面向高可靠低时延通信需求的无速率码研究

摘要

第五代（5G）移动通信网络不仅包含传统的“人与人”通信网络，还将包含以“机器通信”为特征的大规模物联网业务。5G物联网的数据业务传输，需要设计高效的短码长编码方案，以满足“超高可靠、超低时延、海量连接”的通信需求。一方面，5G物联网业务的传感数据需要码长较短的数据包进行传输，尤其是某些关键业务（体感游戏、自动驾驶、远程医护等）需要同时满足“超高可靠、超低时延”。而现有的物理层编码技术主要面向人与人通信类型、基于“无限码长”下的性能逼近原理设计编码方案，传统的香农编码理论只能对无限码长下的编译码优化提供指导。因此，需要量化评估时延和译码性能折衷的短码长码字性能分析，仍缺乏定性的理论指导。另一方面，近年来提出的Raptor码，是一种具有线性编译码复杂度、逼近香农容量限的无速率信道编码，能够灵活适配无线信道环境，受到学界和业界的极大关注。基于无限码长优化的系统Raptor码和高进制系统RaptorQ码已成为3GPP MBMS在3G和4G移动通信网络的物理层编码解决方案。但是，对于有限码长条件下的Raptor码的设计与优化，仍然缺乏一个完整的理论分析框架。
　　基于此，本文针对5G物联网业务“超高可靠、超低时延”的需求，研究推导了有限长无速率编码方案的译码性能界，为未来设计有限长线性分组码方案提供了理论指导和分析工具。具体研究内容如下：
　　本文首先研究了系统 Raptor码、系统 RaptorQ码以及模拟喷泉码，及其相应的理论分析工具“与或树”与“和或树”，对这三种码字的译码性能、译码复杂度等指标进行了理论推导及仿真。结果表明，有限码长下，平均度是影响译码性能最关键的因素，而最大似然（Maximum Likelihood，ML）译码算法能够逼近无速率码的译码性能界。由此，确定了本文的有限长线性分组码理论分析框架。
　　接下来，为准确评估短码长无速率码的译码性能，本文从典型的有限长系统Raptor码的编译码入手，通过计算随机系数矩阵乘积的秩，推导了以系统低密度生成矩阵（Low Density Generator Matrix, LDGM）码为预编码的短码长Raptor码在ML译码算法下的译码失败概率性能上界。并基于邦弗洛尼不等式，推导了Raptor码的ML译码失败概率性能下界。通过仿真不同度分布、不同预编码及不同码长条件下的短码长Raptor码实际码字性能与理论译码性能界，验证了推导的理论性能界的准确性。
　　最后，以系统 RaptorQ码及带有权重的模拟喷泉码编码方案为基础，提出以系统LDGM码为预编码的短码长高进制RaptorQ码，推导了该高进制RaptorQ码的最优译码性能界。通过实际码字译码性能的蒙特卡洛仿真，相同码字构造条件下，高进制的RaptorQ码的译码性能优于Raptor码。
　　本文针对短码长Raptor/RaptorQ码提出的ML译码失败概率性能界，能够准确评估Raptor/RaptorQ码的最优译码性能，对于以系统LDGM码为预编码的短码长Raptor/RaptorQ码的设计与优化有着指导意义。

目录

第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 课题的国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容及结构安排

第2章 系统Raptor码、系统RaptorQ码及模拟喷泉码

2.1 引言

2.2 系统Raptor码编译码算法

2.3 系统RaptorQ码的编译码算法

2.4 模拟喷泉码

2.5 系统Raptor码、系统RaptorQ码及AFC码仿真分析

2.6 本章小结

第3章 有限长Raptor码的最优译码性能分析

3.1 引言

3.2 系统LDGM预编码的Raptor码构造

3.3 Raptor码的ML译码性能界

3.4 有限长码字的最优译码性能界

3.5 译码性能界的仿真结果及分析

3.6 本章小结

第4章 有限长、高进制的Raptor码研究

4.1 引言

4.2 高进制RaptorQ码编码算法

4.3 高进制RaptorQ码的ML译码性能界

4.4 译码性能界仿真结果

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

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致谢