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文檔簡介
1、當前置信傳播(Belief Propagation,BP)算法在LDPC和壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論中得到了有效應用,CS理論盡管能夠在較少的測量數(shù)的情況下做到精確的重建原始數(shù)據(jù),但是由于測量矩陣和測量值的非{0,1}性使得CS中BP算法的復雜度較高,不利于實際的工程實現(xiàn)甚至是仿真分析。隨著圖形處理器的快速發(fā)展以及CUDA平臺的推出,使得GPU通用計算更加方便,而GPU的并行處理能力正好符合BP算法節(jié)點
2、并行性的特點,因此使用GPU實現(xiàn)CS中BP算法的仿真將在一定程度上壓縮算法的仿真周期。
論文首先介紹了BP算法的基本理論及其在LDPC和CS中的具體應用,并給出了LDPC和CS中相關的算法流程,提出了CS中BP算法的改進方法,包括通過對測量矩陣的消環(huán)處理使得消息的計算更加準確,通過前后兩次迭代得到的消息進行綜合以加快算法的收斂,仿真表明消環(huán)后的測量矩陣能提高算法的數(shù)據(jù)恢復率,將消息進行綜合的方式也可以在一定程度上減少算法的迭代
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