极化码置信度传播算法的低复杂度早期停止策略

"这篇论文提出了一种针对极化码置信度传播算法的低复杂度早期停止准则，旨在解决极化码译码过程中的高延迟问题。通过监测码字估值的收敛性，该准则能够在不显著牺牲解码性能的情况下提前终止译码过程，从而降低计算复杂度并节省硬件资源。具体实现上，它选取码字中Q个出错概率最小的比特进行比较，由于比较位数少且仅需简单的异或和或运算，计算复杂度得以显著降低。与基于信息序列估值的早期停止准则不同，本文提出的方案在计算前即完成检测，避免了额外的解码延迟。仿真和FPGA综合结果证实，该准则在硬件资源节省方面优于G-Matrix、WIB（最坏信息位）和FBER（冻结位误码率）准则，并能在保持解码性能的同时，有效减少平均迭代次数。" 正文: 极化码是一种近年来发展迅速的纠错编码技术，因其具有接近香农极限的编码效率和较低的复杂度而受到广泛关注。然而，在实际应用中，尤其是大规模系统中，极化码的解码延迟问题成为了一个挑战。传统的置信度传播（BP）算法虽然在性能上表现出色，但其较高的计算复杂度和较长的解码时间限制了其在实时通信系统中的应用。 为了解决这一问题，该论文提出了一种低复杂度的早期停止准则，该准则主要关注码字估值的收敛性。通过高斯近似分析，选取码字中Q个最稳定的比特（出错概率小的比特）作为比较对象，构建一个比较空间。由于比较的比特位数较少，而且比较操作仅需要简单的异或和或运算，这极大地降低了计算复杂度。与基于信息序列估值的早期停止策略相比，这种新方法不需要在每次迭代后都进行检测，从而避免了额外的解码延迟。 实验结果显示，该准则在硬件资源效率方面优于其他常见的早期停止策略，如基于G-Matrix、WIB和FBER的准则。在最大迭代次数设置为40次的情况下，与G-Matrix准则相比，虽然平均迭代次数在3.5dB增益点增加了约29.98%，但其硬件资源节省效果明显。而与WIB和FBER方案相比，该准则的平均迭代次数分别减少了39.44%和27.67%，这意味着在保证解码性能的同时，能够显著降低解码过程的计算需求。 这项工作为极化码的低延迟解码提供了一种新的思路，通过优化早期停止准则，平衡了解码性能和计算复杂度之间的关系，对于提高极化码在实际系统中的应用潜力具有重要意义。未来的研究可能将进一步优化这个准则，或者结合其他优化技术，以实现更高效、更快速的极化码解码器设计。