【摘要】：Polar碼是基于信道極化現象構造的一種糾錯編碼,對任意的二進制輸入離散無記憶信道(Binary-input Discrete Memoryless Channel,BDMC)都是信道容量可達的。由于自身的顯著特性,Polar碼被選為了5G增強移動寬帶場景控制信道的編碼方案。盡管目前已經出現了大量針對Polar碼的研究,但是其中大多都還停留在Polar碼的理論研究,針對其實際應用尤其是硬件實現的研究卻不多。因此本文從編碼構造、譯碼算法和硬件實現三個方面對Polar碼進行了深入研究。根據信道情況準確構造Polar碼是保證其性能的關鍵。本文首先使用了高斯近似和簡化的巴氏參數方法構造Polar碼,然后提出了一種基于信道的Polar碼自適應構造方法,此方法可優(yōu)化Polar碼的構造,使其性能盡可能得到發(fā)揮。其次本文對Polar碼的SC、SCL和CA-SCL譯碼算法進行了研究,搭建了Polar碼的算法仿真系統(tǒng),仿真驗證并對比了不同譯碼算法的性能。串行消除(SuccessiveCancellation,SC)譯碼算法有低復雜度的優(yōu)勢,但在短碼時性能并不佳。基于SC算法改進的列表串行消除(Successive-Cancellation List,SCL)算法保留多個譯碼路徑,提高了譯碼算法的容錯率,也提升了Polar碼的性能。而基于CRC輔助的SCL(CRC-Asistant SCL,CA-SCL)算法改進了路徑挑選準則,進一步提升了性能,并且已經達到了比LDPC(Low Density Parity Check)碼更好的優(yōu)異性能。然后本文重點研究了Polar碼譯碼器的硬件實現。SC算法是Polar碼的核心譯碼算法,是SCL和CA-SCL算法的基礎。SC算法的遞歸結構使其非常適合硬件實現,因此本文著重研究了SC算法的幾種硬件架構,包括FFT型架構、樹型架構、線型架構和矢量交疊架構。樹型架構和線型架構通過硬件資源復用降低了硬件復雜度,而矢量交疊架構利用空閑處理單元并行處理多個碼元矢量,提高了譯碼器的吞吐量。另外本文提到了一種基于半并行處理方式的硬件架構思路,以很小的譯碼器吞吐量為代價,即可實現譯碼器譯碼碼長可變。最后本文以樹型架構為基礎,完成了CA-SCL譯碼器的FPGA(Field-Programmable Gate Array)架構設計,詳細介紹了譯碼器各部分具體的硬件實現方案,并完成了CA-SCL譯碼器的FPGA實現。
【圖文】：

長度為 1024bits，采用第二章中提到的高斯近似方法挑選極化信道得到集合 A，固定比特全部設置為 0。采用本節(jié)設計實現的 SC 譯碼器，仿真得到其高斯信道下譯碼性能圖如圖 3- 3 所示。圖 3- 3 SC 算法仿真性能圖從圖 3- 3 中可看出，Polar 碼在同等碼長和碼率的情況下，采用 SC 譯碼器譯碼時的 Polar 碼的性能并不比 LDPC 碼好。而從 SC 譯碼算法原理也可以容易看到其缺點所在，SC 譯碼算法由于是順序譯碼，每一個譯碼碼元都依賴于前面

情況進行了仿真驗證，得到 SCL 算法的仿真性能圖如圖所示圖 3- 6 SCL 算法仿真性能從圖 3- 6 仿真結果可以看到 SCL 譯碼器的性能相對于 SC 譯碼器有明顯提升，且 L 4時，增大L值對性能的提升效果最明顯。但是隨著 的越來越大，，性能提升的效果越來越小。觀察到 L 32時的 SCL 譯碼器的性能相對于 L 16時已無明顯提升，此時再增大L的值，對譯碼性能提升不大，反而會大大增加譯碼的復雜度。SCL 算法相對 SC 算法在0/ 2bE N dB時獲得的性能增益最大，隨著0/bE N 的提高，不同 L 值的 SCL 譯碼器性能趨于一致。SCL 算法彌補了 Polar 碼 SC 譯碼時與極大似然譯碼性能上的差距
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN791

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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相關博士學位論文 前2條

1 樊婷婷;Polar碼的若干關鍵技術研究[D];北京交通大學;2016年

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相關碩士學位論文 前6條

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2 劉星;極化碼的譯碼算法研究及實現[D];南京大學;2015年

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本文編號：2627182