CN105634507B - 极化码置信传播译码器的流水线系统 - Google Patents

极化码置信传播译码器的流水线系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种极化码置信传播译码器的流水线系统，包括BP译码器和计算模块BCB，其中，BP译码器的BP译码算法通过一个包含(n+1)N个节点的n阶因子图迭代实现，N代表码长，每一个节点包含两种类型的似然概率，分别为第一似然概率和第二似然概率，以BP译码器的输入端为左端，输出端为右端，则第一似然概率用于左边到右边消息更新和传递，第二似然概率用于右边到左边的消息更新和传递。计算模块BCB包括相邻两阶相隔N/2比特位置的4个节点之间的消息更新和传递。本发明适用于极化码的高吞吐率、低复杂度BP译码器架构，在降低硬件实现复杂度的同时，提高了处理速度。

Description

极化码置信传播译码器的流水线系统
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，是应用于新型信道编码极化码的置信传播(BP)译码器的流水线架构。
背景技术
无线通信技术的现代化发展开始于20世纪90年代，其发展速度一直呈上升状态，其发展规模在不断扩大，且运用的范围也越来越广泛。近年来，无线通信技术已成为当今通信领域内发展潜力最大、市场前景最广的热点技术。移动通信目前已进入了第四代移动通信(4G)产业化的应用阶段，正朝着高速率，高容量，高频谱效率和低功耗的方向发展，不断满足人们日益增长的数据和视频需求。据主要运营商和权威咨询机构预测：移动宽带业务流量将在未来10年增长1000倍。现有4G技术在传输速率和资源利用率等方面仍然无法满足未来的需求，其无线覆盖和用户体验也有待进一步提高。世界各国在推动4G产业化工作的同时，第五代移动通信技术(5G)已经成为了国内外无线通信领域的研究热点。
对于每一代移动通信，物理层的空口技术就像皇冠上的明珠，是划时代的标致。随着对5G需求定义的逐步明确，5G候选的物理层空口技术也日渐清晰地浮出水面，包括多载波、多址方式、调制编码等模块算法，正作为5G研究的焦点被重新设计。对于二进制输入的离散无记忆信道(B-DMCs),理论上已经证明了极化码能够达到香农信道容量。作为第一个能够达到香农容量的信道编码，极化码是信息理论和无线通信领域的重大突破，引起了学术界和工业界的广泛关注。在5G移动通信的全新应用场景下，极化码将取代Turbo码和LDPC码，成为信道纠错编码的候选者。研究适用于5G移动通信系统的高效极化码构造及译码算法具有重大的理论意义与应用价值。
关于极化码的相关文献中，有大量针对理想误码性能，低复杂度和低延时的极化码译码器的相关研究。基于栅栏格的Viterbi和BCJR算法所实现的最大似然和最大后验概率译码器是性能最优的，但其复杂度过高。近年来，连续消除的列表极化码译码器因其接近最优的检测性能而引起了广泛的关注。然而，这种译码器由于自身的串行性，将会带来较大的系统延时，从而限制了其在实际场景中的应用。因此，在保证期望的检测性能前提下，一种实用的低延时、低复杂度的极化码流水线译码器架构显得尤为重要。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种极化码置信传播译码器的流水线系统，本发明的架构为一种前向和后向反馈BP译码器的流水线架构，适用于极化码的高吞吐率、低复杂度BP译码器架构。相比传统的全并行架构，在降低硬件实现复杂度的同时，提高了处理速度。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种极化码置信传播译码器的流水线系统，包括BP译码器和计算模块BCB，其中，BP译码器的BP译码算法通过包含(n+1)N个节点的n阶因子图迭代实现，N代表码长,N＝2n，每一个节点包含两种类型的似然概率，分别为第一似然概率和第二似然概率，以BP译码器的输入端为左端，输出端为右端，则第一似然概率用于左边到右边消息更新和传递，第二似然概率用于右边到左边的消息更新和传递。
所述计算模块BCB用于相邻两阶相隔N/2比特位置的4个节点之间的消息更新和传递。
迭代开始时，第1阶因子图的消息根据各节点是否为信息比特而被初始化为零或者正无穷；第n+1阶因子图的消息初始化为信道输出的对数似然比LLR。
在每次迭代中，各个节点的消息在相邻的两个阶之间先向右更新和传递，再向左更新和传递。
优选的：将左边到右边消息和右边到左边的消息统一化为同一种消息p。
优选的：所述计算模块BCB集成有以下公式；
和/或
其中，代表因子图中第i阶第j个输入比特的消息，N代表码长，t代表当前迭代次数，且
g(x,y)＝log(cosh((x+y)/2))-log(cosh((x-y)/2))；
经过迭代次数I1后，得到中间判决值
通过对进行反序重排操作，即可得到最终的译码输出
优选的：对
g(x,y)＝log(cosh((x+y)/2))-log(cosh((x-y)/2))运用BP算法的最小和近似，得到：g(x,y)≈sign(x)sign(y)min(|x|,|y|)。
有益效果：本发明提供的一种极化码置信传播译码器的流水线系统，相比现有技术，具有以下有益效果：
与现有译码技术相比，本发明适用于极化码的BP译码器架构。本发明运用BP译码算法自身的高度并行运算，降低了总体的译码延时，适用于实际应用场景。基于极化码的BP译码器与FFT处理器的相似性，提出了前向和后向反馈的两种流水线BP译码器架构。因此本发明适用于极化码的高吞吐率、低复杂度BP译码器架构。相比传统的全并行架构，在降低硬件实现复杂度的同时，提高了处理速度。
附图说明
图1是基本计算单元BCB的逻辑结构。
图2是BP译码算法不同量化方案的仿真结果。
图3是通过BCB的双向消息更新。
图4是8比特极化码的前向反馈流水线BP译码器。
图5是8比特极化码的前向反馈译码器对应的数据处理时序图。
图6是N比特极化码的前向反馈流水线BP译码器。
图7是N比特极化码的后向反馈流水线BP译码器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
1.定点化方案
在给出BP译码算法的硬件实现之前，首先需要确定定点化方案。对于(1024,512)的极化码，不同定点化方案的仿真结果如图2所示。其中，1S+kI+lF代表定点化方案中，有1bit符号位，kbits整数位记忆l bits小数位；在所有定点化方案中，迭代次数均设为30。由图2可知，1S+8I+3F的定点化方案在检测性能和实现复杂度之间取得了较好的折衷。在后续的硬件实现中，采用1S+8I+3F的定点化方案。
2.BP译码器的流水线架构
通过BCB单元的双向消息更新与传递如图3所示。一种极化码置信传播译码器的流水线系统，如图6、7所示，为了突出不同方向的消息更新和传递，与从左到右的消息相关的符号及数据流等统一用深黑色表示；与从右到左的消息相关的符号及数据流等统一用淡黑色表示。在从左到右的消息传递过程中，因子图的第n阶用L_Sn来表示；类似地，在相反方向的消息传递过程中，因子图的第n阶用R_Sn来表示。当前的迭代次数为m，译码总迭代次数为I1(m≤I1)。在数据处理时序分析中，不考虑最终的判决延时。具体包括BP译码器和基本计算模块(BCB)，其中，BP译码器的BP译码算法通过一个包含(n+1)N个节点的n阶因子图迭代实现，N代表码长。在图1(a)中，节点(i,j)代表第i级的第j个输入。每一个节点包含两种类型的似然概率，分别为第一似然概率和第二似然概率，以BP译码器的输入端为左端，输出端为右端，则第一似然概率用于左边到右边消息更新和传递，第二似然概率用于右边到左边的消息更新和传递。
迭代开始时，第1阶因子图的消息根据各节点是否为信息比特而被初始化为零或者正无穷；第n+1阶因子图的消息初始化为信道输出的对数似然比LLR。
在每次迭代中，各个节点的消息在相邻的两个阶之间先向右更新和传递，再向左更新和传递。
如图6、7所示，对于参数为的极化码，N,K,A及分别代表码长，消息长度，消息比特的集合以及空闲比特，且N＝2n。BP译码算法可通过一个包含(n+1)N点的n阶因子图迭代实现。每一个点包含两种类型的似然概率，分别用于左边到右边以及右边到左边的消息更新和传递。为了降低存储复杂度，我们将两种消息统一化为同一种消息p。迭代开始时，第1阶的消息根据各节点是否为信息比特而被初始化为零或者正无穷；第n+1阶的消息初始化为信道输出的对数似然比(LLR)。在每次迭代中，各个节点的消息在相邻的两个阶之间先向右更新和传递，再向左更新和传递。相邻两阶相隔N/2比特位置的4个节点之间的消息更新和传递，构成一个BCB，完成公式(1)中的相应运算。
其中，代表因子图中第i阶第j个输入比特的消息，同时
g(x,y)＝log(cosh((x+y)/2))-log(cosh((x-y)/2)) (2)
为了便于硬件实现，运用BP算法的最小和近似，公式(2)可以简化为：
g(x,y)≈sign(x)sign(y)min(|x|,|y|) (3)
I和II分开代表两种具体的算术运算，可直接映射为硬件实现单元PE I以及PE II假定BCB模块的输出为a，b，c，d；输出为out1，out2。则输入a，b，c，d与输出out1，out2之间的关系可表示为：
out1＝g(a,d+b),out2＝g(a,c)+b (4)
BCB模块的逻辑结构如图1(b)所示。
经过预期的迭代次数I1后，我们可以得到中间判决值如下式所示：
通过对进行反序重排操作，即可得到最终的译码输出。
以N＝8比特极化码为例，图4为前向反馈BP译码器的流水线架构，图5为其对应的数据处理时序图。与FFT处理器相同，2输入的开关模块及其两侧的延时单元构成换向器，用以控制输入数据的输出顺序。最左边4输入的开关模块用以交换上面两个输入与下面两个输入的位置，从而使得最后一次从右到左的消息更新和传递R_S1与迭代过程中的R_S1共用同一模块。求符号比特和比特反序重排模块构成判决模块。当且仅当m＝I时，4输入的开关模块及判决模块切换到工作状态。
结合图1和2，总结本发明的操作步骤如下：
1)初始化因子图中各阶的消息值：
2)第1阶消息的初始值p1作为L_S1的a,b输入；前一次迭代中R_S2的输出经过换向器进行顺序重排后作为L_S1的c,d输入；BCB执行相应运算得到L_S1的输出
3)经过换向器进行顺序重排后得到作为L_S2的a,b输入；前一次迭代中R_S3的输出由换向器顺序重排后得到并经过a1＝6个延时单元后作为L_S2的c,d输入；BCB执行相应运算得到L_S2的输出
4)第3阶消息的初始值p4作为R_S3的a,b输入；L_S2的输出由换向器顺序重排后作为R_S3的c,d输入；BCB执行相应运算得到R_S3的输出
5)R_S3的输出由换向器顺序重排后得到作为R_S2的a,b输入；并经过b1＝4个延时单元后作为R_S2的c,d输入；BCB执行相应运算得到R_S2的输出
6)重复步骤2)～5)直到完成I次迭代。
7)4输入的换向器切换到工作状态，交换L_S1中BCB的a,b和c,b输入，使得：第I次迭代中R_S2的输出经过换向器进行顺序重排后作为R_S1的a,b输入；第1阶消息的初始值p1作为R_S1的c,d输入；BCB执行相应运算得到R_S1的输出
8)判决模块切换到工作状态，由得到译码输出
对于后向反馈流水线架构的分析可类比前向流水线架构。推广得到N比特极化码的前向及后向反馈流水线BP译码器分别如图6、7所示。
对于前向反馈流水线架构，所需BCB单元的数目为
#BCB＝2(log2 N-1) (9)
就系统时钟clk而言，译码延时为：
则BCB单元的硬件效率为：
对于后向反馈流水线架构，同理可得：
#BCB＝2(log2N-1) (12)
Tlatency＝(3N/2+2log2 N-5)I1+N/2 (13)
3.硬件实现结果
对于(1024,512)的极化码，不同BP译码器在Altera FPGA上的实现结果如表1所示。相比全并行架构(FPL)，提出的前向反馈(FFD)和后向反馈(FBK)流水线架构大大降低了实现复杂度。相比FPL，FFD及FBK的算术逻辑单元(ALUT)均减少了99.8％左右；寄存器&存储器分别减少了3.40％和20.5％；时钟频率分别提高了18.7％和7.83％。相比FFD，FBK的寄存器&存储器减少了17.7％，而ALUT增加了7.45％。
表1不同BP译码架构的实现结果
与现有极化译码器想比，本发明的基于极化码的BP译码器与FFT处理器的相似性，充分利用硬件折叠技术，提出了前向和后向反馈的两种流水线BP译码器架构。针对N＝8比特的极化码，详细分析了前向反馈流水线译码器的实施过程。针对N＝1024极化码的硬件实现结果表明：相比传统的全并行架构，两种提出的流水线译码器降低了实现的总体复杂度，同时数据处理速度提高7.83％以上。
综上所述，本发明基于极化码的BP译码器与FFT处理器的相似性，充分利用硬件折叠技术，提出了前向和后向反馈的两种流水线BP译码器架构。适用于极化码的高吞吐率、低复杂度BP译码器架构。通过揭示快速傅里叶变换(FFT)处理器与极化码BP译码器之间的相似性，提出了前向和后向反馈的两种BP译码器的流水线架构。相比传统的全并行架构，在降低硬件实现复杂度的同时，提高了处理速度。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种极化码置信传播译码器的流水线系统，其特征在于：包括BP译码器和计算模块BCB，其中，BP译码器的BP译码算法通过包含(n+1)N个节点的n阶因子图迭代实现，N代表码长,N＝2n，每一个节点包含两种类型的似然概率，分别为第一似然概率和第二似然概率，以BP译码器的输入端为左端，输出端为右端，则第一似然概率用于左边到右边消息更新和传递，第二似然概率用于右边到左边的消息更新和传递；
所述计算模块BCB用于相邻两阶相隔N/2比特位置的4个节点之间的消息更新和传递；
迭代开始时，第1阶因子图的消息根据各节点是否为信息比特而被初始化为零或者正无穷；第n+1阶因子图的消息初始化为信道输出的对数似然比LLR；
在每次迭代中，各个节点的消息在相邻的两个阶之间先向右更新和传递，再向左更新和传递。
2.根据权利要求1所述的极化码置信传播译码器的流水线系统，其特征在于：将左边到右边消息和右边到左边的消息统一化为同一种消息p。
3.根据权利要求1或2所述的极化码置信传播译码器的流水线系统，其特征在于：所述计算模块BCB集成有以下公式；
和/或
其中，代表因子图中第i阶第j个输入比特的消息，N代表码长，t代表当前迭代次数，且g(x,y)＝log(cosh((x+y)/2))-log(cosh((x-y)/2))；
经过迭代次数I1后，得到中间判决值
通过对进行反序重排操作，即可得到最终的译码输出
4.根据权利要求3所述的极化码置信传播译码器的流水线系统，其特征在于：对g(x,y)＝log(cosh((x+y)/2))-log(cosh((x-y)/2))运用BP算法的最小和近似，得到：
g(x,y)≈sign(x)sign(y)min(|x|,|y|)。
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107241106B (zh) * 2017-05-24 2020-07-14 东南大学 基于深度学习的极化码译码算法
GB2563419B (en) * 2017-06-15 2020-04-22 Accelercomm Ltd Polar decoder, communication unit, integrated circuit and method therefor
CN110832783B (zh) * 2017-07-05 2022-07-22 华为技术有限公司 多内核极化码解码
CN108023679B (zh) * 2017-12-07 2020-06-16 中国电子科技集团公司第五十四研究所 基于并行级联系统极化码的迭代译码缩放因子优化方法
TWI665878B (zh) * 2018-02-09 2019-07-11 旺宏電子股份有限公司 極化碼產生方法及應用其的電子裝置及非暫態電腦可讀取儲存媒體
CN108449091B (zh) * 2018-03-26 2021-05-11 东南大学 一种基于近似计算的极化码置信传播译码方法及译码器
CN109474283B (zh) * 2018-11-15 2022-07-12 东南大学 具备提前终止和置信度增强的极化码译码方法及其架构
CN109547035B (zh) * 2018-12-30 2023-02-10 山东科技大学 流水bp极化译码器硬件架构的建立方法及译码器硬件架构
CN110166060B (zh) * 2019-05-24 2021-09-14 上海大学 高吞吐流水线型极化码bp译码器及其实现方法
CN110752893B (zh) * 2019-10-17 2022-05-03 网络通信与安全紫金山实验室 一种用于极化码的置信传播的近似译码方法及装置
CN110798284B (zh) * 2019-11-25 2022-01-21 安徽大学 一种基于双bp译码图并行译码技术的极化码传输方法
CN111313913B (zh) * 2020-04-08 2022-05-24 山东科技大学 低时延的交叉调度极化码bp译码方法及装置
CN111711455B (zh) * 2020-05-26 2022-04-12 北京邮电大学 一种基于神经网络的极化码bp译码方法
US20240014828A1 (en) * 2020-09-03 2024-01-11 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for improved belief propagation based decoding
CN117375635B (zh) * 2023-11-09 2024-05-03 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院 一种卫星通信极化码bp译码的几何表示方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104079382A (zh) * 2014-07-25 2014-10-01 北京邮电大学 一种基于概率计算的极化码译码器和极化码译码方法
CN105049064A (zh) * 2015-06-11 2015-11-11 东南大学 一种流水线极化编码器
CN105187073A (zh) * 2015-10-13 2015-12-23 东南大学 一种极化码的bp译码方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150333775A1 (en) * 2014-05-15 2015-11-19 Broadcom Corporation Frozen-Bit Selection for a Polar Code Decoder

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104079382A (zh) * 2014-07-25 2014-10-01 北京邮电大学 一种基于概率计算的极化码译码器和极化码译码方法
CN105049064A (zh) * 2015-06-11 2015-11-11 东南大学 一种流水线极化编码器
CN105187073A (zh) * 2015-10-13 2015-12-23 东南大学 一种极化码的bp译码方法及装置

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