基于概率計算的高效迭代譯碼算法研究.pdf

1、未來移動通信系統將是以滿足社會對海量連接、海量數據以及綠色通信的需求為目標。為了實現這一目標，非正交多址接入技術將代替第四代移動通信系統采用的正交頻分復用多址接入技術提高系統的頻譜效率，提升系統的連接能力。稀疏碼分多址接入（SCMA）技術是一種非正交的多址接入技術，國內外學者均認為其會成為下一代移動通信系統的多址方式來滿足海量連接需求。在未來的移動通信中，高階調制成為一種實現超高速率通信手段，然而，目前存在的性能最優(yōu)的SCMA檢測算法的

2、計算復雜度具有隨著調制階數呈指數增長的缺陷，這將成為SCMA技術最終成為標準的一個亟待解決的問題。特別是為了實現綠色通信，在未來大鏈接和低功耗場景下的通信系統如何實現將是一個巨大的挑戰(zhàn)。
　　本文以應付未來大鏈接和低功耗場景的移動通信系統為研究目標，針對Turbo碼編碼的SCMA系統提出了低復雜度和低功耗的多種檢測譯碼算法。本論文的主要創(chuàng)新點包括：
　　1.提出了一種收斂快速和硬件開銷低的概率Turbo譯碼算法。針對目前傳統

3、概率 Turbo譯碼器由于縮放概率加法器的引入而導致的收斂速度緩慢的問題，提出了一種無符號的全飽和進位的概率加法器加速了譯碼器的收斂速度；針對指數域概率Turbo譯碼算法中概率歸一化單元復雜度高和精度低的缺陷提出了一種高精度、快速收斂和低復雜度的新型概率歸一化單元。所提出的新型概率Turbo譯碼算法較目前最優(yōu)的概率Turbo譯碼器的收斂速度提高了約7倍，并且硬件開銷僅為指數域概率Turbo譯碼器的55％。
　　2.針對傳統SCMA

4、檢測算法復雜度高的問題，提出了3種低復雜度的檢測算法。首先，提出了基于Gibbs采樣方法的JUP-MCMC檢測算法克服了傳統 SCMA檢測算法的計算復雜度隨著調制階數呈指數增長的弊端，所提出的JUP-MCMC算法在調制階數為64時，其計算復雜度僅為傳統算法的4%，并且利用多段分解的概率乘法器實現的 JUP-MCMC算法能夠進一步降低35%左右的硬件開銷。然后，提出了基于概率計算的SCMA檢測算法，包括二元概率SCMA檢測算法和多元概率S

5、CMA檢測算法，所提出的概率 SCMA檢測算法能夠在不損失檢測性能的條件下，硬件開銷僅分別占傳統算法的9.88%和10.85%。
　　3.提出了聯合檢測譯碼算法及其基于概率計算的實現方案。針對傳統的迭代檢測譯碼算法收斂速度緩慢、計算復雜度高以及與正交多址接入方案仍有不小差距的問題，提出了基于聯合因子圖的聯合檢測譯碼算法，所提出的算法在適當增加計算復雜度時能夠逼近正交多址接入方案的系統性能；同時，聯合檢測譯碼算法具有更快的收斂速度，