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作 者:李莉萍 侯妍妍 LI Liping;HOU Yanyan(Key Lab Of Intelligent Computing and Signal Processing of MOE,Anhui University,Hefei 230039,China)
机构地区:[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039
出 处:《无线电通信技术》2021年第1期19-24,共6页Radio Communications Technology
基 金:国家自然科学基金面上项目(62071002)。
摘 要:极化码在2009年被提出,因其理论上可被证明能实现二进制离散对称无记忆信道(B-DMC)的信道容量,且编解码复杂度低,因此引起学术界及工业界的广泛关注。随着极化码在2018年被选做第五代移动通信(5G)中增强宽带(eMBB)场景下的控制信道编码方案,对极化码广泛而深入的研究愈发重要。该综述对极化码编码理论进行介绍,重点探讨极化码的编码构造难题,以及极化码自2009年提出至今在编码构造方面的进展;分析阐述了极化码的蒙特卡洛构造、Tal-Vardy构造、密度进化(Density Evolution,DE)、高斯近似(Gaussian Approximation)、部分序、极化重量(Polarization Weight,PW)、极化谱以及基于人工智能的构造等重要的极化码编码构造方向,以展现迄今为止极化码的编码理论及实践。Polar code has attracted industrial and academia attention since its discovery in 2009.It can be proven theoretically to a⁃chieve the capacity of binary-input discrete memoryless symmetric channels(B-DMC)with low encoding and decoding complexity.More in depth research about polar code is of great importance since it was selected as the coding scheme for the control channel of the eMBB scenario of 5G in 2018.This paper presents the principles of encoding and decoding of polar codes.The focus is on the different construction theories and processes of polar codes.The following construction is covered:the Monte Carlo construction,the Tal-Vardy construction,the density evolution(DE),the Gaussian approximation(GA),construction based on partial orders(PO),polarization weight(PW),polar spectrum,and artificial intelligence(AI).
关 键 词:极化码 极化码编码 高斯近似 极化重量 极化谱 部分序
分 类 号:TN919.23[电子电信—通信与信息系统]
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