基于FO-BP算法的极化码译码器研究与设计
发布时间：2021-06-09 05:59
极化码在无记忆信道中被证明是容量可达的,因此该码字在近年备受关注,并已成为5G eMMB场景控制信道的编码方案。通过对洪水置信度传播（Flooding Belief Propagation,FO-BP）译码算法的早期迭代停止标准与迭代调度的研究,本文提出X-tolerance早期迭代停止标准与多级FO-BP（Multi-flooding,MF-BP）算法,设计MF-BP（M=4）译码器。主要工作如下:1、通过检测迭代过程中码字估计值的变化,本文提出一种低复杂度的早期迭代停止标准,称为X-tolerance。通过构造比较空间,将检测码字估计值的所有位改为只检测码字估计值中的部分位,进一步降低X-tolerance的计算复杂度。在3.5dB处与固定迭代40次的FO-BP算法相比,应用X-tolerance标准后,平均迭代次数减少83.1%。2、通过在因子图中同时运行多个洪水迭代调度,提高迭代中软信息更新的效率,本文提出MF-BP算法。通过分析因子图第一阶计算的特点,本文提出优化MF-BP算法因子图分割的方法,避免存储器需求的上升。测试结果表明,在3.5dB与FO-BP算法相比,MF-BP（...
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．２信道合并的一般形式??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｇｅｎｅｒａｌ?ｆｏｒｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ??１１??
０，０，０），按照集合Ｊ与，给定的位置信息可将信息比特序列和固定比特??序列＇（．．混合后得到《｜８＝（０，０，０，／１，０，／２，／３，／４）。极化编码的第二步，即式２－５的计??算可用如图２．４所示的结构完成。将Ｗｌ８从图２．４所示结构的左侧输入，经过１２??个模二加操作后在右侧即可得到ｖｆ。极化编码的第三步中，ｖｆ经比特反序重排??之后得到ｘｆ?经由对信道妒的８次独立占用发送。??￣〇１——０?０?？——Ｖ；?—＞ｘ７??￣〇ｎ—￣？?？—ｖ２?——＞ｊｃ５??￣〇￣］?０??？?Ｖｊ?——?????？?Ｖ４?——??￣〇］?０?？??Ｖ５?——??ｍ?１—０??＾??ｍ??０???Ｖｙ??＞Ｘ４??仏????＾?＞Ｘｓ??图２．４编码结构??Ｆｉｇ．?２．４?Ｅｎｃｏｄｉｎｇ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??２．３?ＦＯ－ＢＰ译码算法??ＦＯ－ＢＰ算法是一种迭代算法，其数据处理过程是并行的，在低延迟的应用??场景下更有吸引力，且误码率要优于原始ＳＣ算法。使用符号／表示Ｆ０－ＢＰ算法??的迭代次数，Ｆ０－ＢＰ算法的计算复杂度可表示为０（／．ＡＨｏｇＡ〇。原始的Ｆ０－ＢＰ算??法会预先设置最大迭代次数／＿，当迭代次数等于／＿时停止迭代并输出译码结??１４??
Ｍｅｓｓａｇｅｓ），以对数似然比（Ｌｏｇ－ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ?Ｒａｔｉｏ，?ＬＬＲ）的形式进行表示。在整??个迭代过程中，节点中的软信息不断地被更新，且在相邻的节点之间进行传播。??以（８，?４）极化码为例进行说明。图２．５为（８，?４）极化码所对应的因子图，该??因子图为３阶因子图，每阶包含Ｗ／２?＝?４个ＰＥ，共有３２个节点。图２．６为单个??ＰＥ的示意图。??Ｓｔａｇｅ?１?Ｓｔａｇｅ?２?Ｓｔａｇｅ?３??（ｕ）?｜￣７｜（丨－２）?ｒｎ?（Ｕ３）?（丨，４）??＾?＾２＾）?０（２，４）??ｉＺｉｌ／Ｌ＾］ｌＺａ／＼＿０ｌＬＡ＿ＱｐｉＬ??（８，１）?ｐｎ（８，２）?ｐｎ（８，３）?ｐｎ?（８．４＾??图２．５?（８，?４）极化码因子图??Ｆｉｇ．?２．５?Ｆａｃｔｏｒ?ｇｒａｐｈ?ｏｆ?（８，?４）?ｐｏｌａｒ?ｃｏｄｅ??丨，川）??＊＾＋Ｎ／２
本文编号：3220081
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．２信道合并的一般形式??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｇｅｎｅｒａｌ?ｆｏｒｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ??１１??
０，０，０），按照集合Ｊ与，给定的位置信息可将信息比特序列和固定比特??序列＇（．．混合后得到《｜８＝（０，０，０，／１，０，／２，／３，／４）。极化编码的第二步，即式２－５的计??算可用如图２．４所示的结构完成。将Ｗｌ８从图２．４所示结构的左侧输入，经过１２??个模二加操作后在右侧即可得到ｖｆ。极化编码的第三步中，ｖｆ经比特反序重排??之后得到ｘｆ?经由对信道妒的８次独立占用发送。??￣〇１——０?０?？——Ｖ；?—＞ｘ７??￣〇ｎ—￣？?？—ｖ２?——＞ｊｃ５??￣〇￣］?０??？?Ｖｊ?——?????？?Ｖ４?——??￣〇］?０?？??Ｖ５?——??ｍ?１—０??＾??ｍ??０???Ｖｙ??＞Ｘ４??仏????＾?＞Ｘｓ??图２．４编码结构??Ｆｉｇ．?２．４?Ｅｎｃｏｄｉｎｇ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??２．３?ＦＯ－ＢＰ译码算法??ＦＯ－ＢＰ算法是一种迭代算法，其数据处理过程是并行的，在低延迟的应用??场景下更有吸引力，且误码率要优于原始ＳＣ算法。使用符号／表示Ｆ０－ＢＰ算法??的迭代次数，Ｆ０－ＢＰ算法的计算复杂度可表示为０（／．ＡＨｏｇＡ〇。原始的Ｆ０－ＢＰ算??法会预先设置最大迭代次数／＿，当迭代次数等于／＿时停止迭代并输出译码结??１４??
Ｍｅｓｓａｇｅｓ），以对数似然比（Ｌｏｇ－ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ?Ｒａｔｉｏ，?ＬＬＲ）的形式进行表示。在整??个迭代过程中，节点中的软信息不断地被更新，且在相邻的节点之间进行传播。??以（８，?４）极化码为例进行说明。图２．５为（８，?４）极化码所对应的因子图，该??因子图为３阶因子图，每阶包含Ｗ／２?＝?４个ＰＥ，共有３２个节点。图２．６为单个??ＰＥ的示意图。??Ｓｔａｇｅ?１?Ｓｔａｇｅ?２?Ｓｔａｇｅ?３??（ｕ）?｜￣７｜（丨－２）?ｒｎ?（Ｕ３）?（丨，４）??＾?＾２＾）?０（２，４）??ｉＺｉｌ／Ｌ＾］ｌＺａ／＼＿０ｌＬＡ＿ＱｐｉＬ??（８，１）?ｐｎ（８，２）?ｐｎ（８，３）?ｐｎ?（８．４＾??图２．５?（８，?４）极化码因子图??Ｆｉｇ．?２．５?Ｆａｃｔｏｒ?ｇｒａｐｈ?ｏｆ?（８，?４）?ｐｏｌａｒ?ｃｏｄｅ??丨，川）??＊＾＋Ｎ／２
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