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使用gpu进行模拟加速

Turbo, LDPC，维特比，卷积编码

通信工具箱™包括基于GPU的系统对象，可以在图形处理单元(GPU)而不是CPU上执行算法。使用基于GPU的系统对象和GPU，可以加速模拟。

系统对象

comm.gpu.AWGNChannel 使用GPU对输入信号添加高斯白噪声
comm.gpu.BlockDeinterleaver 用GPU恢复块交错序列的原始顺序
comm.gpu.BlockInterleaver 用GPU创建块交错序列
comm.gpu.ConvolutionalDeinterleaver 使用移位寄存器与GPU恢复符号的顺序
comm.gpu.ConvolutionalEncoder 使用GPU对二进制数据进行卷积编码
comm.gpu.ConvolutionalInterleaver 使用移位寄存器与GPU排列输入符号
comm.gpu.LDPCDecoder 用GPU解码二进制低密度奇偶校验数据
comm.gpu.PSKDemodulator 利用M-ary PSK方法与GPU解调
comm.gpu.PSKModulator 利用M-ary PSK方法与GPU进行调制
comm.gpu.TurboDecoder 使用GPU并行级联解码输入信号
comm.gpu.ViterbiDecoder 使用维特比算法与GPU解码卷积编码的数据

主题

使用gpu进行模拟加速

基于gpu的系统对象，gpu使用指南

特色的例子

使用gpu的端到端系统仿真加速

使用gpu的端到端系统仿真加速

本例展示了四种技术的比较，这些技术可用于在MATLAB®Communications Toolbox™软件中使用系统对象加速误码率(BER)模拟。一个基于卷积编码的小系统，说明了代码生成的效果，使用MATLAB®Coder™产品，并行循环执行使用parfor在并行计算工具箱™产品中，结合了代码生成和parfor、基于gpu的System对象。
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使用gpu加速Turbo编码误码率模拟

使用gpu加速Turbo编码误码率模拟

这个例子展示了如何使用gpu显著加速比特误码率模拟。Turbo码构成了许多现代通信系统的骨干。由于Turbo解码器涉及大量的计算，以及有效的误码率模拟所需的大量试验，因此Turbo解码器是GPU加速的理想候选。有关Turbo码的更多信息，请参阅“并行级联卷积编码:Turbo码”示例，该示例解释了数据处理链。
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DVB-S.2基于gpu的LDPC解码器系统对象的系统仿真

DVB-S.2基于gpu的LDPC解码器系统对象的系统仿真

这个例子展示了如何使用基于gpu的LDPC Decoder System对象来提高通信系统仿真的速度。本例通过对ETSI(欧洲电信标准协会)EN 302 307广播、互动服务、新闻采集和其他宽带卫星应用程序(dvb .2)[1]的部分标准进行建模，说明了性能的提高。有关使用系统对象模拟DVB-S的进一步信息。2 .系统参见本例。您必须拥有并行计算工具箱™用户许可证才能使用基于gpu的LDPC解码器。
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