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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:趙冠筌
研究生(外文):Kuan-Chuan Chao
論文名稱:5G短碼長低密度奇偶檢查碼之基於停止集的解碼方法
論文名稱(外文):Stopping-set Based Decoder for Short Block Length LDPC in 5G
指導教授:林士駿
指導教授(外文):Shih-Chun Lin
口試委員:林士駿黃昱智沈中安
口試委員(外文):Shih-Chun LinYu-Chih HuangChung-An Shen
口試日期:2018-07-26
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:電子工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:47
中文關鍵詞:第五代行動通訊低密度奇偶檢查碼停止集置信傳遞和積演算法短碼長低密度奇偶檢查碼
外文關鍵詞:5GeMBBlow density parity checkstopping setbelief propagationsum product algorithmshort block length for low density parity check
相關次數:
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在本論文,我們專注設計短碼長的低密度奇偶檢查( low density parity check , LDPC)的解碼演算法。一般來說,為了達到香農容量( Shannon capacity )必須使用長碼字( codelength ),而在應用上過長的碼字會造成無法忍受的延遲( latency ),但是對於較短的碼字,傳統的置信傳遞( belief propagation)解碼演算法的解碼效能不夠好。為了改善短碼下的解碼效能的問題,我們提出了新的解碼方法,利用臨界值(threshold)來找出停止集中不可信的變量點,藉由除去(erasure)不可信的變量點來提高解碼效能,我們的模擬結果顯示出當使用5G標準eMBB下的低密度奇偶檢查碼時,我們提出的演算法比起一般的置信傳遞的解碼效能更好,而且跟一般的置信傳遞法一樣,我們提出的演算法複雜度還是與碼長呈線性比例。


關鍵字: 5G; eMBB; 低密度奇偶檢查碼; 停止集; 置信傳遞;
和積演算法; 短碼長低密度奇偶檢查碼;
In this thesis, we focus on designing a decoding algorithm for short length low density parity check (LDPC) code. Typically, a long codebook length is necessary to achieve the Shannon capacity. However, long codebook length prohibits real-time applications due to the intolerable latency. For the short codebook length regime, the performance of conventional belief propagation(BP) decoding algorithm is not good enough. To improve this problem, we propose a new decoding algorithm which use the threshold to find the unreliable variable node in the stopping set. We improve performance by erasuring the unreliable variable node. By the proposed decoding with the stopping set, our simulation results show that our proposed algorithm outperform the BP for the LDPC code adopted in 5G. And as BP algorithm, the complexity of proposed one is still linear in codeword length.


Key word: 5G; eMBB; low density parity check; stopping set;
belief propagation; Sum Product Algorithm;
short block length for low density parity check;
目錄

第一章 序論 1
1.1 引言 1
1.2 研究動機 2
1.3 論文章節概述 2
第二章 第五代行動通訊 3
2.1 5G三大使用場景下的要求及應用 4
第三章 通到編碼 6
3.1 低密度奇偶檢查碼 ( Low-Density Parity-Check code ) 6
3.2 組碼長度 (Blocklength) 8
3.3 5G的奇偶檢查矩陣 (Parity Check Matrix) 8
3.3.1 Quasi-Cyclic Low Density Parity Check code ( QC-LDPC ) 9
3.3.2 eMBB中的奇偶檢查矩陣 ( The Parity Check Matrix in eMBB ) 10
3.4 置信傳播 (Belief Propagation, BP) 15
3.5 使用刺穿編碼器的置信傳播(Belief propagation with punctured encoder) 17
第四章 基於停止集的解碼演算法 18
4.1 停止集 (Stopping Set) 18
4.2 停止集列舉 (Stopping Set Enumeration) 20
4.2.1 相關參數 20
4.2.2 二進位除去通道 (Binary Erasure Channel) 21
4.2.3置信傳遞解碼於二進位除去通道(Belief Propagation in Binary Erasure Channel, BPBEC) 21
4.2.4 邊際及分支 (Bound and Branch) 24
4.3 提出的解碼方法 (Proposed Decoding ) 28
第五章 模擬分析 29
5.1 模擬結果 (Simulation) 29
第六章 結論與未來展望 31
6.1 結論 (Conclusion) 31
6.2 未來展望 31
參考文獻 (Reference) 33
[1] Oumer Teyeb, Gustav Wilstrom et al., “Evolving LTE to fit the 5G future,” Ericsson Technology Review, Jan. 2017

[2] R. G. Gallager, “Low-density parity-check codes,” IRE Trans. Inform. Theory, vol. IT-8, pp. 21–28, Jan. 1962.

[3] Oumer Teyeb, Gustav Wilstrom et al., “Evolving LTE to fit the 5G future,” Ericsson Technology Review, January 2017

[4] “ TU-R, IMT Vision –Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond, ” Recommendation ITU-R M.2083-0, September 2015

[5] MLA Tanner, R. Michael. “A recursive approach to low complexity codes,” Information Theory, IEEE Transactions on 27.5 (1981): 533-547.

[6] 3GPP Final Report of 3GPP TSG RAN WG1 #87 v1.0.0

[7] M. P. C. Fossorier, “Quasi-cyclic low density parity check codes from circulant permutation matrices,” IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 50, pp. 1788-1794, Aug. 2004

[8] 3GPP TSG RAN WG1 NR AH #2 , R1-1711982

[9] 3GPP Final Report of 3GPP TSG RAN WG1 #90 v1.0.0 , R1-1714324

[10] 3GPP TSG RAN WG1 Meeting #89, Email discussion on LDPC base graph 2, “Design for LDPC base graph 2,” Nokia, Alcatel-Lucent Shanghai Bell

[11] Di, Changyan, et al. “Finite-length analysis of low-density parity-check codes on the binary erasure channel.” Information Theory, IEEE Transactions on 48.6 (2002): 1570-1579.

[12] Rosnes, Eirik. “An efficient algorithm to find all small-size stopping sets of low-density parity-check matrices.” Information Theory, IEEE Transactions on 55.9 (2009): 4167-4178.

[13] S. Kang, J. Moon, J. Ha, and J. Shin, “Breaking the trapping sets in LDPC codes: check node removal and collaborative decoding,” IEEE Trans. Commun., vol. 64, no. 1, pp. 15–26, Jan. 2016..
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