極化碼最先是由Ar?kan于2009年提出的,其是第一種被理論證明可以達(dá)到香農(nóng)限的編碼方案。所以極化碼一經(jīng)提出就受到業(yè)界許多學(xué)者重視,與之相關(guān)的研究成果相繼提出,為其在實(shí)際場(chǎng)景中的運(yùn)用奠定了基礎(chǔ)。在2016年召開的3GPP會(huì)議中,正式將極化碼確定為5G標(biāo)準(zhǔn)中增強(qiáng)移動(dòng)寬帶(Enhance Mobile Broadband,eMBB)下的控制信道的編碼方案。本文首先闡述了極化碼的基本概念及信道產(chǎn)生極化的過(guò)程,并且介紹了極化碼串行抵消(Successive Cancelation,SC)譯碼算法及其改進(jìn)的串行抵消列表(Successive Cancellation List,SCL)譯碼算法,其主要是通過(guò)串行處理進(jìn)行譯碼,所以譯碼時(shí)延相對(duì)較高。本文主要研究置信傳播(Belief Propagtion,BP)譯碼算法,它采用并行譯碼方式,同等條件下相對(duì)SC譯碼算法有著低時(shí)延和低誤碼率的優(yōu)點(diǎn),但是在譯碼時(shí)會(huì)由于多次迭代而使得復(fù)雜度增加,因此仍需要不斷改進(jìn)。本文首先對(duì)原始BP譯碼進(jìn)行了理論分析,在此基礎(chǔ)上提出了基于似然比信息的置信傳播(Belief Propagation based on Likelihood Rate,BP-LLR)譯碼算法和基于停止集的置信傳播(Belief Propagation based on Stopping Set,BP-SS)譯碼算法,分別利用||值方差最大的點(diǎn)的不可靠性和包含停止集最多的點(diǎn)的影響度來(lái)作為糾正依據(jù),并對(duì)極容易出錯(cuò)的點(diǎn)進(jìn)行比特翻轉(zhuǎn)。在碼長(zhǎng)為2048,碼率為0.5的情況下,對(duì)兩個(gè)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,基于多位翻轉(zhuǎn)的BP-LLR譯碼算法在=6且誤幀率為10~(-3)時(shí)較原始BP譯碼算法和=10的BP-IC譯碼算法分別有約0.35dB和0.1dB的性能增益,基于多位翻轉(zhuǎn)的BP-SS譯碼算法在=6且誤幀率為6×10~(-4)時(shí)對(duì)比原始BP譯碼算法和=10的BP-IC譯碼算法分別有約0.45dB和0.1dB的性能增益。同時(shí)利用平均迭代次數(shù)來(lái)作為譯碼時(shí)間復(fù)雜度的標(biāo)準(zhǔn),仿真結(jié)果顯示平均迭代次數(shù)只比原始BP譯碼高出約2%。本文最后又提出了一種利用停止集特性對(duì)原有BP-IC譯碼算法改進(jìn)的基于信息糾錯(cuò)及停止集的置信傳播(Belief Propagation-Information Correction based on Stopping Set,BP-ICSS)譯碼算法。其主要是通過(guò)停止集來(lái)減少不必要的翻轉(zhuǎn)位數(shù),從而達(dá)到減小譯碼時(shí)延的目的。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)BP-ICSS的平均迭代次數(shù)僅為原始BP譯碼算法的24%,且比BP-IC譯碼算法降低了約10.3%。而另一種折衷的BP-ICSS改進(jìn)算法減少了CRC校驗(yàn)次數(shù),在譯碼性能接近原有的BP-ICSS譯碼算法,能夠較其減少約89.8%的CRC校驗(yàn)次數(shù)。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN911.22
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 極化碼的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究工作和內(nèi)容安排
第二章 極化碼的基本原理
    2.1 極化碼的基本概念
    2.2 信道極化理論
        2.2.1 信道的合并
        2.2.2 信道的拆分
        2.2.3 信道極化現(xiàn)象
    2.3 極化碼的構(gòu)造和編碼
        2.3.1 極化碼的生成矩陣
        2.3.2 極化碼的構(gòu)造方法
        2.3.3 信息位的選取及編碼復(fù)雜度
    2.4 極化碼的譯碼算法
        2.4.1 SC譯碼算法
        2.4.2 SCL譯碼算法
    2.5 極化碼的停止集
    2.6 本章小結(jié)
第三章 極化碼BP譯碼算法的分析和改進(jìn)
    3.1 BP譯碼算法的原理分析
    3.2 基于極化碼的校驗(yàn)策略
        3.2.1 傳統(tǒng)方法得到校驗(yàn)矩陣
        3.2.2 CRC循環(huán)冗余校驗(yàn)在極化碼上的運(yùn)用
    3.3 改進(jìn)的BP譯碼算法的提出
        3.3.1 BP-LLR譯碼算法簡(jiǎn)述
        3.3.2 BP-SS譯碼算法簡(jiǎn)述
    3.4 基于比特翻轉(zhuǎn)的BP-LLR譯碼算法
        3.4.1 基于一位比特翻轉(zhuǎn)的BP-LLR譯碼算法
        3.4.2 基于多位比特翻轉(zhuǎn)的BP-LLR譯碼算法
    3.5 基于比特翻轉(zhuǎn)的BP-SS譯碼算法
        3.5.1 基于一位比特翻轉(zhuǎn)的BP-SS譯碼算法
        3.5.2 基于多位比特翻轉(zhuǎn)的BP-SS譯碼算法
    3.6 本章小結(jié)
第四章 BP-ICSS譯碼算法及優(yōu)化
    4.1 BP-ICSS譯碼算法
        4.1.1 BP-ICSS譯碼算法的提出
        4.1.2 BP-ICSS譯碼算法的仿真與分析
        4.1.3 BP-ICSS譯碼算法的復(fù)雜度分析
    4.2 BP-ICSS譯碼算法的改進(jìn)
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 前景展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 王飛;Polar碼BP譯碼算法的研究和改進(jìn)[D];西安電子科技大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2851508