【摘要】：隨著社會的發(fā)展,人們對無線局域網(wǎng)技術的需求越來越高,無線通信的吞吐量的提高和延時的減少依然是無線通信領域重點研究的方向。信道編碼可以有效的提高數(shù)據(jù)通信的可靠性和穩(wěn)定性,而在信道編碼方式中如何提高信道吞吐量和減小延時正是當今的研究熱點。低密度奇偶校驗(LDPC)編碼方式是最接近香農信道容量的編碼方式之一,作為一類性能可逼近信道容量的信道編碼方案,低密度奇偶校驗(LDPC)碼具有低復雜性編碼、自交織性和低錯誤平層等諸多優(yōu)點,因此成為最近無線局域網(wǎng)標(IEEE802.11ac)的可選信道編碼方案。如何提高LDPC編碼的吞吐量,減少編解碼模塊占用的硬件資源,一直是LDPC編解碼的重要課題。本文基于802.11ac無線協(xié)議設計了適用于新一代WiFi無線通信芯片的LDPC編譯碼器,主要研究成果和創(chuàng)新點如下:1.設計了一種新的擾碼器的硬件架構,將原串行擾碼算法轉變?yōu)椴糠植⑿袛_碼算法實現(xiàn),解決了系統(tǒng)最高時鐘頻率和硬件面積消耗的矛盾。文中根據(jù)擾碼序列的周期循環(huán)特點,將擾碼序列按照輸入數(shù)據(jù)位寬中最小位寬長度26bit存儲在ROM中,在擾碼器的每個輸入250kHz時鐘有效沿到來時,從ROM中讀取整數(shù)倍個最小有效位寬的擾碼序列并進行擾碼異或運算。這樣部分并行的擾碼實現(xiàn)結構不僅提高擾碼器的吞吐量,而且在時鐘頻率和硬件面積之間尋求了一個平衡折衷的方案。2.提出了一種基于三要素法改進的H矩陣存儲算法,顯著減少了H矩陣的存儲空間。本文針對802.11ac中H矩陣的特點,將三要素法存儲稀疏矩陣的算法中存儲每一個非零元素的位置改進為只存儲H矩陣中每一個單位子矩陣的循環(huán)移位次數(shù)和其所在H矩陣中的位置,從而有效降低了編譯碼器中的存儲空間消耗。3.設計了一種按子矩陣并行編碼的LDPC編碼器的硬件架構,提高了整個編碼器的吞吐量。本文采用LU編碼算法來實現(xiàn)編碼器的設計,同時根據(jù)802.11ac協(xié)議中H矩陣是由準循環(huán)單位子矩陣組成的特點,將輸入位寬312bit數(shù)據(jù)變形為81bit位寬數(shù)據(jù)進行編碼矩陣運算,多端口并行讀取H矩陣數(shù)據(jù)進行編碼運算,同時將矩陣運算的按位異或轉換成循環(huán)移位操作,降低編碼器的計算復雜度和編碼時延。4.提出了基于歸一化修正的MS最小和積譯碼算法,使LDPC譯碼器在相同輸出誤碼率時,輸入信號信噪比降低了10db。文中深入研究了基于BP譯碼算法的四種改進譯碼算法,對802.11ac中不同的調制解調和編解碼參數(shù)下的譯碼算法進行了仿真性能對比,并最終選用歸一化修正的MS最小和積譯碼算法來實現(xiàn)802.11ac中的LDPC譯碼器。采用歸一化修正的最小和積譯碼算法后,在輸出數(shù)據(jù)誤碼率都為10~(-3)時,譯碼器輸入數(shù)據(jù)信噪比降低了約10db。5.設計了一種分層并行迭代的LDPC譯碼器硬件結構,將原H矩陣分層為12層并行進行譯碼迭代,減少了變量節(jié)點存儲空間。本文采用分層并行的方式對變量節(jié)點和校驗節(jié)點進行相互迭代運算。這樣的方式將變量節(jié)點的存儲空間減少至原有硬件結構的1/12,顯著降低了譯碼器中的硬件資源消耗。同時變量節(jié)點和校驗節(jié)點并行迭代的譯碼方式使譯碼器的譯碼延時也得以降低。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.22
【圖文】：

圖2.2 802.11ac 中碼長為 1944，碼率為 1/2 時的 H 矩陣章小結文第二章主要介紹了線性分組碼的原理，闡述了 LDPC 碼作為線性分組校驗矩陣對輸入序列進行編碼，并通過 Tanner 圖對校驗矩陣和輸入序關系進行描述，深入研究了 LDPC 的譯碼機制。同時對 802.11ac 協(xié)議的中的刪余填零等操作進行簡單的介紹，為第三章 LDPC 編解碼算法的設了理論依據(jù)。

圖3.5 碼長為 1944，BPSK 調制下不同碼率的譯碼性能信噪比減少了 24db。從圖 3.6 中曲線可以看出碼率 2/3 與近，而碼率 1/2 與碼率 5/6 的譯碼性能則區(qū)別較大。通過明了在碼率越高的情況下，LDPC 譯碼的性能越好。

第三章 LDPC 編解碼的算法設計31圖3.6 碼率為 5/6，BPSK 調制時不同碼長的譯碼性能3.2.3 對于改進的譯碼算法中歸一化因子選擇在譯碼算法的章節(jié)中，介紹了通過選擇合適的歸一化因子對譯碼算法的性能進行優(yōu)化，改善由于最小和積算法中對函數(shù) (x)的近似處理而帶來的譯碼性能下降的影響。一般來說，歸一化因子 會選擇一個位于區(qū)間[0,1]中的一個小數(shù)，我們需要對不同的歸一化因子的取值進行譯碼性能仿真，從而選擇譯碼性能最好的歸一化因子[57]。。如圖 3.7 所示，圖中曲線為信噪比固定為 5db

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本文編號：2783565