极化码性能研究及其SCL半平行译码结构的FPGA实现
发布时间：2020-04-25 12:15
【摘要】：自从香农定理被提出以来,信道编码经过了多年的发展,诞生出了许多经典的编译码算法,比如LDPC码与Turbo码,但一直没有一种编码方法能达到香农理论极限。直到土耳其教授Ardal Arikan发现信道极化现象并以此提出了极化编码方法,该方法通过数学推导能达到香农极限。这无疑对极化码的研究起到了巨大的推动作用。极化码具有线性的编码复杂度以及优秀的译码性能,在5G大幅推进的今天,极化码具有很高的应用价值。本文主要研究以及创新点为:第一,研究了LDPC与Turbo码的基本编译码方法,并与极化码进行对比,介绍各自优缺点。并通过对BEC与BSC信道的组合拆分,引出了信道极化现象及其性质,作为极化码的理论基础,重点研究了两种信道下的巴氏参数,更具有一般性的研究了AWGN信道下的转换计算方法。第二,从极化现象引导推出了极化码思想,在此基础上介绍了极化码的生成矩阵,并探讨了矩阵的迭代推导方法。在此基础上进行了三种译码算法的讨论:SC译码算法、SCL译码算法和CA-SCL译码算法。信道挑选作为极化码理论的重要组成成分,本文在对经典挑选方法进行讨论的同时提出了一种新的AWGN信道下的挑选方法。首先将AWGN信道转换为BSC信道,再根据BSC信道的巴氏参数进行信道挑选。第三,考虑硬件实现的复杂度问题,本文在对数域利用最小和算法对计算单元进行了简化,提出了便于硬件实现的计算单元。在对不同量化宽度译码性能进行仿真之后,考虑到硬件复杂度与译码性能的平衡,最终选择将LLR数据进行8bit量化,为了防止溢出,路径度量值采用了12bit量化。第四,在比较了几种经典的SC类译码硬件结构的各自优缺点之后,考虑到硬件实现复杂度与译码性能的均衡之后,本文提出利用先进的半平行结构来实现译码算法的硬件实现,在可接受范围内,极大的降低了译码的复杂度,并获得了较低的时延以及较高的系统吞吐率。根据各个系统子模块的功能与特点,采用模块化设计,并进行了功能仿真,最终利用Modelsim得到正确仿真结果。在系统时钟频率为150MHz的情况下,本文设计的译码器吞吐率可达到25.6Mbps,资源占用率仅为7%。
【图文】：
第一章 绪 论1.1 数字通信系统整体框架随着数字通信系统的快速发展以及移动互联网的日益增长的需求，，通信业务覆盖的范围来越广阔，而 5G 技术的出现进一步催化了消费者的需求。现阶段复杂应用场景，大数据应用，低延时需求的出现都要求一个可靠高速低差错率的数字通信系统[1]。图 1.1 所示为数字信系统简易的整体框架，其中，信源作为信号发送端，信宿作为信号接收端，之间再经过众系统协同配合下一起组成了整个系统。模拟信源经过信息采集后转化为二进制电信号，并经信源编码去冗余，然后进入信道编码器，在信息序列中添加已知冗余位来增强信息抗干扰性在进入信道之前经过数字调制转化为模拟信号以便在信道中传输，由于信道中的噪声干扰会致信号失真，所以在接收端会进行纠错。首先数字解调器将信号转化为二进制信号，即为模转换，然后在信道译码器中根据添加的冗余位进行译码。最后经过信源译码器还原为初始信并转换为模拟信号得到想要的结果。至此粗略的信号传输流程就算完成了。
馈的思想将复杂度大大降低，并将短码组合成为长码，实现了编码的随机性，其性能接近香农极限。而 LDPC 码译码采用并行迭代的算法，在复杂度上低于 Turbo 码，并且性能也接近香农极限。两者作为传统信道编码技术如今应用依旧相当广泛。2.1 Turbo 码编码结构Turbo 码编码器具有流水线的处理结构，如图 2.1 所示。由于插入了交织器，两个递归系统卷积码（Recursive Systematic Convolution code，简称 RSC）编码器的输出p1x和p2x具有非相关性，N 位交织器将分量编码器 RSC1 和 RSC2 并行级联在一起，然后再将输出通过删余矩阵进行删余，得到设定的码率。首先，信息序列表示为1 2{ , }Nu u u u ，分两路进行并行编码，一路通过一个N 比特交织器输出得到新序列2 1 2= { , }p Nu u u u ，p2u相较u进行了位置置换，信息内容没有改变。接着，p1u u和p2u进入各自的分量编码器，然后将u不做任何变化输入系统复用器。两个完全相同的分量编码器输出序列p1x和p2x后直接进行删余操作，即在两组校验序列中规律地删除一些码字以控制产生想要的码率，然后将得到的校验序列px与编码序列0x 进行复用拼接输出最终码字 X 。编码系统最关键的点在于交织器和分量编码器的设计。输入数据u0x
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN911.22;TN791
本文编号：2640234
【图文】：
第一章 绪 论1.1 数字通信系统整体框架随着数字通信系统的快速发展以及移动互联网的日益增长的需求，，通信业务覆盖的范围来越广阔，而 5G 技术的出现进一步催化了消费者的需求。现阶段复杂应用场景，大数据应用，低延时需求的出现都要求一个可靠高速低差错率的数字通信系统[1]。图 1.1 所示为数字信系统简易的整体框架，其中，信源作为信号发送端，信宿作为信号接收端，之间再经过众系统协同配合下一起组成了整个系统。模拟信源经过信息采集后转化为二进制电信号，并经信源编码去冗余，然后进入信道编码器，在信息序列中添加已知冗余位来增强信息抗干扰性在进入信道之前经过数字调制转化为模拟信号以便在信道中传输，由于信道中的噪声干扰会致信号失真，所以在接收端会进行纠错。首先数字解调器将信号转化为二进制信号，即为模转换，然后在信道译码器中根据添加的冗余位进行译码。最后经过信源译码器还原为初始信并转换为模拟信号得到想要的结果。至此粗略的信号传输流程就算完成了。
馈的思想将复杂度大大降低，并将短码组合成为长码，实现了编码的随机性，其性能接近香农极限。而 LDPC 码译码采用并行迭代的算法，在复杂度上低于 Turbo 码，并且性能也接近香农极限。两者作为传统信道编码技术如今应用依旧相当广泛。2.1 Turbo 码编码结构Turbo 码编码器具有流水线的处理结构，如图 2.1 所示。由于插入了交织器，两个递归系统卷积码（Recursive Systematic Convolution code，简称 RSC）编码器的输出p1x和p2x具有非相关性，N 位交织器将分量编码器 RSC1 和 RSC2 并行级联在一起，然后再将输出通过删余矩阵进行删余，得到设定的码率。首先，信息序列表示为1 2{ , }Nu u u u ，分两路进行并行编码，一路通过一个N 比特交织器输出得到新序列2 1 2= { , }p Nu u u u ，p2u相较u进行了位置置换，信息内容没有改变。接着，p1u u和p2u进入各自的分量编码器，然后将u不做任何变化输入系统复用器。两个完全相同的分量编码器输出序列p1x和p2x后直接进行删余操作，即在两组校验序列中规律地删除一些码字以控制产生想要的码率，然后将得到的校验序列px与编码序列0x 进行复用拼接输出最终码字 X 。编码系统最关键的点在于交织器和分量编码器的设计。输入数据u0x
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN911.22;TN791
【参考文献】
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3 王继伟;极化码编码与译码算法研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
4 陆婷婷;极化码的编解码研究及仿真[D];南京理工大学;2013年
本文编号：2640234
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