论文摘要
研究了对数似然比域（log likelihood ratio,LLR）中极化码的串行消除（successive cancellation,SC）译码算法的结点信息更新公式,即在信息更新时,需要对指数和对数等操作进行运算,复杂度较高,当码长N增大时,其信息更新复杂度增大。为了降低SC译码算法的复杂度,提出了量化和积算法和一种可用移位操作的等误差线性近似分段算法。运用量化和积以及等误差线性近似分段函数代替SC译码算法中的双曲函数运算,即仅需乘法和加法操作,降低了计算复杂度,易于硬件实现。仿真结果表明,提出的量化和积算法较SC译码算法的性能损失不超过0.1 d B。提出的等误差线性近似分段算法在增加少许复杂度情况下,性能更加逼近SC译码算法。当误码率达到10-4时,提出的算法比现有的分段线性近似算法有0.4 d B的性能增益。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈发堂,唐成,刘一帆
关键词: 极化码,串行消除,量化和积,等误差,线性近似
来源: 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 电信技术
单位: 重庆邮电大学通信与信息工程学院
基金: 国家科技重大专项(2012ZX03001024)~~
分类号: TN911.22;TN929.5
页码: 753-759
总页数: 7
文件大小: 998K
下载量: 225