1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，驅(qū)動(dòng)著對(duì)新一代移動(dòng)通信技術(shù)的需求，5G是面向2020年以后移動(dòng)通信需求而發(fā)展的新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)，5G系統(tǒng)的核心技術(shù)之一就是毫米波技術(shù)。毫米波波長(zhǎng)短，因此發(fā)射和接收模塊集成度高，非常適合MIMO架構(gòu)。然而隨著MIMO系統(tǒng)配備的天線數(shù)目的增加，MIMO系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度也不斷增加，算法并行化成為緩解這種矛盾的重要手段;另一方面，由于GPU在并行計(jì)算方面的巨大優(yōu)勢(shì)，基于GPU實(shí)現(xiàn)的通信并行算法的研究也是當(dāng)前通信領(lǐng)域的研究

2、熱點(diǎn)。本文面向新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)，對(duì)毫米波MIMO接收機(jī)的算法并行化設(shè)計(jì)展開研究，論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　首先，研究了MIMO接收機(jī)均衡檢測(cè)模塊的并行化優(yōu)化設(shè)計(jì)。提出一種低復(fù)雜度的快速并行矩陣求逆方案，該方案基于改進(jìn)的Givens旋轉(zhuǎn)算法，可以有效地避免Givens旋轉(zhuǎn)過程中的開方運(yùn)算以及除法運(yùn)算，從而降低復(fù)數(shù)矩陣求逆問題的復(fù)雜度。相比于傳統(tǒng)的矩陣求逆算法，該算法在降低除法復(fù)雜度方面有顯著改善，尤其相對(duì)于經(jīng)典的SGR算法，

3、提出的復(fù)數(shù)矩陣求逆方案可以節(jié)省的峰值乘法操作達(dá)到14.3％，可以節(jié)省的峰值除法操作更是接近60％?；贛ATLAB的仿真結(jié)果表明，對(duì)于數(shù)百維甚至上千維的大維矩陣，提出的算法方案仍然適用，說明對(duì)于大規(guī)模MIMO(MassiveMIMO)接收機(jī)，該算法依然具有實(shí)用性。
　　然后，基于混合多核架構(gòu)平臺(tái)，對(duì)該復(fù)數(shù)矩陣求逆方案進(jìn)行了并行化實(shí)現(xiàn)?；贑UDA平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)結(jié)果表明，隨著矩陣維數(shù)的增加，并行化實(shí)現(xiàn)體現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)越來越明顯:當(dāng)矩陣維數(shù)超過

4、500×500時(shí)，基于混合多核架構(gòu)并行實(shí)現(xiàn)的CMI算法耗時(shí)在102毫秒量級(jí)，而基于CPU串行實(shí)現(xiàn)的CMI算法耗時(shí)在104毫秒量級(jí)，此時(shí)，并行算法實(shí)現(xiàn)能獲得超過20×的加速比，吞吐率能達(dá)到lgigaflops/s。
　　接著，研究了針對(duì)數(shù)據(jù)包編碼的迭代譯碼方案。TGaj工作組提出的數(shù)據(jù)包編碼方案，是一種新的改進(jìn)的LDPC編碼方案，針對(duì)這種包編碼的譯碼研究并不多，本文提出一種基于分層修正最小和算法的迭代譯碼算法。采用分層修正最小和譯碼

5、算法對(duì)每個(gè)LDPC碼字譯碼，然后基于Min-Sum算法計(jì)算錯(cuò)誤碼塊的軟比特信息，并返回迭代譯碼，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)或者所有的LDPC碼塊均譯碼正確，則譯碼結(jié)束。仿真結(jié)果表明，不同調(diào)制方式下，經(jīng)過包校驗(yàn)的迭代譯碼算法均能取得增益:QPSK調(diào)制下，隨著碼率和碼字個(gè)數(shù)的不同，可以取得0.3～1.0dB的增益;在16-QAM以及64-QAM調(diào)制下，隨著碼率的不同，分別可以取得0.5～0.55dB和0.55～1.1dB的增益。
　　最后，