English
On Uniform Quantization for Successive Cancellation Decoder of Polar Codes
文件大小：
233k
资源说明：极化码的硬件实现一直以来都是编码理论研究中的一个重要话题，特别是在无线通信领域。极化码由Arikan在2009年提出，是第一个被证明能够实现对称容量的编码方案。极化码具有规则的递归结构，可以高效地映射到硬件上，用于实际应用。好的量化方案对于硬件实现非常重要，因为硬件中的运算通常要求固定位宽和精度。本文针对极化码的串行消除(Successive Cancellation, SC)解码器设计了三种均匀量化器，分别基于等效信道容量、截断率或均方误差(MSE)的优化。
量化器的设计在极化码的硬件实现中至关重要。本文提出，量化器的设计可以通过优化三种不同的性能指标来进行：等效信道容量、截断率或均方误差。等效信道容量的优化可以使量化器更有效地保持原有信息的容量特性；截断率的优化则是希望在实现时损失尽可能少的性能；而均方误差的优化关注的是量化误差的统计特性，以期望最小化误差。这三种优化策略分别反映了量化过程中对不同性能参数的重视，均对SC解码器的性能有着直接的影响。
此外，文章还提出了一种基于截断率最大化的改进高斯近似(Gaussian Approximation, GA)方法，用于在量化解码算法下构造极化码并估计帧错误率(FER)性能。量化解码算法通常无法提供与浮点数运算相同精度的结果，因此FER的精确估计是衡量量化方案性能的重要指标。改进的GA方法能够更加精确地预估量化解码下的FER上界。
针对极化码在SC解码下的有限长度性能不足的问题，以及SC解码算法的串行特性导致解码吞吐量较低的问题，本文探讨了通过改进量化方案来提升性能的可能。实际上，自从极化码提出以来，已经有许多工作致力于克服这些缺点。例如，更复杂的解码算法，如列表SC解码器和堆栈SC解码器被引入以提高性能。对于实际应用，针对极化码SC解码的硬件架构也被提出和讨论。
量化过程是实现数字信号处理的核心，也是硬件资源受限时的一个重要考虑因素。在极化码的研究中，量化不仅影响解码器的性能，还涉及到系统复杂度和功耗。因此，找到适当的量化方案对于实现高效能、低功耗的极化码硬件至关重要。量化器设计的一个关键考虑是量化噪声的影响，尤其是在实现算法时如何处理量化误差，以确保算法性能尽可能接近浮点运算的性能。
本文的研究成果显示，采用6位均匀量化器的SC解码器可以达到接近浮点性能的解码结果。这一结论直接挑战了之前关于极化码硬件实现需要更多位宽以保持性能的观念。同时，通过修改的高斯近似方法，可以在量化解码算法下对FER进行精确预估，这为工程实践中选择合适的量化位宽提供了一种有效的评估工具。
极化码的提出不仅为编码理论研究带来了新的方向，也对实际的通信系统设计提出了新的挑战。尤其是在如何将编码理论与硬件实现相结合的研究中，极化码提供了一个值得深入探讨的领域。从本文的内容来看，均匀量化器在SC解码中的应用为极化码的硬件实现提供了一种优化方向，并对提高硬件资源的利用效率和解码性能起到了积极作用。通过精确的量化器设计和改进的性能估计方法，极化码在硬件实现中朝着更加实用和高效的路线迈进。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
