Polar码BP译码算法的研究和改进

发布时间：2020-11-02 12:44

　　 极化(Polar)码是Arikan于2009年根据信道极化现象提出的,它是一种理论上可以逼近香农信道容量极限且具有较低复杂度的线性分组码。在2016年,3GPP决定将极化码作为5G中增强移动宽带(Enhance Mobile Broadband,eMBB)场景下控制信道的信道编码方案,引起了无线通信领域学者们的热切关注。本文首先阐述了极化现象的基本概念,如信道合并和信道拆分,然后详细介绍了极化码的编码、构造和译码方法,其中对极化码的译码算法及其性能方面做了重点的研究。其译码方法主要有连续删除(Successive cancellation,SC)译码算法和置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法,本文着重研究译码算法中的置信传播译码算法。本文对原始的极化码BP译码算法进行了大量的研究和分析之后,在原始BP译码算法的基础上引入信息纠正(Information-Correction,IC)策略,将改进后的算法称为基于信息纠正策略的置信传播(Belief Propagation-Information Correction,BP-IC)译码算法。此算法中的信息纠正策略有两种,分别为翻转信息纠正策略和试探信息纠正策略。两种改进策略均使得BP译码算法的译码性能得到了极大的提升,仿真结果显示,在码长为1024,码率为0.5的条件下,在误帧率为10~(-3)时,与原始BP译码算法相比,基于翻转信息纠正的BP-IC译码算法获得了0.75dB的性能增益;基于试探信息纠正的BP-IC译码算法获得了0.9dB的性能增益。两种改进策略在提高译码性能的同时,也带来了复杂度的牺牲。所以本文进一步对两种改进算法的复杂度进行实验和分析,仿真结果显示,与原始BP算法相比,改进后的算法复杂度较高,但两种改进算法的平均复杂度均会随着信噪比的增高而降低。假设原始BP译码的最大迭代次数为60,则在信噪比为2.75dB时,基于翻转信息纠正策略的BP-IC算法的平均迭代次数为99.5,基于试探信息纠正策略的BP-IC算法的平均迭代次数为92;而在信噪比为3.0dB时,基于翻转信息纠正策略的BP-IC平均迭代次数仅为65,基于试探信息纠正策略的BP-IC算法平均迭代次数仅为69。文章的最后部分对BP-IC译码算法的缺点进行了分析。针对在低信噪比时,两种改进后的译码算法的复杂度较高的问题,在本文提出的BP-IC译码算法中加入了基于CRC循环冗余校验的提前终止策略,使得低信噪比时的译码平均迭代次数降低了60%以上。
【学位单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN911.22
【部分图文】：

译码算法的提出细介绍了原始 BP 译码算法。在文献[38]中，作者提出算法来简化原始 BP 中的似然比更新算法，将大量的乘除操作，在保证译码性能没有较大损失的前提下，大幅度地[39]中，作者在最小和算法的基础上提出了标量最小和（降低了计算复杂度。在文献[40]中，作者提出了基于信道终止策略，减少了 BP 译码时间。改进算法都是对置信传播算法的译码复杂度进行了优化，BP 译码算法的译码性能并无大的提升，误码率并未降低。变缓的前提下，对降低置信传播算法的误码率的方法进行 BP 算法的译码性能，并将其与其他两种主流的极化码译长 1024，码率 0.5 的条件下，对 BP 译码和 SC 译码以及 S实验，得到仿真实验图 3.5。

与k位信息比特和 m 位冻结比特组成新的 n 位码字1u 为 0。到 n 位码组1nu 输入极化码生成矩阵 G，得到极化码编码后的信道传输后，在接收端接收到1ny ，将1ny 输入 BP（置信传播得到估计序列1 nu ，再将1 nu 输入 CRC-16 检错校验器，得CRC _result true表示 BP 译码正确， CRC _result false表于 C 位 CRC 码字而言，其能够检测出任意错误的概率为：1 2CP 码字传输的过程中，CRC 的校验位也并不是完全可靠的，码序列中，CRC 校验位也出现了错误。所以我们为了对 BP检错的正确率有初步的了解，对其进行了仿真，以下为仿真 N 为 128、码率 0.5 和码长 N 为 1024、码率 0.5 时 CRC 检错

40限，下面我们仿真实验来观察其性能极限，是否可以超过 SCL 译码算法的性能。仿真实验数据如图 4.4 所示。图 4.4 N 位翻转信息纠正 BP-IC 译码算法的误码率统计图由图 4.4 可知，当码长 N 为 1024，码率 0.5 时，基于 N 位翻转的 BP-IC 算法的译码性能已经远远超出了原始 BP 译码，在 2.75dB 时，其误码率与原始 BP 相比，下降了整整两个数量级。当信噪比低于 1.75dB 时，改进后的算法与 SCL( L 32)相比差距不大
【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 吴道龙;;极化码译码算法研究[J];黑龙江科技信息;2017年10期

2 李小文;彭德义;谭兵;王振宇;;长期演进系统中一种低复杂度球形译码算法[J];计算机应用;2012年03期

3 张长帅;宋黎定;刘泳;;低密度奇偶校验码快速收敛译码算法研究[J];遥测遥控;2007年03期

4 汤一彬;侯晓赟;郑宝玉;;一种新型可变半径的球形译码算法[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2006年S1期

5 徐正伟,汤静;语音信号及其编译码算法的研究[J];电声技术;2002年04期

6 刘玉君;;BCH码译码算法的改进[J];重庆邮电学院学报;1988年00期

7 刘玉君;关于RM码的Reed译码算法的改进[J];电子学报;1989年01期

8 李瑞;柏鹏;彭卫东;林志国;林思铭;;基于狼群算法的球形译码算法研究[J];微电子学与计算机;2017年01期

9 褚楚;吴晓富;;逼近最小和译码性能的并行多比特翻转译码算法研究[J];信号处理;2016年02期

10 袁建国;王琳;黄胜;王永;;基于遗传算法的概率译码算法[J];北京邮电大学学报;2012年05期

相关博士学位论文 前10条

1 王彪;基于ADMM的低密度校验码译码算法研究[D];西安电子科技大学;2018年

2 李桂萍;极化码编译码算法研究[D];西安电子科技大学;2017年

3 林鹏;高频谱效率的OVXDM编码低复杂度译码算法研究[D];北京邮电大学;2018年

4 罗天放;通信系统中的Turbo码及Turbo均衡问题研究[D];哈尔滨工程大学;2003年

5 曹海燕;无线通信系统中的LDPC码、Turbo码和空时编码的研究[D];华南理工大学;2006年

6 赵传钢;LDPC码及迭代接收系统研究[D];北京邮电大学;2006年

7 耿嘉;MIMO技术及其在WLAN中的应用[D];东南大学;2006年

8 徐朝军;RS码译码算法及其实现的研究[D];西安电子科技大学;2006年

9 王单;LDPC码编译码算法研究[D];西安电子科技大学;2006年

10 李晋;低密度奇偶校验码及其并行级联构造的研究[D];东南大学;2006年

相关硕士学位论文 前10条

1 王春丽;比特翻转译码算法及其在密钥协商方面的应用[D];南京邮电大学;2018年

2 袁海洋;二元LDPC码ADMM译码方法研究及FPGA实现[D];西安电子科技大学;2018年

3 邓堤峡;面向5G通信的LDPC码译码算法研究[D];西安电子科技大学;2018年

4 魏红丽;极化码的译码算法研究与改进[D];西安电子科技大学;2018年

5 王飞;Polar码BP译码算法的研究和改进[D];西安电子科技大学;2018年

6 孙亚茹;低密度格码译码算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2018年

7 许伟楠;ISI信道下LDPC码ADMM译码算法研究[D];西安电子科技大学;2018年

8 杜倩;基于BADMM的LDPC码线性规划译码算法研究[D];西安电子科技大学;2018年

9 刘佳玉;Polar码的线性规划译码算法研究[D];西安电子科技大学;2018年

10 孙五星;基于SC的Polar码译码算法的研究[D];西安电子科技大学;2018年

本文编号：2867065