539-eMBB场景polar 和 LDPC 编码性能

1、eMBB场景polar和LDPC编码性能信道编码方案是5GNR接入技术的基本问题之一。作为NR-eMBB方案的候选方案，提出了三种信道编码方案卩Polarcode,Turbocode和LDPCcode。在本文中，主要接受华为给出的三种信道编码方案的性能比较结果。Polarcode是基于信道极化的可证明容量实现码。Polarcode的构造方法在R1T64309和R1-167209中有详细介绍，由于Polarcode的嵌套结构，Polarcode很容易支持任意的编码速率和信息长度。除了简单的SC解码器外，CA-SCL解码器也可以达到很好的性能。LDPC码有两种方法。首先，为了支持多速率，需要准备许

2、多LDPC码的协议，以降低在发送端过多的穿孔所带来的复杂性，同时还要考虑这些协议的存储。第二，采用嵌套矩阵，支持多速率。然而，嵌套矩阵具有较小的提升尺寸，导致高编码/解码复杂度和性能下降。另外，对于这两种方法，PCM：paritycheckmatrix（奇偶校验矩阵）应设计为简单的速率自适应和HARQ方案。这里对极性码和LDPC码的性能进行了比较，并在eMBB情况下增加了LTE-turbo性能，以供参考。先看两张模拟参数表：表1:Polar、Turbo和LDPC的eMBB仿真参数ChannelAWGNModulationQPSK,64QAMCodingSchemeLDPCTurboPolarC

3、oderate1/5,1/3,2/5,1/2,2/3,3/4,5/6,8/9DecodingalgorithmLOMS(20)Max-log-map(8)List-32Info.blocklength100,400,1000,2000,4000,6000,8000表2：Polar和LDPC的精细模拟参数ChannelAWGNModulationQPSK,64QAMCodingSchemeLDPCPolarCoderate1/3,2/5,1/2,2/3,3/4,5/6,8/9DecodingalgorithmLOMS(20)List-32Info.blocklength1000:8:5000根据

4、这两个模拟假设，模拟了一组富块长度和码率组合oPolarcode的译码算法是CA-SCL32。对于LDPC，译码算法采用了20次迭代的最小和分层，这里采用了Samsung在R1-164812中LDPC的奇偶校验矩阵和相应的最小和分层译码算法的归一化值。对于turbo，它是max-log-map,比例=0.75，迭代次数是8。在模拟过程中，对于所有信息长度的Turbo码和LDPC码不添加CRC位，对于信息长度为100和400的Polarcode，添加8位CRC位。对于Polarcode的其他情况，使用24位CRC。调制Modulation=QPSK6_R=fi邑ELER=125P.R=5BLER

5、=1e-1TRW/3月Ll=2ie-1T,R=l2,BLER1a-1R=H2,BLER=1d-jPJP=1i,2.BLER=1e-10T.RI/S.eiER-llLR=d3,BLER=1e-J4T.R1/5,BLER1e-1,R=1ffi,BLER=1c-JR=1.5.ELLR=10-J10IDP.R=m.BLER=1fi-19PR-2.BLER-1e-4爲=的1和1討，5一Infolength亠旳p】oz、w山图1:Es/N0(dB)为BLER=1e1,QPSKModulation=64QAM图2：Es/NO(dB)为BLER=1e-1,64QAM对于Rl-164812中给出的lln-lik

6、e嵌套矩阵，通过缩短和屏蔽1/3奇偶校验矩阵，可以获得高于1/3的编码率。因此，对于较高的编码速率(例如1/2和2/3)，性能损失比编码速率1/3的性能损失更大。从图1和图2可以看出，在编码速率为1/3时，与Polar相比，性能损失约为0.2-0.4dB。然而，对于编码率1/2和2/3，损耗大约为1dB。对于低于1/3的编码率，之前只是从1/3奇偶校验矩阵中重新传输部分编码比特。因此，对于编码率低于1/3的情况，将没有编码增益。此外，对于QPSK和64-QAM,LDPC和Turbo码的性能损失与Polar码的性能损失趋势相同。结论是：Polar和Turbo码在所有码率下都优于11n-like-

7、LDPC码。Polar在所有码率和块长上都比Turbo码和11n-like-LDPC码有更好的性能。细粒度性能比较Modulation=QPSK1QDD15叩2DDQ2嗣3WD3刃U4阿45QQ5QpDIrrfbItanglhAverageReceivedEs/NOPointsAtBLER=#.C1forQPSK432岂呈征山AverageRcividE/N0PointsAtBLERs0.01forCPSKL.R=033sBLER=?fl-215002DD025003D0C35QCaaao45COliiifolengthmpozK山图3：针对8-bit,Es/NO(dB)为BLER=1e-2,

8、QPSK为了支持类似于LTE中Turbo粒度的细粒度，应该仔细设计嵌套矩阵，以避免某些代码长度导致性能急剧下降。如图3所示，这些糟糕的性能点往往发生在低编码率区域。对于极高的编码速率区域，LDPCcode有大约0.2-0.4dB的性能损失和更多的波动点。下面给出了更多的细粒度模拟结果。CodingRate=1/3-0.2恥-h50D0IODO图4：针对粒度为8在BLER=1e-2的Es/N0(dB),QPSK,R=1/3CodingRate=1/2AverageReceivedENDPointsAtBLER=0,01forQPSKL,RO.BLER-la-2P.R=0.5,BLEjR=1b-2

9、WOO150Q200025003000350040004&005000InfoIengtln图5：对于粒度为8的QPSK，BLER0.01时的Es/N0(dB),R=1/2CodingRate=5/610D015DQ2OT0250U3W035Q04DQ045005000llnfaOBngthAv&rafrRecakvAdPointsAtBLER=1a-2fi&rQPSK图6：对于粒度为8的QPSK,BLER0.01时的Es/NO(dB),R=5/6从图4、图5和图6可以看出，在编码率为1/3时，存在一些比编码率为5/6时性能损失更大的缺点。然而，在编码率为5/6时，有更多的波动点。在图5中，与

10、Polar码相比，LDPC码在所有信息长度上都有大约ldB的性能损失。结论是：为了支持细粒度，LDPC可能有一些性能急剧下降的缺点，这意味着应该仔细设计缩短和穿孔方案。Polar码没有这样的问题。关于Polar解码器的设计，有如下方案：SClist(SCL)decoding:SC解码器通过在每个解码步骤保持候选列表来概括SC解码，其中列表大小为L。在列表解码期间，保留具有最佳路径度量的L条路径。最后，选择具有最佳路径度量的路径作为最终解码结果。SCstack(SCS)decoding:stack译码器是SC译码器的另一个推广，与SCL类似，它在译码过程中产生了许多候选码。不同之处在于，SCS不

11、是保持所有候选路径的长度相同，而是开发具有最可能路径的路径。如果某个长度的路径数达到L，则从堆栈中删除所有较短的路径。当L被设置为与SCL中的相同并且使用足够大的Q时，SCS具有与SCL相同的性能。表3：解码器比较SCSCLSCSPPD计算的复杂O(N*log2(N)O(L*N*log2(N)+O(L*N*log2(N)+Average:10%SCL性O(L*(N-1)+K*O(2*L*log2(2*L).O(L*(N-1)+K*O(Q*log2(Q).Worst:SCL存储容量1*SC(verysmall)L*SC(big)Q*SC(big)l*SC,l=1/4*L(medium)时延很短中

12、Average:mediumWorstcase:longerAverage:lowWorstcase:medium吞吐量很高中断Average:mediumWorstcase:LowAverage:highWorstcase:medium由于分割率很低，解码路径通常不需要推送到队列或从队列中弹出，这意味着一种高度并行的内存组织和高效率的PE利用率。在这种情况下，解码路径的行为与独立SC解码器相同。这种类型的多个路径可以并行开发，如下图所示ointPathbufferLLRs(aftersavepoints;online-computing)-LLRtables(beforesavepoints

13、)SplitBfLButRLLRLLR.LLRLLRR.LLRR4ookfOraventPopathPushPathsV图7：优先并行解码架构在框图中，有八个并行处理单元，每个并行处理单元包含用于存储LLR表的RAM单元和用于计算LLR的处理元件(PE：processingelement)。如果处理单元到达一个分割点，新生成的两条路径将被推送到优先级队列中。同时，缓冲器中的路径将被填充到空出的处理单元中以进行进一步处理。随后，将弹出一条具有最佳路径度量的路径来填充路径缓冲区。这样，在等待队列操作的结果时，PE将永远不会空闲。极Polar解码器最消耗的区域是存储路径度量和LLR表，它们占据了大约80%的RAM。华为给出的数据证明，在适当的重新设计下，它们可以大大减少。新的路径度量：可以利用先验知识和后验知识来定义一个在PPD(Prioritizedparalleldecoder)中更有效的路径度量。该先验知识用于补偿路径扩展过程中的平均代价