适用于高可靠低时延场景的LDPC码方案研究

发布时间：2020-10-15 03:36

　　 5G(5th Generation of Mobile Communication System)中高可靠低时延通信(Ultrareliable and Low Latency Communication,URLLC)涵盖了系列面向未来的应用,例如:自动驾驶、远程医疗、触觉互联网、智能工厂等,因而具有广阔的应用前景。URLLC对可靠度极高的要求使得信道编码技术成为其关键技术之一。低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Codes,LDPC)在性能、时延与其它信道编码相比都具有一定的优势,因此被认为是URLLC中有竞争力的信道编码方案。但是LDPC码存在误码平层的问题会造成系统可靠度下降,同时基于低时延的要求必须保证译码算法具有较低的复杂度。因此本文立足于解决LDPC码运用到URLLC场景中的两大问题:一是LDPC码存在误码平层的问题;二是为消除LDPC码误码平层采取的措施导致译码复杂度增加的问题。具体研究内容如下:1.针对LDPC码存在误码平层的问题,本文首先构造了一种在不同信道状态下通用的极化码,达到降低极化码编码复杂度的目的。然后提出了一种极化码与LDPC码级联的方案。该方案利用极化码没有误码平层的特性消除LDPC码的误码平层,达到提升整体的译码性能的目的。2.针对极化码的引入导致译码复杂度增加的问题。首先,本文提出了一种自适应LDPC码译码算法。该算法通过自适应修正因子,解决现有译码算法中修正因子与校验节点信息过大的部分不完全匹配的问题,降低了译码迭代次数并具有更好的性能,进而降低了LDPC码译码复杂度。其次,针对极化码提出了一种改进的置信传播算法(Belief Propagation,BP)。该算法通过省略极化码因子图中大量的冻结节点的更新过程,能有效地降低了极化码译码复杂度。最后,将LDPC码和极化码改进译码算法结合,在融合译码算法(Merged Decoding,MD)结构的基础上提出了一种低复杂度融合译码算法(Low Complexity Merged Decoding,LCMD)。LCMD算法能充分利用译码信息和避免无意义的迭代过程,在保证译码性能的同时降低了译码复杂度。3.针对LCMD算法中存在内外码速率不兼容,导致复杂度增加的问题,本文中给出了整体速率设计方案,并进行了性能仿真。仿真结果表明,本文提出的级联码方案与候选的LDPC码相比具有更低的整体复杂度,可实现0.2~0.4dB性能提升且没有误码平层,因此本文所提方案更加适用于URLLC场景。
【学位单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN911.22;TN929.5
【部分图文】：

图 3.4 不同调度策略的 BP 算法误比特率曲线图 3.5 不同调度策略的 BP 算法平均迭代次数曲线由图 3.4、图 3.5 可知采用层译码策略和 shuffled 调度策略的 BP 算法的性能明显好于采用“洪水”策略的算法且译码所需的平均迭代次数也明显少于后者。另一

图 3.4 不同调度策略的 BP 算法误比特率曲线图 3.5 不同调度策略的 BP 算法平均迭代次数曲线由图 3.4、图 3.5 可知采用层译码策略和 shuffled 调度策略的 BP 算法的性能明显好于采用“洪水”策略的算法且译码所需的平均迭代次数也明显少于后者。另一

图 3.6 不同 BP 简化算法误比特率曲线 图 3.7 不同 BP 简化算法平均迭代次数由仿真结果可知 LOMS 和 LNMS 算法性能明显好于 LMS 算法，译码所需要的迭代次数也更少，但是性能相比于 LBP 算法还有一定的差距。
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本文编号：2841631