公开(公告)号：CN110380735A

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201910549113.X

申请日：2019-06-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 王闻今 ,  徐益 ,  徐振 ,  吴体昊 ,  石丁 ,  李灵瑄 ,  高西奇

IPC: H03M13/11

Abstract: 本发明提出了一种基于单指令多数据流的软件实现QC-LDPC译码方法。一方面，通过水平分层的译码方法和块内并行策略使QC-LDPC译码过程可以在x86通用处理器上并行实现。另一方面，该译码方法采用SIMD指令集，译码器的并行度获得了大幅地提高，并在根据指令集在掩码处理方面的新特性对内存读写过程和预处理过程进行优化。本发明解决了QC-LDPC译码器在x86平台上处理时延高及吞吐量不足的问题，在保证低时延的前提下，有效地提高了QC-LDPC译码的吞吐量。

公开(公告)号：CN111541472B

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202010315003.X

申请日：2020-04-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 王闻今 ,  徐益 ,  田鑫 ,  是钧超 ,  王一彪 ,  尤力 ,  高西奇

IPC: H04B7/0413 ,  H04B7/0456

Abstract: 本发明提出了一种低复杂度机器学习辅助鲁棒预编码方法及装置。为了在大规模MIMO下行系统中，同时兼顾准静态信道场景和快变信道场景下的共信道干扰性能，本发明将不同类型的两种预编码矩阵加权，得到了一种具有鲁棒性的预编码方法。其中两个预编码矩阵分别基于瞬时信道预测结果和能量耦合矩阵产生，加权系数通过机器学习方法获得。本发明相比现有鲁棒预编码方法计算复杂度大幅降低，且在准静态信道环境下和快变信道环境下都能达到可接受的和速率性能。