇，尤其是那些能夠讓數據在高速網絡中暢通無阻的“幕後英雄”。這本書的標題直接點明瞭其核心內容——高性能計算與基帶處理算法的並行分解與實現，這幾個關鍵詞組閤在一起，讓我聯想到無數復雜的數學模型、精妙的工程設計以及背後強大的計算能力。想象一下，在瞬息萬變的4G網絡中，每一次通話、每一次數據傳輸，背後都有一套極其復雜的算法在高速運轉，而這本書似乎就是要揭示這套算法是如何被拆解、優化，並利用高性能計算的強大力量來實現的。我非常期待書中能夠詳細闡述這些算法的並行化策略，例如如何將龐大的計算任務分解成更小的、可並行執行的部分，以及在多核處理器、GPU等硬件平颱上如何有效地分配和調度這些任務。同時，我也對實現部分很感興趣，書中是否會提供具體的編程範例，或者是對不同實現方案的性能進行橫嚮對比分析？這些細節的深入探討，對於真正理解4G通信的效率和可靠性至關重要，也正是我作為一名技術愛好者所渴望瞭解的。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》這樣的書名時，我的第一反應就是：這絕對是一本“乾貨”滿滿的書！它直接指嚮瞭4G通信係統中最核心、最復雜的部分——基帶處理，並且強調瞭“高性能計算”和“並行分解”這兩個關鍵詞，這意味著它不是一本停留在理論概念上的教材，而是要深入到如何讓這些理論轉化為實際、高效的計算過程。我一直對通信算法的數學原理很感興趣，但更讓我著迷的是，這些復雜的數學公式和邏輯，是如何在現實世界中的設備上被執行得如此迅速和精準的。書中如果能夠詳細介紹諸如快速傅裏葉變換（FFT）、捲積碼、LDPC碼譯碼等關鍵算法，然後重點闡述它們在並行計算環境下的優化和分解方法，那將是非常寶貴的知識。我特彆好奇，書中會講解哪些並行分解的策略？例如，如何利用多核CPU的優勢，將單個信號處理任務分解到多個核心上同時運行？如何利用GPU的強大並行計算能力，加速大規模的矩陣運算或嚮量運算？並且，在“實現”方麵，書中是否會提供一些代碼示例，或者對不同的編程模型（如CUDA、OpenCL）進行分析和比較？這些細節的探討，對於理解4G通信係統的性能瓶頸和優化方嚮，有著至關重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》這個書名，對於我這樣一名在通信行業摸爬滾打多年的工程師來說，簡直是一劑強心針。它精準地戳中瞭我們在實際工作中經常遇到的痛點：如何用有限的計算資源，在極短的時間內完成海量的基帶信號處理任務。尤其“高性能計算技術”和“並行分解與實現”的字眼，讓我立刻聯想到過去許多在産品開發中為瞭追求極緻性能而進行的艱難探索。我非常想知道，這本書在“並行分解”這個環節，究竟提供瞭哪些創新性的思路？是采用瞭傳統的任務級並行、數據級並行，還是更進一步的指令級並行？對於不同的算法特點，書中會給齣怎樣具體的分解策略？例如，一些計算密集型的算法，可能需要將核心計算單元進行細粒度分解，而在數據傳輸量較大的算法中，則更側重於數據流的並行化。更重要的是，書中在“實現”這個部分，會涉及哪些具體的編程模型和技術？是基於OpenMP、MPI這些通用並行編程框架，還是針對特定硬件平颱（如FPGA、DSP）的定製化開發？如果書中能提供一些實際的案例分析，比如針對某個特定4G基帶處理模塊（如信道編碼、解調）的並行化實現過程，以及關鍵性能指標的優化經驗，那將是對我工作極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》這個書名時，腦海中立刻浮現齣一些模糊卻又充滿力量的畫麵：無數數據流如同奔騰的河流，在芯片的各個角落高速穿梭，而這一切的背後，是科學傢和工程師們嘔心瀝血的設計與優化。我尤其被“並行分解與實現”這幾個詞吸引，這似乎暗示著書中將要揭示的是一種將復雜問題“化繁為簡”、“分而治之”的智慧。在通信領域，尤其是4G這樣對實時性和吞吐量要求極高的場景下，基帶處理的效率直接決定瞭通信質量。我一直很好奇，這些看似“黑箱”的基帶處理算法，究竟是如何通過並行計算的手段，突破硬件的限製，實現令人驚嘆的處理速度的？書中是否會深入剖析幾種典型的4G基帶處理算法，比如OFDM、Turbo碼的譯碼等，然後詳細講解它們在並行計算環境下的分解思路？例如，OFDM中的FFT/IFFT計算，在多用戶、多天綫的情況下，如何進行高效的並行化？Turbo碼的迭代譯碼過程，又如何通過並行化來縮短延遲？我非常期待書中能夠用清晰的邏輯和嚴謹的數學推導，帶我走進這些算法的內部世界，並展示如何將其巧妙地映射到高性能計算平颱上，實現從理論到實踐的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

《麵嚮4G通信的高性能計算技術：基帶處理算法並行分解與實現》這個書名，立刻勾起瞭我對通信技術底層運作機製的好奇心。它不像是一些泛泛而談的科普讀物，而是直指“高性能計算”、“並行分解”和“基帶處理算法”這些高度專業化的領域。我一直覺得，我們在日常生活中享受到的高速、穩定的4G通信，背後必然隱藏著極其復雜和精妙的工程設計。這本書的書名，仿佛就是一把鑰匙，能夠打開這扇通往“幕後”世界的大門。我非常期待書中能夠深入探討，那些在4G通信中至關重要的基帶處理算法，例如OFDM的調製解調、信道編碼與解碼、均衡等等，究竟是如何通過“並行分解”的策略，被拆分成更易於處理的子任務。這背後一定涉及大量的數學模型和算法優化技巧。更吸引我的是“實現”這個環節，這意味著書中不僅僅是理論的探討，更會涉及實際的工程應用。它是否會介紹如何利用高性能計算平颱，比如多核處理器、GPU，甚至FPGA，來高效地執行這些並行化的算法？是否會涉及具體的編程語言和框架，以及如何進行性能調優？我渴望瞭解，究竟是什麼樣的技術和方法，使得4G通信能夠如此高效和可靠地運行，而這本書的標題，似乎正是解答這些疑問的絕佳指南。