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Turbo码并行译码算法设计与基于CUDA的实现的中期报告
1.研究背景和目的：
Turbo码是一种前向纠错编码技术，可提高数据传输过程中的误码率性能。Turbo码解码的软硬件实现对于网络通信系统具有重要意义。本课题旨在研究并行化Turbo码译码算法及其基于CUDA的实现，实现Turbo码的高效译码。
2.研究内容和方法：
本课题主要研究内容为Turbo码译码算法的并行化及CUDA实现。具体研究方法如下：
（1）Turbo码并行译码算法设计：采用迭代译码方法，将Turbo码译码算法以可并行化的方式实现。
（2）CUDA的应用：使用CUDA平台，利用GPU的并行计算能力，将设计好的Turbo码译码算法实现到GPU上。
（3）仿真和实验验证：通过MATLAB进行仿真实验，并使用NVIDIATeslaK80GPU进行实验验证，对比串行和并行译码算法的性能差异。
3.预期成果：
本课题的研究成果包括：
（1）Turbo码并行译码算法设计，并实现到GPU上，加速Turbo码译码过程；
（2）通过仿真和实验验证平台，对比串行和并行译码算法的性能差异，并分析其优缺点；
（3）将所设计的Turbo码并行译码算法实现到Turbo码解码器中，提高传输性能，满足高速数据传输的需求。
4.存在的问题和思考：
在研究过程中，我们发现Turbo码并行译码算法的实现涉及到GPU架构、线程数、块大小等多个因素。如何选择最优的算法实现方式，是我们需要认真思考的问题。
此外，在实验过程中还需要考虑译码速度和译码精度之间的平衡，这也是我们需要深入研究的问题。
5.下一步工作：
下一步，我们将继续深入研究Turbo码并行译码算法的实现，优化算法性能，并进行性能实验和评估，以提高Turbo码译码的速度和精度。同时，我们还将尝试将所研究的算法应用到实际系统中，实现高速数据传输。