Turbo-Codes (TC) are a family of convolutional codes enabling Forward-Error-Correction (FEC) while approaching the theoretical limit of channel capacity predicted by Shannons theorem. One of the bottlenecks of a Turbo Encoder (TE) lies in the non-uniform interleaving stage. Interleaving algorithms require stalling the input vector bits before the bit rearrangement causing a delay in the overall process. This paper presents performance enhancement via a parallel algorithm for the interleaving stage of a Turbo Encoder application compliant with the DVB-RCS2 standard. The algorithm efficiently implements the interleaving operation while utilizing attributes of a given DSP. We will discuss and compare a serial model for the TE, with the presented parallel processed algorithm. Results showed a speed-up factor of up to 3.4 Total-Cycles, 4.8 Write and 7.3 Read.


翻译:Turbo码是一类能够逼近香农定理所预测信道容量理论极限的前向纠错卷积码。Turbo编码器的瓶颈之一在于其非均匀交织阶段。交织算法需要在比特重排前暂停输入向量比特,从而导致整体过程产生延迟。本文提出一种符合DVB-RCS2标准的并行算法,用于提升Turbo编码器交织阶段的性能。该算法在利用给定数字信号处理器特性的同时,高效实现了交织操作。我们将讨论并比较串行模型与所提并行处理算法。实验结果表明,该算法在总周期数、写入和读取操作上分别实现了高达3.4倍、4.8倍和7.3倍的加速比。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
VIP会员
最新内容
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:53
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:46
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
10+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员