本文關(guān)鍵詞： 5G 大規(guī)模MIMO 檢測器 檢測性能 置信傳播(BP) 消息更新 相關(guān)信道 低復(fù)雜度 隨機(jī)計算 Polar碼 連續(xù)干擾消除鏈表(SCL)譯碼器 譯碼性能 寬松排序(RS) 分布式排序(DS) 簡化路徑擴(kuò)展 CRC輔助SCL(CA-SCL)譯碼器 硬件實現(xiàn)　出處：《東南大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：作為下一代移動通信5G的一項關(guān)鍵技術(shù),大規(guī)模多天線(MIMO)系統(tǒng)在傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改善了頻譜效率、連接可靠性和覆蓋范圍。最近提出的Polar碼在二進(jìn)制離散無記憶信道(B-DMCs)中能夠達(dá)到香農(nóng)信道容量,被稱為信息領(lǐng)域的一項重大突破�，F(xiàn)在,Polar碼已經(jīng)被采納為5G增強(qiáng)型移動寬帶場景(eMBB)控制信道的短碼方案�；诖�,本文將主要研究大規(guī)模MIMO系統(tǒng)檢測器、Polar碼譯碼器以及Polar碼編碼MIMO系統(tǒng)的聯(lián)合檢測譯碼(JDD)方法。對于大規(guī)模MIMO上行鏈路,提出了基于符號的實數(shù)域置信傳播(BP)檢測算法。針對i.i.d.以及各種相關(guān)MIMO信道,從理論上分析并證明了 BP算法中符號節(jié)點和消息節(jié)點的消息更新準(zhǔn)則。對于發(fā)射端天線相關(guān)或者加載因子ρ = 1的大規(guī)模MIMO系統(tǒng),采用消息阻尼策略來改善BP檢測的性能。為了在性能和復(fù)雜度之間提供良好的折衷實現(xiàn),基于自適應(yīng)的消息更新方式,提出了自適應(yīng)的BP檢測算法。相比復(fù)數(shù)域的單邊BP(SE-BP)檢測,本章提出的基于符號的實數(shù)域BP檢測算法顯著改善了檢測性能。對于發(fā)射和接收端相關(guān)的MIMO信道,提出的自適應(yīng)BP檢測算法能夠在保證檢測性能的同時,大大降低了計算復(fù)雜度。對于采用不同天線配置的i.i.d.以及各種相關(guān)衰落MIMO信道,本文提出的基于符號的實數(shù)域BP檢測算法相比已有的BP檢測器和最小均方誤差(MISE)線性檢測器,在檢測性能和復(fù)雜度方面均表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。因此,本文提出的基于符號的實數(shù)域BP檢測算法不需要矩陣求逆,具有良好的檢測性能、較低的計算復(fù)雜度,能夠適用于多種大規(guī)模MIMO系統(tǒng),尤其是高階調(diào)制系統(tǒng)。在硬件實現(xiàn)上,我們給出了適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的通用和高效的BP檢測器架構(gòu),并對處理時序進(jìn)行了詳細(xì)分析。處于實現(xiàn)復(fù)雜度和容錯性的考慮,提出了基于隨機(jī)計算的低復(fù)雜度BP檢測器。對于正交相移鍵控(QPSK)調(diào)制和正交幅度調(diào)制(QAM)系統(tǒng),詳細(xì)分析了隨機(jī)BP檢測器消息更新和輸出判決模塊的硬件邏輯結(jié)構(gòu)。通過引入常系數(shù)和采用重隨機(jī)操作來改善檢測性能。該隨機(jī)BP檢測器的性能隨著天線數(shù)增加而不斷改善,最終逼近確定域BP檢測器。根據(jù)理論分析,隨機(jī)BP檢測器的硬件復(fù)雜度僅隨著天線數(shù)增加呈線性增加,而系統(tǒng)延時對數(shù)增加。相比最新的迭代檢測器,本文提出的確定域BP檢測器硬件消耗得到了顯著降低。當(dāng)天線規(guī)模足夠大時,隨機(jī)BP檢測器具有與確定性檢測器可比擬的邏輯消耗,卻并不消耗復(fù)雜的算術(shù)運算單元,例如數(shù)字信號處理器(DSPs)。隨著天線規(guī)模進(jìn)一步增大,該隨機(jī)BP檢測器在硬件實現(xiàn)方面將表現(xiàn)出更大的低復(fù)雜度優(yōu)勢,而系統(tǒng)延時幾乎保持不變,系統(tǒng)吞吐率得到成倍提升。因此,隨機(jī)BP檢測器適用于對延時不敏感的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)。對于實現(xiàn)復(fù)雜度和系統(tǒng)吞吐率同等重要的大規(guī)模MIMO應(yīng)用場景,確定域的BP檢測器將是一個不錯的選擇。針對Polar碼的連續(xù)干擾消除鏈表(SCL)譯碼器,首先提出了兩種簡化的路徑度量值排序方法:松排序(RS)和分布式排序(DS)算法。對于鏈表長度為L的SCL譯碼器,RS和DS算法將路徑度量值的比較復(fù)雜度從O(L2)降低到O(L),排序延時從kkL2降低到kkL(k是與L無關(guān)的常系數(shù))。同時,基于RS和DS簡化排序的SCL譯碼器能夠達(dá)到采用直接嚴(yán)格排序的SCL譯碼器幾乎一致的譯碼性能。為了獲得與低密度校驗碼(LDPC)、Turbo碼相似的譯碼性能,可采用CRC預(yù)編碼策略,進(jìn)而產(chǎn)生了 CRC輔助的SCL(CA-SCL)譯碼器�；诙M(jìn)制擦除信道(BEC),對SCL譯碼的誤差傳播進(jìn)行了相應(yīng)的理論分析。為了降低路徑度量值排序和內(nèi)存管理復(fù)雜度,基于誤差傳播的理論分析,提出了簡化的路徑擴(kuò)展方法。此外,為了盡可能早地丟棄無效路徑,又提出了分段的CA-SCL(SCA-SCL)譯碼器,可有效降低平均鏈表長度。采用簡化路徑擴(kuò)展方法的CA-SCL譯碼器能夠達(dá)到傳統(tǒng)CA-SCL譯碼器的譯碼性能。同時,基于分段CRC策略的SCA-SCL譯碼器相比傳統(tǒng)的CA-SCL譯碼器,其性能損失是可以忽略的。最后,本文提出的簡化排序算法、簡化路徑擴(kuò)展方法以及分段CRC策略可以互相結(jié)合來獲得更低的譯碼復(fù)雜度。對于Polar編譯碼器的整體硬件實現(xiàn),提出了并行流水線折疊的SCL譯碼架構(gòu)�；诨镜�(?)-bitSC譯碼器,采用硬件折疊、流水線技術(shù),以及指令集調(diào)用方式,實現(xiàn)N-bit的SC譯碼器。對于傳統(tǒng)的并行和并行流水線折疊SCL譯碼架構(gòu),給出了系統(tǒng)延時、混合節(jié)點消耗以及硬件利用率的理論分析。此外,基于折疊SC譯碼架構(gòu),提出了分級量化方案,有效降低了平均量化比特長度,同時保證了與統(tǒng)一量化方案相同的譯碼性能。針對N = 1024,K = 512的Polar碼,在Altera Stratix V系列FPGA的DE5-net開發(fā)板上實現(xiàn)了 Polar碼的后向反饋流水線編碼器以及L = 2,4可調(diào)的并行流水線折疊SCL譯碼器的整體系統(tǒng)鏈路,并給出了詳細(xì)的硬件綜合結(jié)果和誤塊率(BLER)曲線。當(dāng)L = 4時,采用簡化的DS2算法實現(xiàn)排序模塊,有效降低了硬件消耗和排序延時。本文提出的Polar碼編譯碼系統(tǒng)實現(xiàn)具有低復(fù)雜度和低延時特性,同時保證了理想的譯碼性能。相比Polar碼SC譯碼器,BP譯碼器本身具有更高的并行性,適用于高吞吐率的應(yīng)用場景。本文通過揭示Polar碼的BP譯碼器與快速傅里葉變換(FFT)處理器之間的相似性,提出了一種流水線BP譯碼器的通用設(shè)計方法。作為例子,詳細(xì)展示了前向和后向反饋流水線BP譯碼架構(gòu),并分析了相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理時序。根據(jù)從左到右和從右到左消息更新的運算級邏輯結(jié)構(gòu)的相似性,提出了基于運算級折疊的前向和后向反饋流水線BP譯碼架構(gòu),進(jìn)一步降低了硬件復(fù)雜度,提高了硬件利用率。對于Polar碼已有的和本文提出的四種BP譯碼架構(gòu),從理論上給出了硬件復(fù)雜度、系統(tǒng)譯碼延時、吞吐率、硬件利用率以及硬件效率隨碼長的變化曲線,并進(jìn)行了相應(yīng)的分析和討論。結(jié)合硬件綜合結(jié)果,相比已有文獻(xiàn)中的BP譯碼架構(gòu),本文提出的四種BP譯碼架構(gòu)在硬件消耗和硬件效率方面均表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。此外,本文提出的所有BP譯碼架構(gòu)能夠靈活適用于不同碼長和碼率的應(yīng)用場景。隨著碼長的增加,硬件復(fù)雜度的增加在可接受的范圍內(nèi)。更重要的是,本文提出的流水線BP譯碼器的通用設(shè)計方法能夠在系統(tǒng)吞吐率、譯碼延時、硬件消耗和硬件利用率之間提供靈活的折衷實現(xiàn)。對于Polar碼編碼的MIMO系統(tǒng),聯(lián)合考慮若干個信道,引入了 JDD方法的系統(tǒng)配置。為了避免針對無效路徑的不必要處理,提出了一種基于縮減樹的JDD算法。在一般情況下,嚴(yán)格推導(dǎo)了基于檢測-譯碼聯(lián)合最優(yōu)化的數(shù)學(xué)表達(dá)。此時,該最優(yōu)化問題可看作一個樹的寬度優(yōu)先搜索(BFS)操作。與K-best檢測唯一的不同在于:每一層符號節(jié)點的擴(kuò)展需要增加類似預(yù)編碼的操作,即基于模2的乘積累加運算以及比特-符號映射。根據(jù)仿真結(jié)果和復(fù)雜度分析,相比傳統(tǒng)的分離檢測譯碼(SDD)方法,本文提出的基于縮減樹和檢測-譯碼聯(lián)合優(yōu)化的JDD算法顯著改善了系統(tǒng)性能,同時降低了計算復(fù)雜度。因此,提出的兩種JDD算法能夠很好地適用于低復(fù)雜度和高吞吐率的應(yīng)用場景。
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【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.22
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本文編號：1549583