极化码的译码算法研究及实现

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随着数字通信技术的飞速发展,用户对数字通信系统的可靠性要求也越来越高。信道编码技术是提高通信系统性能的有效方法,所以寻找一种可以达到香农极限的编码方式是编码领域一直以来的研究热点。近来,由E.Arikan提出的极化码(Polar Code)是目前唯一的一种有确定构造方式的,在二进制离散无记忆信道下能够达到香农极限的信道编码方式。同时其规则的编码方式,较低的编解码复杂度,都使其成为近来纠错码领域的研究热点。极化码主要有连续消除算法(Successive cancellation, SC)和置信度传播算法(Belief Propagation, BP)两种译码算法。传统的SC算法由于其按比特连续译码的特点而导致其在长码时拥有很高的译码延迟。本文首先在充分理解极化码原理的基础上,提出一种改进的极化码SC译码算法。该改进的SC译码算法可在保证纠错性能不变的条件下,降低25%的译码延迟。在此基础上,本文提出一种减少阶数的SRSC译码器(Stage-Reduced SC Decoder),并设计出其相应的译码器结构。相对于传统的SC译码器,SRSC译码器能在保持纠错性能的不变前提下,减少50%的译码延迟。极化码的BP算法由于其并行译码的特点,译码速度更快,更加有利于实际应用。针对传统的极化码BP译码算法阶数多,关键路径短的特点,本文提出一种高效的,将相邻阶合并的极化码SCBP译码算法(Stage-Combined BP Decoding),详细介绍了该算法中基于路径的置信度估计方法。仿真结果表明,该算法可以在不损失纠错性能的条件下,减少一半的译码阶数。基于该新的算法,本文设计出其相应的SCBP译码器结构。综合结果表明,该SCBP译码器能有效减少50%的存储需求,并有效减少译码器面积,降低译码延迟,提高吞吐率。
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