【摘要】：在移動通信系統(tǒng)中,傳輸?shù)挠行院涂煽啃砸恢笔窍到y(tǒng)設計的追求。為保證可靠性,信道編碼技術必不可少。在眾多信道編碼技術中,低密度奇偶校驗(Low-Density Parity-Check,LDPC)碼,憑借著有效的編碼和接近Shannon限的優(yōu)異譯碼性能,成為了一種主流信道編碼技術,被廣泛應用到現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)中,例如Wi-Fi、Wi-MAX、第五代移動通信(5G)系統(tǒng)等。但是,現(xiàn)有的LDPC碼編譯碼方法還存在改進的空間。因此,有必要對其進行研究以進一步提高系統(tǒng)可靠性。在現(xiàn)代LDPC碼中,校驗矩陣普遍采用準循環(huán)(Quasi-Cyclic,QC)結構。具有這種結構的碼被稱為QC-LDPC碼。目前性能優(yōu)異的QC-LDPC碼大多由原型圖擴展構造而來。因此,這一類通過原型圖擴展構造的QC-LDPC碼又被稱為原型圖LDPC(ProtographBased LDPC,PB-LDPC)碼。為提高現(xiàn)有PB-LDPC碼的編譯碼性能,本文分別從編碼方法中校驗矩陣的構造方法與編碼結構、原型圖,以及迭代譯碼算法三個方面展開設計與優(yōu)化的研究。主要研究工作和貢獻包括以下內容:首先,在已有原型圖的基礎上,本文分別從構造方法與編碼結構兩個方面改善擴展出的碼字性能。在構造方法方面,針對由單位循環(huán)陣構造的QC-LDPC(Single-Weight Circulant QC-LDPC,SQC-LDPC)碼在高碼率情況下面臨原型圖節(jié)點重量受限的問題,提出了一種具有多重循環(huán)陣的QC-LDPC(Multi-Weight Circulant QC-LDPC,MQC-LDPC)碼構造方法。為支持多重循環(huán)陣構造,本文在最小錯誤漸進邊生長算法中引入了防止多重循環(huán)陣產生短圈的方法。當擴展因子固定時,相比于傳統(tǒng)的SQC-LDPC碼,MQCLDPC碼能夠獲得更好的原型圖結構、碼字重量分布,以及停止集重量分布。實驗結果表明,在加性白高斯噪聲信道下,無論是在高信噪比還是低信噪比區(qū)域,相比于Wi-Fi標準以及Wi-MAX標準中的傳統(tǒng)高碼率SQC-LDPC碼,本文構造的MQC-LDPC碼擁有更好的性能。在編碼結構方面,針對低度數(shù)節(jié)點導致錯誤平層表現(xiàn)差的問題,本文為QC-LDPC碼提出了一種所有節(jié)點度數(shù)為3的塊三對角編碼校驗結構。這種沒有低度數(shù)節(jié)點的塊三對角校驗結構能夠有效改善錯誤平層性能,并且支持低復雜度編碼。本文利用這種結構和模提升(Modulo-Lifting)方法,構造了一系列可伸縮碼長的QC-LDPC碼。仿真結果表明,相比于現(xiàn)有可伸縮碼長的碼字,本文構造的碼字能夠在錯誤平層區(qū)獲得更好的性能。然后,針對5G系統(tǒng)中超可靠低延時通信應用場景下短碼長、迭代收斂快的低碼率LDPC碼設計問題,本文提出了一系列具備碼率兼容特性的Raptor-Like結構原型圖。這些原型圖由Richardson-Urbanke(RU)給出的低碼率碼推廣獲得。在提出的原型圖中,本文應用加入迭代次數(shù)限制的原型圖外部信息轉移(Protograph-Based Extrinsic Information Transfer,PEXIT)分析方法優(yōu)化連接度數(shù)。通過優(yōu)化得到的原型圖,構造了碼率兼容的LDPC碼并進行了仿真驗證。仿真結果表明,在碼長較短和譯碼迭代次數(shù)較少時,本文提出的LDPC碼相比于原始的RU低碼率碼、高通公司在5G系統(tǒng)標準化提案中給出的低碼率碼,以及傳統(tǒng)的AR4A低碼率碼,擁有顯著的性能優(yōu)勢。最后,針對傳統(tǒng)的歸一化最小和(Normalized Min-Sum,NMS)以及偏移修正最小和(Offset Min-Sum,OMS)譯碼算法在低碼率碼譯碼時誤塊率性能惡化的問題,本文提出了一種廣義的線性近似最小和(Linear-Approximation Min-Sum,LAMS)譯碼算法并用神經網絡優(yōu)化其中的因子。提出的LAMS算法通過為每次迭代引入乘性與加性因子,線性調整校驗節(jié)點更新和信道輸入的軟量幅度。這些因子由一個小型淺層的神經網絡利用LAMS譯碼器每次迭代產生的訓練數(shù)據(jù)優(yōu)化獲得。本文針對5G系統(tǒng)中的PB-LDPC碼優(yōu)化了LAMS譯碼器并給出了每次迭代的線性因子。仿真結果表明,LAMS算法相比于傳統(tǒng)的NMS算法以及OMS算法展現(xiàn)出了顯著的性能提升,甚至在一些高信噪比區(qū)域表現(xiàn)出了比置信傳播(Belief Propagation,BP)算法更好的性能。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.22

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本文編號：2792119