基于CUDA的寬帶多信道校準算法的設計與實現.pdf

1、隨著圖形處理器(Graphics Processing Unit，GPU)技術的發(fā)展，GPU強大的浮點運算能力和并行處理能力使得它在非圖形領域得到了廣泛的應用?；贕PU的通用計算(General Purpose GPU，GPGPU)逐漸成為了研究的熱點。
　　NVIDIA公司提出了一個基于GPU通用計算的開發(fā)環(huán)境--計算統(tǒng)一設備架構(Compute Unified Device Architecture，CUDA)，它針對GPU

2、多處理單元的特性，能夠通過并行計算提高大規(guī)模運算的速度。
　　基于自適應濾波的自適應均衡技術在通信、雷達中已經得到了大量的應用。利用自適應濾波原理綜合出的數字濾波器，對多信道接收機各個信道的增益失配與相移失配可以進行精確的信道均衡補償，解決了多信道接收機的信道校準問題。
　　在很多情況下，系統(tǒng)校準往往要求在盡可能短的時間內完成。因此，在保證系統(tǒng)精度的情況下，提高校準速度，減少校準所用的時間十分必要。而在系統(tǒng)校準的過程中，校準

3、計算所用的時間占了很大的比重。如何有效的縮短校準計算所用的時間，有著十分重要的意義。
　　GUP通用計算的發(fā)展和CUDA的出現為解決這一問題提供了有效途徑。通過利用GPU強大的浮點運算能力和并行處理能力使得校準計算得以加速實現，不再成為系統(tǒng)校準的瓶頸。
　　本文分析了GPU的特點、發(fā)展歷程，以及NVIDIA公司推出的計算統(tǒng)一設備架構的軟硬件編程模式。對基于自適應均衡的寬帶多信道校準算法進行了學習研究。分別采用CPU和GPU用