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基于非均匀量化的极化码SCL译码器FPGA实现
1
作者
魏少圣
熊启金
+1 位作者
郑绍华
陈平平
《无线电通信技术》
北大核心
2024年第6期1200-1208,共9页
针对现有均匀量化的连续消除列表(Successive Cancellation List,SCL)译码算法中存储资源消耗大、布线延迟高的问题,提出了一种采用5 bit非均匀量化方案的SCL译码算法。该算法保留均匀量化中的对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)迭...
针对现有均匀量化的连续消除列表(Successive Cancellation List,SCL)译码算法中存储资源消耗大、布线延迟高的问题,提出了一种采用5 bit非均匀量化方案的SCL译码算法。该算法保留均匀量化中的对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)迭代计算方法,采用5 bit非均匀量化LLR,在LLR计算模块中设计查找表(Look-Up-Table,LUT)转为6 bit均匀量化LLR用于计算。仿真结果表明,提出的5 bit非均匀量化SCL译码相比于6 bit均匀量化SCL译码器,在码率R=1/2、列表宽度L=2和L=4时,误帧率(Frame Erasure Rate,FER)性能损失在0.1 dB以内。在硬件资源消耗方面,与6 bit均匀量化译码器相比,5 bit非均匀量化方案译码器在L=2时触发器(Flip-Flop,FF)和块随机存取存储器(Block Random Access Memory,BRAM)存储资源消耗分别减少了10.9%和22%,吞吐量增加了24%;L=4时FF和BRAM分别减少了10%和18.1%,吞吐量增加了17.5%。
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关键词
极化码
连续消除列表译码
非均匀量化
现场可编程逻辑门阵列
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职称材料
一种基于深度学习预测的极化码路径移位SCL译码算法
2
作者
田浩
吴晓富
张索非
《无线电通信技术》
2023年第6期1088-1094,共7页
极化码短码在连续相消列表(Successive Cancellation List, SCL)译码算法下的性能取决于列表路径数L的大小,L足够大时,能有效逼近最大似然译码的性能。然而,SCL-L译码器的实现复杂度随L呈线性增长,这使得设计高效的SCL译码器非常具有挑...
极化码短码在连续相消列表(Successive Cancellation List, SCL)译码算法下的性能取决于列表路径数L的大小,L足够大时,能有效逼近最大似然译码的性能。然而,SCL-L译码器的实现复杂度随L呈线性增长,这使得设计高效的SCL译码器非常具有挑战性。为此,提出了一种基于深度学习预测的路径移位SCL译码算法,该算法采用L值较小的SCL-L译码,通过启动最多两次SCL-L来有效提高译码性能。当第一次SCL-L译码失败时,利用深度神经网络预测出SCL译码路径首次丢失(正确路径被排除出存活的L个列表路径)的错误节点位置,重新启动一次具有路径移位功能的SCL-L译码,该路径移位SCL译码在预测的错误节点位置处对原SCL-L的L条存活路径进行移位,即选择原来被抛弃的L条路径作为存活路径。以码率为1/2的循环校验级联极化码(128,64+8)(8位CRC校验)为例,所提出的路径移位SCl-32译码算法通过最多启动两次SCl-32译码即可有效逼近SCl-128译码器的性能,并已逼近该短码的有限长理论界限。
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关键词
极化码
连续消除列表译码
深度学习
路径移位
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职称材料
题名
基于非均匀量化的极化码SCL译码器FPGA实现
1
作者
魏少圣
熊启金
郑绍华
陈平平
机构
福州大学物理与信息工程学院
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2024年第6期1200-1208,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62171135)。
文摘
针对现有均匀量化的连续消除列表(Successive Cancellation List,SCL)译码算法中存储资源消耗大、布线延迟高的问题,提出了一种采用5 bit非均匀量化方案的SCL译码算法。该算法保留均匀量化中的对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)迭代计算方法,采用5 bit非均匀量化LLR,在LLR计算模块中设计查找表(Look-Up-Table,LUT)转为6 bit均匀量化LLR用于计算。仿真结果表明,提出的5 bit非均匀量化SCL译码相比于6 bit均匀量化SCL译码器,在码率R=1/2、列表宽度L=2和L=4时,误帧率(Frame Erasure Rate,FER)性能损失在0.1 dB以内。在硬件资源消耗方面,与6 bit均匀量化译码器相比,5 bit非均匀量化方案译码器在L=2时触发器(Flip-Flop,FF)和块随机存取存储器(Block Random Access Memory,BRAM)存储资源消耗分别减少了10.9%和22%,吞吐量增加了24%;L=4时FF和BRAM分别减少了10%和18.1%,吞吐量增加了17.5%。
关键词
极化码
连续消除列表译码
非均匀量化
现场可编程逻辑门阵列
Keywords
polar code
SCL decoding
non-uniform quantification
FPGA
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于深度学习预测的极化码路径移位SCL译码算法
2
作者
田浩
吴晓富
张索非
机构
南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心
南京邮电大学物联网学院
出处
《无线电通信技术》
2023年第6期1088-1094,共7页
基金
国家自然科学基金(U21A20450)~~。
文摘
极化码短码在连续相消列表(Successive Cancellation List, SCL)译码算法下的性能取决于列表路径数L的大小,L足够大时,能有效逼近最大似然译码的性能。然而,SCL-L译码器的实现复杂度随L呈线性增长,这使得设计高效的SCL译码器非常具有挑战性。为此,提出了一种基于深度学习预测的路径移位SCL译码算法,该算法采用L值较小的SCL-L译码,通过启动最多两次SCL-L来有效提高译码性能。当第一次SCL-L译码失败时,利用深度神经网络预测出SCL译码路径首次丢失(正确路径被排除出存活的L个列表路径)的错误节点位置,重新启动一次具有路径移位功能的SCL-L译码,该路径移位SCL译码在预测的错误节点位置处对原SCL-L的L条存活路径进行移位,即选择原来被抛弃的L条路径作为存活路径。以码率为1/2的循环校验级联极化码(128,64+8)(8位CRC校验)为例,所提出的路径移位SCl-32译码算法通过最多启动两次SCl-32译码即可有效逼近SCl-128译码器的性能,并已逼近该短码的有限长理论界限。
关键词
极化码
连续消除列表译码
深度学习
路径移位
Keywords
polar codes
SCL decoding
deep learning
shifted-pruning
分类号
TN911.22 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非均匀量化的极化码SCL译码器FPGA实现
魏少圣
熊启金
郑绍华
陈平平
《无线电通信技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于深度学习预测的极化码路径移位SCL译码算法
田浩
吴晓富
张索非
《无线电通信技术》
2023
0
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职称材料
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0
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