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LDPC编码的最优化HARQ方案研究.doc

LDPC编码的最优化HARQ方案研究

谎言最终再见被冻结
2017-10-16 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《LDPC编码的最优化HARQ方案研究doc》,可适用于综合领域

LDPC编码的最优化HARQ方案研究第卷第期年月电子科技大学JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,blNoSepLDPC编码的最优化HARQ方案研究李学华,一,李振松,杨大成,缪曼(北京邮电大学电信工程学院北京海淀区北京信息工程学院信息与通信工程系北京朝阳区)【摘要】使用高斯近似和最优化理论的方法,对基于LDPc码度分布的混合自动重发请求(HARQ)方案的性能进行了研究研究表明,根据LDPC编码的度分布和初始信道条件,能够确定一个编码码字中各个度数的比特所对应的最优的重发比例,如果按照该比例进行重发,重发功率的效率能够最大化计算结果显示基于LDPC~度分布的混合自动重发请求方案具有最优的重发比例,是一种最优化方案关键词度分布高斯近似混合自动重发请求低密度奇偶校验码中图分类号TN文献标识码AResearchonOptimalHARQSchemeforLDPCLIXuehua’,LIZhensong,YANGDachengandMIAOMin(SchoolofTelecommunicationEngineering,BeijhagUniversityofPostsandTelecommunicationsHmdianBeijhagDepartmentofInformationTelecommunicationEngineering,BeijingInformatinTechnologyInstituteChaoyangBeijLug)AbstractByanalyzingthedegreedistributionoflowdensityparitycheck(LDPC)codesindefmitequantitywi廿gaussianapproximation(GA)andoptimalmethod,theperformanceofdegreedistributionforU)PCcodesisinvestigatedResearchresultsshowthatwhentheinitialchannelstateanddegreedistributionoftheLDPCcodesareknowntheoptimalretransmissionfractionsCanbedeterminedMaximumretransmissione伍ciencywouldbeachievedifbitscanberetransmittedaccordingtotllesefractionsCalculationresultsrevealthattheretransmissionfractionsindegreedistributionbasedhybridautomaticrepeatquestfDDBHARO)schemeareoptimaKeywordsdegreedistributionGaussianapproximationhybridautomaticrepeatque~lowdensityparitycheckcodes未来的数字移动通信系统为了保证数据业务的传输质量,除了要使用先进的纠错编码技术之外,还必须采用有效的差错控制协议,如自动重发请求(ARQ)j而将信道编码和ARQ这两种技术结合起来的混合自动重发请求(HARQ)机制可以保证较高系统传输效率,因而在实际的系统中已经获得了广泛的应用低密度奇偶校验(LDPC)码【J是一种接近香农限性能,并且与Turbo码相比译码复杂度较低的码LDPC码已经在DVBS等系统中得到应用,而且被列为了下一代移动通信系统的关键技术之一,故采用LDPC编码的HARQ技术已经成为研究热点文献【】提出了一种基于非规~JJLDPC码度分布的HARQ方案(DDBHARQ)该方案是一种选择性的HARQ方案,即每次重发的比特都是第一次编码后的一部分,而不需要重新编码,对选择度(degree大的节点优先重发这种选择方法与TypeIHARQ相比能带来可观的系统增益,而与文献】提出的基于可靠度(reliabilitybased)的HARQ方案相比,因为不需要反馈链路而复杂度更低本文使用高斯近似(Gaussianapproximation)和最优化理论的方法找到能使重发功率效率最大的最优重发比例,对DDBHARQ方案的性能进行了定量分析,得到了最优化方案的结论问题描述作为线性分组码,非规则LDPC码既可以用校验矩阵来描述,也可以用二分图来表示在二分图中,变量节点和校验节点之间的连接边数目并不是固定的,具体的分布可以用度分布对函数(p)表示,它是影响LDPC码性能最重要的参数【引文献定性地指出重发度分布较大的节点对系统译码性能增益收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科~()北京市科技计划项(A)作者简介:李学华(一),女,博士生,主要从事信道纠错技术方面的研究电子科技大学第卷较大,因此度分布较大的节点被优先重发,以获得更大的重发功率效率根据这种方案,在第一次发送之后,整个帧内的比特根据度分布的大小降序重新排列,并被等分为n个子包当需要重发时,发送端按顺序每次发送个子包,接收端收到数据之后,与之前收到的数据合并,重新进行解码尝试直到成功解码或者达到最大重发次数显然,这种方案并没有考虑变量节点的具体重发比例然而重发比例对于译码收敛是一个非常重要的参数,因此这种方案究竟能将重发功率效率提高到什么程度,还需要进一步定量的分析研究为了确定最优的重发比例,本文仍然对整个帧内的比特按度大小的降序重新排列与DDB方案不同的是,该帧不是被等分为个子包,而是被当作是一个变量节点的集合,按照度的大小来进行子集划分,即具有相同度数的变量节点被划分为一个子集如图l所示,每个子集对应一个最优的重发比例,该比例由一个最优化模型来产生,该模型能够根据信道条件和度分布函数给出使系统重发功率效率最大化的重发比例序列按度大小降序排序,子集fl子集屯…子集度为il的节点度为的节点度为f的节点O重发比例只l重发比例只重发比例图分析模型示意图如选择个比特进行重发,那么每个子集中的前×,个比特将会被依次选出并组成一个子包进行重发显然这时的重发比特还是按度大小的降序排列的,所以不需要发送位置信息,在接收端就可以完成合并,再重新进行解码尝试直到成功解码或者达到最大重发次数性能分析本文使用如下AWGN信道模型进行分析,假设采用BPSK调制方式:Y=()式中仕)为信源发送的消息为均值为,方差为的噪声为译码器的接收信号本文使用高斯近似理论IJ来分析系统的性能高斯近似理论利用了消息符合高斯(混合)分布特性,因而在精度没有很大损失的前提下大大简化了密度进化理论,使得定量分析LDPC译码收敛特性大为简化根据高斯近似理论,对于某一给定的信道条件,LDPC码的译码门限值完全由其度分布特性确定度分布多项式(,p)定义为:dd()=(=i=J式中和分别为度为i的变量节点和度劫的校验节点的相邻边数占总边数的比例,称为度分布系数和分别为变量节点和校验节点的最大度数由文献【可以得到在第,次译码迭代中由变量节点输出的消息均值满足关系:,,dr,=(f)一(一(一一,))l()i=j=信道的初始化条件由=)给出,并且:rY’I):{oll=式中(x)在,叫上为单调递减函数=‰是信道初始状态对于式()所示的信道模型,有=,因此:()根据高斯近似理论,对于一个特定的度分布和信道类型存在一个信噪比的门限值,当发送端的发送信噪比高于此门限值时,理论上在无限次迭代之后解码器总是能无错地解码即当迭代次数于无穷时,n收敛于,此时LDPC码处于无错区域(errorfreeregion)反之,当发送信噪比低于门限值,则无论多少次迭代,错误都是不可避免的,此时收敛于一个非零常数为了分析基于LDPC编码度分布的HARQ方案的性能,设为度为f的变量节点所对应的重发比例,它表示从这些度为j的节点中选出的重发比特数M占总的重发比特数的比例,即:=()第期李学华等:LDPC编码的最优gHARQ方案研究显然,重发时不同的比特选择方式所对应的重发比例是不同的接收端将重发的比特与先前的数据进行软合并,增大了信道的初始状态,从而使得译码门限值降低,加速了译码的收敛因此重发后对应的信道初始状态为:(P~)Sor在}L接收端,经过软合并之后的式()变为:dtrd,=Si()一()卜)I()i=,L=根据文献【l,可以将式()简化为:=i=cc一(壹j=一一一i=)(一)I)一二一fII一l为了分析无限次迭代的渐进性能,求极限::limr~:dl)()Ii=式中=pj(J一),对于某一给定的LDPc码来j=说是一个常数,与i无关式()表明,当迄于无穷时,n是一个几何过程极限的取值由和组成,其中对于某一给定的度分布来说是常数,与重发比例pf有关,也就是与重发比特的选择方法有关因此,n可以表示为:=Kro()正式中K=(,)()】i=由式()可以看到,的值越小,译码收敛的速度越快,这也意味着重发的功率效率更高根据上面的分析,对于某一给定的度分布多项式,p()和信道初始条件,K的取值只与重发比例关因此,为了求出在何种情况下重发的功率效率达到最大,就需要找出使=走鱼于极小值的重发L~jp,假设:d’F(s)=【(f一)()()i=把式()代入式(),得到:正F()=(f一)(())】()i=(sNR)dB式中S:X当趋近于极小值时,也取极小值,但是要受到一定的条件约束,因此这是一个条件极值的问题首先,要满足丑=和l其次被重发的度为f的比特数西应该不大于度为f的比特总数为了确定约束条件,设为码长,为某次重发的总比特数,那么:()():reiV,()合并式()和式(),得到不等式:)根据上述分析,建立最优化模型:minF(p~)=【(f一)((p)So)】()st()=()(f砌()式中)为目标函数,它受到以上个约束条件的限制直接用代数方法求解该目标函数条件极小值是十分困难的,所以本文引入文献】中函数()的简化形式:{蕊)Ox将该简化形式带入式()的目标函数中,再利用某些最优化的工具,如LINGO软件(LINGO软件主页:wwwindotom),当给定某个度分布和信道初始条件o时,可以求解出条件收敛于极小值时的取值从而为判断基于LDPC码度分布~HARQ方案的性能是否为最优提供了依据数值计算根据上述分析,式()模型计算了最优的重发比例所使用~LDPC码码长为,码速率为,电子科技大学第卷校验矩阵为×,用比特填充法构造,帧长l,假设一次重发bit(四分之一帧),其度分布为:()=xxOxxxxH()p(x,=lxx根据文献】中的DDBHARQ方案,第一次重发度总和最大的前bit,根据重发比例的定义式(),可以计算出的值按照式()的分析结论,利用LINGO软件,计算出不同s所对应的目标函数F(pi)的极小值,以及相应的重发比例计算结果如表所示从计算结果可以发现两者的重发比例值是完全相同的也就是说在这种度分布的情况下,按照文献】中提出的DDBHARQ方式进行选择重发,功率效率可以达到理论的最优值表最优化结果与DDBHARQ的重发比例值DDBpppPP最优结果ooOoSNdBp’ppPPlO为了验证结果的普遍性,本文对多种度分布进行了计算,都得到了同样的结果,即DDB方案中的重发比例与最优重发比例相同结论根据LDPC码的度分布和初始信道条件,使用高斯近似的方法构造最优化模型,能够确定一个编码码字中各个度数的比特所对应的最优重发比例,按照该比例进行重发,能够最大化重发的功率效率计算结果表明,DDBHARQ方案具有最优的重发比例,能获得最佳重发功率效率,是一种最优化方案参考文献】姜明,赵春日月’刘占利基于数据打孔混合AI方案的低密度奇偶校验码构造方法【J东南大学,,():JIANGMing,ZHAOChunming,LIUZhanliOnconstructinofLDPCcodesbasedondatapuncturinghybridARQJJournalofSoutheastUniversity,,()】王单,王新梅基于II型H系统速率可变低密度校验码的设计与研究【J】通信,,():WANGDan,WANGXinmeiDesignofratecompatibleIIhybridARQlowdensityparitycheckcodesfortypesystemsJJournalofChinaInstituteofCommunications,,():【】李强,李少谦级联LDPC码和CCK的编码调制性能分析J电子科技大学,():LIQiang,LIShaoqianPerformanceanalysisofcodedmodulationconcatenatedCCKandlowdensityparitycheckcodeJJournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,,():【】CAOYQ,GUJ,QL,etaDegreedistributionbasedaAgQforirregularLDPCJIEEElecLett,,():【】SlEAJMReliabilitybasedHybridARQJIEEElecLett,,():】ROONGTASHEAJM,ReliabilitybasedHybridARQusingconvolutionalcodesCIEEEInternationalConferenceonCommunicationsUSA:Anchorage,,:】CHIJNGSYFOMEYGD,砌CHARDSNTJ,etaOnthedesignoflowdensityparitycheckcodeswithindBoftheShannonlimitJIEEECommLett,,():【】CHUNGSRICHARDSONTJ,URBANKERLAnalysisofsumproductdecodingoflowdensityparitycheckcodesusingaGaussianapproximationJIEEETransInfTheory,,IT():【】RICHARDSONTJ’SHOKROLLAHIA,URBANKERLDesignofcapacityapproachingirregularlowdensityparitycheckcodesJIEEETransInfTheory,,IT():【】CHUNGSYOntheconstructionofsomecapacityapproachingcodingschemesDUK:Cambridge,编辑张俊

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