电仪设备EQML的筛选方法研究

为了保证核电延寿运行时的仪控设备可靠性,必须在执照更新中选取对核电厂安全运行有影响的电仪设备,形成环境鉴定电仪设备清单。通过调研电仪设备的宏观范围、筛选的意义和工程背景,开展筛选方法的研究;探讨EQML筛选过程的考虑因素,即最优筛选、筛选数量、粒度和筛选时间;最后,给出适合国内核电厂的EQML筛选应用实践。研究认为,系统级预期功能筛选作为国家核电厂许可证更新工作中的电仪设备筛选方法,具有可操作性强的优点,同时具备时间和效率优势。电仪设备EQML筛选方法研究,从理论角度为运行核电厂的许可证延续提供方法支撑,助力国内运行核电厂的延寿实践。

基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现

增强准最大似然(EQML)译码器对于码长较短的低密度奇偶校验(LDPC)码的译码性能优于传统置信传播(BP)译码器,可较好满足5G移动通信的高可靠性要求,但由于其计算结构复杂导致译码速度大幅降低。为提高EQML译码器的译码速度,提出一种基于GPU的EQML译码器并行化加速方案,压缩并存储不规则LDPC码的奇偶校验矩阵,通过对传统BP译码算法进行重新排序以最大化利用Kernel中的线程,并对再处理过程中的每个阶段进行多码字并行译码,实现内存访问优化及流并行译码。实验结果表明,基于GPU的EQML译码器在保持纠错性能的同时,相比基于CPU的EQML译码器的译码速度约提升了2个数量级。