光纤通信中相干接收机的DSP算法设计及其GPU实现

摘要

由于光纤通信对于传输速率以及传输距离的要求不断提高,传统的强度调制/直接检测方式已经无法满足这些需求。取而代之的是数字相干光通信技术,具有灵敏度高,波长选择性好,频带资源利用率高等优点。另外,由于模数转换器速率的提高,能对模拟信号进行高速采样使其成为数字信号,使得数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)技术应用于对光纤传输损伤的补偿成为可能,带来系统成本的大大降低。因此基于DSP技术的相干光通信系统逐渐成为了研究热点。
　　对高速率的光通信系统进行数字信号处理,不可避免的需要具有超强计算能力的处理器。而GPU正是这样一种能够提供超强计算能力的处理器,GPU通用计算技术的发展,使得利用GPU进行超大规模的计算成为可能,因此提出了将GPU用于光通信信号处理,这样能够极大地提高处理速度,满足高速率光通信的需求。
　　针对接收机中的DSP算法进行了深入研究,设计出了完整的数字信号处理流程结构,并且使用了适合并行化计算的算法,将其与GPU的特点相结合,能够充分利用到GPU的强大并行计算能力。
　　利用GPU实现了以上算法,对接收机进行了仿真,仿真结果表明所设计的DSP处理过程具有良好的解码性能,能够很好的对信号在光纤中收到的损伤进行均衡,并能恢复出传输符号良好的原始星座图。并与CPU中实现的相同算法进行了对比,结果表明GPU相比于CPU,极大地提高了DSP处理速度,缩短了处理时间,能够带来明显的性能提升。

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1 绪论

1.1研究背景

1.2相干光通信概述

1.3 GPU通用计算概述

1.4本文研究内容和结构安排

2 CUDA通用计算技术

2.1 CUDA编程模型

2.2 CUDA存储器模型

2.3本章小结

3 相干光通信原理

3.1相干光通信系统基本结构

3.2光纤信道

3.3相干检测技术

3.4基本DSP算法

3.5本章小结

4 算法的GPU实现

4.1正交化

4.2均衡滤波

4.3时钟恢复

4.4频偏恢复

4.5相位恢复

4.6本章小结

5 实验结果及性能分析

5.1实验环境

5.2 DSP算法性能

5.3 GPU性能分析

5.4本章小结

6 全文总结与展望

6.1全文总结

6.2展望

致谢

参考文献