低功耗并行LTE-Turbo译码器的VLSI结构设计及实现

针对3GPP LTE标准中的Turbo码,设计了一种基于最大后验概率算法的低功耗并行译码器.根据二次置换多项式交织器的整数数学特性,分解并行处理中每个译码器的交织地址为子码块地址和块内偏移地址,提出一种高效的递归计算子码块交织地址的算法,使得并行度可以为任意值,而不仅仅限于2的幂次;并依此设计了低复杂度的实时递归计算交织器的互连结构,以避免传统实现方法中对交织地址的存储,有效地简化了Turbo译码器本征信息处理的互连网络,减小了实现面积和功耗;最后从结构级进行优化设计,进一步减少面积和功耗.实验结果表明,在40nm的工艺下,约束工作电压为1.18V、时钟频率为282MHz,版图实现可以达到130Mb/s的吞吐量,且功耗仅为107mW,每次迭代能量效率为0.107nJ/bit.     

针对特定LDPC码的多子译码器并行组合译码方法

对于分组纠错码的译码,由多个子译码器构建的并行译码系统比单译码器系统有较大的性能提升,但是可实现并行译码处理的子译码器的构造却是一个挑战性难题。为此,该文提出一种针对特定LDPC码的适于BP译码算法运用的多子译码器并行组合译码方法。该方法针对基于本原多项式构造的一类LDPC码的译码尤其有效,其特点是:各个子译码器所依赖的校验矩阵由基础校验矩阵的恰当循环移位获得,而循环移位量的恰当选择则依赖了m序列(唯一对应于本原多项式)的采样特性;各个子BP处理过程的迭代次数设置为其校验矩阵最短环长的一半,由此可消除短环对BP译码性能的影响;各子BP处理模块输出的信息比特外信息再经过基础译码模块处理后与并行配置的基础译码输出,一并进行最大似然判决处理并获得译码输出。该方法的仿真结果显示,在误码率为10?5且多子译码器并行组合译码方法在设置5个子译码模块时,其译码性能比原单译码器译码方法高约0.4 dB。     

吉比特里所码和卷积码级联译码器设计

针对60-GHz无线个域网,提出了一种吉比特里所码和卷积码级联译码器架构。在推荐级联架构中,里所码和卷积码分别作为外码和内码,通过交织器级联。采用基于Viterbi算法的8路并行卷积译码结构和基于RiBM算法的里所码译码结构,实现了超高速级联译码器。在TSMC 0.13μm CMOS工艺下,该译码器以0.135 nJ/bit和5.19 mm2的能耗资源开销实现了高达2 Gb/s的吞吐率。     

LDPC与Turbo解码器中的专用控制器设计

对于兼容LDPC和Turbo码的多模通信信道解码器,解码过程涉及大量数据计算和传输,系统高吞吐率的实时性要求使这类多模解码器的结构变得日益复杂。为此,设计并实现一种专用控制器,对待解码数据进行预处理,以控制整个解码器系统的工作。为满足解码器系统高时钟频率、大量专用运算和数据快速传输3个要求,采用重划分控制器流水线、增加专用指令及加速器和片内存储器划分3种方法,使解码器系统最大程度地实现并行化计算处理。测试结果表明,在专用控制器的控制协调下,解码器能满足LTE标准1 Gb/s和UMTS标准672 Mb/s的高吞吐率要求。使用TSMC 65 nm低功耗库,通过后端布局进行布线设计后,该解码器面积约为490 000μm2,最大时钟频率为540MHz。     

基于遗忘系数的LDPC译码算法研究

长LDPC码的Tanner图中通常没有环路,此时LLR BP译码算法是性能最优的软判决译码算法。而短LDPC码的Tanner图中通常存在环路,因此变量节点之间的信息就不再相互独立,这时LLRBP译码算法的译码性能就会下降。针对短LDPC码的特点,提出一种改进型LLR BP译码算法,利用遗忘系数来计算该算法中的参数。仿真结果表明,与LLR BP译码算法、Normalized BP译码算法以及Offset BP译码算法相比,改进型LLR BP译码算法能够在降低算法复杂度的同时提高环路存在情况下的LDPC译码性能。     

短长度非规则重复累积码的构造

为了构造高性能的短长度非规则重复累积(IRA)码,分析了影响其性能的主要因素,在此基础上,对循序边增长(PEG)算法进行了改进。改进算法对度为2的变量节点施加了更多的保护,同时还减小了低码重码字出现的概率。仿真结果表明,用改进的PEG算法构造出的短长度IRA码,不但具有很低的错误平底,而且没有损失低信噪比区域的误码率性能。     

DVB—S2标准下LDPC码的一种改进型译码算法

针对DVB—S2标准,研究了LDPC码的码结构以及编码算法。采用Sum—Product算法进行译码,提出了改进型的译码算法。通过软件仿真,对DVB—S2中64800比特和16200比特的共21种LDPC码进行了性能比较。结果表明,改进型译码算法加快了迭代的收敛速度,在1．0dB时,1／3码率的长码的误码率为2．9629×10^-6;在低信噪比下,DVB—S2中的LDPC码依然表现出优异的性能,适合用于新一代的数字卫星广播通信。     

基于HLS的LDPC译码设计与实现

针对低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC)码长长、码率多、校验矩阵复杂,导致FPGA开发难度大、开发周期长等问题.在对LDPC校验矩阵和译码算法深入分析基础上,提出了一种基于HLS的LDPC设计与实现方案.基于HLS开发流程完成了LDPC译码的RTL实现,详细说明了开发过程的关键问题及优化办法.与常规HDL开发流程相比,基于HLS开发的LDPC译码吞吐率更高,时序更好,且便于后期移植和升级.     

深空通信系统中高阶LDPC码的软定时同步算法

深空通信具有信号衰减严重,接收机信噪比低的特点,针对深空通信系统中高阶LDPC码定时同步实现困难的问题,提出一种码辅助定时同步算法．首先使用高阶LDPC码的译码软信息构造一种代价函数,进行大定时偏移的粗同步,其次基于最大似然准则,使用EM算法进行定时偏移的细同步．该算法将定时同步器、解调器与译码器联合迭代,利用高阶LDPC译码器输出的软信息辅助定时同步,并通过数字插值方式对过采样信号进行补偿,从而得到接近修正克拉美罗限的定时估计．仿真结果表明,在低信噪比条件下,算法能够在较大定时偏移范围内实现有效的定时同步,并以较低的复杂度获得近似理想的系统误码率性能．     

基于对角化LDPC压缩感知和k-近邻算法的广域系统宽频振荡监测方法

在"双高"电力系统中,宽频振荡的发生概率大大增加。然而,传统基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)的振荡监测方法一方面监测的振荡频带范围过窄,另一方面其准确性和快速性难以适应复杂的电网运行状态。因此提出一种基于对角化低密度奇偶校验码(low-density parity-check codes,LDPC)校验矩阵和k-近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)的宽频振荡监测方法。首先,基于对角化LDPC校验矩阵对电力系统信号进行压缩采样,大大减少了宽频振荡的数据传输量,有利于在现有相量测量单元(phasormeasurementunit,PMU)上传频率下实现几百Hz的宽频振荡数据的传输。在此基础上,主站直接基于压缩采样值作为输入特征,采用加权KNN算法进行振荡检测,避免了人为设置阈值带来的误判,提高了振荡检测的快速性和准确性。最后,根据振荡检测结果,采用正交匹配追踪(orthogonalmatchingpursuit,OMP)算法,在主站准确重构宽频振荡信号,便于广域系统的振荡全局性分析。仿真结果表明所提方法在噪声、数据缺失和数据有误等情况下,仍然能够实现宽频振荡信号的快速准确监测。