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    基于非均勻量化的極化碼SCL 譯碼器FPGA 實現(xiàn)

    2024-12-26 00:00:00魏少圣熊啟金鄭紹華陳平平
    無線電通信技術(shù) 2024年6期

    摘 要:針對現(xiàn)有均勻量化的連續(xù)消除列表(Successive Cancellation List,SCL)譯碼算法中存儲資源消耗大、布線延遲高的問題,提出了一種采用5 bit 非均勻量化方案的SCL 譯碼算法。該算法保留均勻量化中的對數(shù)似然比(Log-Like-lihood Ratio,LLR)迭代計算方法,采用5 bit 非均勻量化LLR,在LLR 計算模塊中設(shè)計查找表(Look-Up-Table ,LUT)轉(zhuǎn)為6 bit 均勻量化LLR 用于計算。仿真結(jié)果表明,提出的5 bit 非均勻量化SCL 譯碼相比于6 bit 均勻量化SCL 譯碼器,在碼率R = 1 / 2、列表寬度L = 2 和L = 4 時,誤幀率(Frame Erasure Rate,FER)性能損失在0. 1 dB 以內(nèi)。在硬件資源消耗方面,與6 bit 均勻量化譯碼器相比,5 bit 非均勻量化方案譯碼器在L = 2 時觸發(fā)器(Flip-Flop,FF)和塊隨機(jī)存取存儲器(Block Random Access Memory,BRAM)存儲資源消耗分別減少了10. 9% 和22% ,吞吐量增加了24% ;L = 4 時FF 和BRAM 分別減少了10% 和18. 1% ,吞吐量增加了17. 5% 。

    關(guān)鍵詞:極化碼;連續(xù)消除列表譯碼;非均勻量化;現(xiàn)場可編程邏輯門陣列

    中圖分類號:TN911 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

    文章編號:1003-3114(2024)06-1200-09

    0 引言

    Arikan[1]提出的極化碼是第一個被證實的可實現(xiàn)信道容量的編碼方案,用于實現(xiàn)二進(jìn)制輸入離散無記憶信道的對稱容量,同時具有顯式構(gòu)造。它具有規(guī)則的遞歸結(jié)構(gòu),可以用低復(fù)雜度的編碼和解碼算法實現(xiàn)。然而,傳統(tǒng)的連續(xù)消除(Successive Can-cellation,SC)譯碼算法在碼長有限長下的性能并不令人滿意。針對該問題,學(xué)者已經(jīng)做了大量的研究,引入更加復(fù)雜的譯碼算法,以提高其性能,如連續(xù)消除列表(Successive Cancellation List,SCL)譯碼算法[2-3]、連續(xù)消除堆棧譯碼算法等[4]。對于實際應(yīng)用,文獻(xiàn)[5-7]研究了SC 譯碼器的硬件實現(xiàn)架構(gòu),并提出了樹型、線型、重疊型、半平行4 種硬件架構(gòu),其中樹型結(jié)構(gòu)常用于流水線設(shè)計,而半平行結(jié)構(gòu)將高度并行的運(yùn)算用有限的計算單元進(jìn)行拆分計算,具有最大的資源復(fù)用率。文獻(xiàn)[8]研究了基于對數(shù)似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)的SCL 譯碼方案,同時設(shè)計了SCL 譯碼器的硬件實現(xiàn)架構(gòu)。

    量化方案的設(shè)計是極化碼譯碼器硬件實現(xiàn)中的一個關(guān)鍵問題。為了實現(xiàn)低復(fù)雜度、高吞吐量的極化碼譯碼器,許多學(xué)者進(jìn)行了大量的量化方案研究。文獻(xiàn)[9]分析了極化碼量化對譯碼性能產(chǎn)生的影響,發(fā)現(xiàn)極化碼對量化具有魯棒性。文獻(xiàn)[10-12]基于優(yōu)化等效信道容量、最大截止速率和均方誤差設(shè)計了3 種不同的均勻量化器,并表明6 bit 均勻量化SC 譯碼器可以接近浮點(diǎn)數(shù)SC 譯碼器的譯碼性能。文獻(xiàn)[13]提出了適用于SCL 譯碼器的LLR 與路徑度量值(Path Metrics,PM)均勻量化方案,在LLR ?。?bit 量化,PM 取8 bit 量化的情況下,與浮點(diǎn)數(shù)譯碼對比所產(chǎn)生的性能損失可以忽略不計。文獻(xiàn)[14]引入了應(yīng)用于非均勻量化壓縮函數(shù)與截斷閾值,提出了8 bit 非均勻量化的方案。文獻(xiàn)[15]提出了一種2 ~4 bit 非均勻量化的SC 譯碼算法,用于類似于閃存、物聯(lián)網(wǎng)等不需要高譯碼精度的場景。目前,在大多數(shù)研究中對于LLR 的量化均采用6 bit均勻量化,而在實際硬件設(shè)計中,6 bit 均勻量化的LLR 值在各個模塊之間進(jìn)行傳輸與存儲,仍然會導(dǎo)致譯碼器關(guān)鍵路徑存在較大延遲,存儲資源開銷較大等問題。

    針對現(xiàn)有的問題,本文提出了一種6 bit 均勻量化與5 bit 非均勻量化相互轉(zhuǎn)換的量化方案。在譯碼器內(nèi)部,LLR 以5 bit 非均勻量化的方式進(jìn)行傳輸和存儲,而在LLR 計算模塊中,將5 bit 非均勻量化LLR 轉(zhuǎn)為6 bit 均勻量化LLR 再用于計算。通過提出的量化方案,在最小化譯碼性能損失的同時,顯著減少了硬件存儲資源的消耗,并提高了譯碼器的吞吐量。

    1 極化碼原理

    1. 1 系統(tǒng)模型

    本文的系統(tǒng)模型如圖1 所示,由發(fā)送端、信道、接收端三部分構(gòu)成。在發(fā)送端,用戶需要發(fā)送的信源信息uC 經(jīng)過非系統(tǒng)極化碼編碼器編碼獲得編碼碼字xN1 ={x1,x2,…,xN},編碼碼字通過二進(jìn)制相移鍵控調(diào)制后產(chǎn)生符號向量rN1 ={r1,r2,…,rN}。編碼后的符號向量rN1 通過加性高斯白噪聲(AdditiveWhite Gaussian Noise,AWGN)信道進(jìn)行傳輸,在接收端得到初始信號yN1 = {y1,y2,…,yN},經(jīng)過解調(diào)后得到初始浮點(diǎn)數(shù)表示形式的信道LLR 值LN1 = {L1,L2,…,LN},再經(jīng)過LLR 量化器得到量化后的信道LLR 值L^ N1 ={L^ 1,L^ 2,…,L^ N},最后經(jīng)過極化碼譯碼器解出用戶端發(fā)送信息u^ C。

    1. 2 極化編碼

    極化碼是一種利用信道極化現(xiàn)象構(gòu)造的(N,K)線性分組碼。通過信道聯(lián)合與信道分裂,N 個子信道的信道容量呈兩極分化的趨勢,挑選出K 個信道容量最大的子信道作為信息位C,用于傳輸用戶需要傳輸?shù)男畔ⅲ魿,剩余的N-K 位為凍結(jié)位CC,用于傳輸已知的信息0 或1。利用固定的編碼矩陣GN對信源信息uN1 =(u1,u2,…,uN)進(jìn)行編碼,獲得編碼碼字:

    式中:n=lb N,F?n 為二階極化核F= 1 0y1 1r 的 n 階克羅克內(nèi)積。

    采用均勻量化的SCL 譯碼器在q = 6 bit 時,與浮點(diǎn)數(shù)譯碼器相比誤幀率(Frame Erasure Rate,FER)性能幾乎一致,但6 bit 的LLR 量化寬度在硬件實現(xiàn)中仍然會消耗大量的存儲資源,制約著布線延遲,影響譯碼器吞吐量的提升。因此減?。蹋蹋?量化位寬,有效降低硬件復(fù)雜度的同時保持與6 bit 均勻量化方案相近的性能,是定點(diǎn)量化方案設(shè)計的關(guān)鍵目標(biāo)。本文基于文獻(xiàn)[7]中的符號-數(shù)值型LLR表示形式提出一種5 bit 非均勻量化的方案,在不改變原有均勻量化的整體硬件架構(gòu)與迭代計算公式的前提下,使用5 bit 非均勻量化方案的LLR 作為譯碼器內(nèi)部傳輸、存儲與更新的信息,可以大幅降低存儲資源消耗、提升吞吐量,同時保持與6 bit 均勻量化方案幾乎一致的性能。其中,6 bit 均勻量化轉(zhuǎn)5 bit非均勻量化查找表(Look-Up-Table,LUT)如表1 所示,參考A 律13 折線壓縮方式,同時結(jié)合高斯近似信道構(gòu)造結(jié)果,將6 bit 均勻量化后的數(shù)值絕對值[0,31]分為不均勻的4 個區(qū)間[0,3]、[4,7]、[8,15]、[16,31],并對這4 個區(qū)間分別按照1、1、1 /2和1 /4 的比例進(jìn)行縮小。

    而5 bit 非均勻量化轉(zhuǎn)6 bit 均勻量化LUT 如表2 所示,采用與6 bit 均勻量化轉(zhuǎn)5 bit 非均勻量化相反的操作,將該非均勻量化的數(shù)值絕對值[0,15]等分為4 個區(qū)間[0,3]、[4,7]、[8,11]、[12,15],并分別按照1、1、2 和4 的比例進(jìn)行區(qū)間擴(kuò)充。均勻量化與非均勻量化轉(zhuǎn)換均采用LUT 進(jìn)行實現(xiàn),其中一位符號位不參與LUT 運(yùn)算。

    3 SCL 譯碼器硬件設(shè)計與實現(xiàn)

    在硬件實現(xiàn)中,經(jīng)典的SC 類譯碼器的典型硬件結(jié)構(gòu)為:FFT 結(jié)構(gòu)、樹型結(jié)構(gòu)、線型結(jié)構(gòu)、半平行結(jié)構(gòu),其中半平行結(jié)構(gòu)的資源復(fù)用率最高。為了降低SCL 譯碼器的硬件復(fù)雜度,本文采用半平行譯碼結(jié)構(gòu),實現(xiàn)碼長N = 1 024,碼率R = 1 /2,并行路數(shù)P=64 的SCL 譯碼器。

    譯碼器的整體結(jié)構(gòu)包括以下模塊:數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、LLR 計算模塊、LLR 量化轉(zhuǎn)換模塊、部分和更新模塊、路徑處理模塊、LLR 存儲單元和控制模塊,如圖2 所示。在譯碼開始前,數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊需要對串行輸入的q bit 信道LLR 做并行化預(yù)處理,每2P 個信道LLR 值并行處理為一個位寬為2Pq 的并行信道LLR 值,并存入寬度為2Pq、深度為N/ (2P)的信道LLR RAM 中作為初始化信道LLR 值。譯碼開始時,首先,LLR 計算模塊根據(jù)輸入的信道LLR值與凍結(jié)位信息,計算得到內(nèi)部LLR 值并存儲至內(nèi)部LLR 存儲單元;然后,路徑處理模塊根據(jù)計算得到的內(nèi)部LLR 值進(jìn)行判決并計算PM 值,再對PM值排序得到L 條保留子路徑序號;最后,部分和更新模塊根據(jù)保留子路徑序號交換各條路徑部分和并執(zhí)行部分和更新操作。重復(fù)上述操作,直至完成最后一比特譯碼,輸出PM 值最小的路徑作為最終譯碼結(jié)果。

    3. 1 內(nèi)部LLR 存儲單元

    對于SCL 譯碼過程中每條路徑產(chǎn)生的內(nèi)部LLR 值,都使用兩個雙端口SRAM1 和SRAM2 進(jìn)行存儲,每個RAM 的寬度為Pq,深度為lb P +Σlb N-1i = lb P+22i-lb P-1 + 1,可以同時進(jìn)行讀出和寫入。對于大于lb P+1 的層級,P 個處理單元(Processing Element,PE)需要分多個時鐘完成該層級的LLR 計算,需要分別存儲至SRAM1 和SRAM2 中,而對于其他層級,只需存儲至SRAM1 中即可。以N=8、P=2 的半平行結(jié)構(gòu)SC 譯碼器為例,LLR 存儲單元的存儲結(jié)構(gòu)如圖3 所示。首先,從S = 3 層開始讀取LLR,讀取分為兩個時鐘完成,第一個時鐘,讀取信道LLRSRAM 中的4 個LLR 值,計算得到兩個LLR 值,存儲到內(nèi)部LLR SRAM1 中;第二個時鐘,讀取信道LLR SRAM 中剩余的4 個LLR 值,計算得到兩個LLR 值并存儲到內(nèi)部LLR SRAM2 中。然后,讀?。樱剑?層LLR 值,從內(nèi)部LLR SRAM1 和SRAM2 中分別讀取兩個LLR 值,輸入兩個PE 進(jìn)行計算,得到兩個LLR 值并存儲至內(nèi)部LLR SRAM1 中。最后,讀?。樱剑?層LLR 值,從內(nèi)部LLR SRAM1 和SRAM2分別讀取兩個LLR 值,但內(nèi)部LLR SRAM2 對應(yīng)的位置為初始化0 值,不影響計算結(jié)果,此時計算結(jié)果為頂層LLR 值,用于路徑度量值的計算和判決。

    3. 2 LLR 計算模塊

    為了保證譯碼器各條路徑的并行計算,半平行譯碼結(jié)構(gòu)SCL 譯碼器LLR 計算模塊中每條路徑都包含一個PE,每個PE 由P 個符號-數(shù)值型PE 組成,能夠同時執(zhí)行式(8)中f 函數(shù)和式(7)中g 函數(shù)的計算。PE 的輸入信號包括f 函數(shù)使能信號f_en、左節(jié)點(diǎn)的譯碼值u^i-1 和兩個LLR 值LLR_a 和LLR_b,其中,LLR 值以1 bit 的符號位sgn 和q-1 bit 的數(shù)值位data 輸入到PE 中,并以相同的形式進(jìn)行LLR 輸出。在LLR 計算過程中,g 函數(shù)的計算中有可能會產(chǎn)生數(shù)據(jù)溢出,對數(shù)據(jù)的溢出處理方式使用最大化處理。符號-數(shù)值型PE 結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

    3. 3 路徑處理模塊

    在LLR 計算模塊執(zhí)行LLR 計算到第0 層后,使用式(9)對2L 條路徑的路徑度量值進(jìn)行計算。為了保證實時性,路徑度量值的存儲采用寄存器進(jìn)行存儲,方便存儲與讀取。同時路徑度量值采用lb N+q bit 的量化方案,確保不會因為PM 溢出而導(dǎo)致譯碼損失。2L 條路徑的路徑度量值PM 計算結(jié)束后需要對其進(jìn)行排序,本文使用并行全比較排序器對2L 條路徑排序,該排序器具有高并行度、低延遲的特性,包括比較單元、累加單元和選擇單元三部分,如圖5 所示[17]。其中,比較單元中由4L2 個比較器組成,累加單元由2L 個累加器組成,選擇單元由2L 個多路選擇器組成。

    3. 4 部分和更新模塊

    在經(jīng)過路徑處理模塊的PM 值計算與PM 值排序后,得到L 條保留子路徑,對L 條路徑的各個層級部分和進(jìn)行更新,得到下一比特LLR 計算所需的g 節(jié)點(diǎn)的u^s。部分和更新采用樹型結(jié)構(gòu),并且在單個時鐘內(nèi)完成部分和的更新,采用兩個位寬為N-1的寄存器CL 和CR 進(jìn)行存儲。

    4 結(jié)果與分析

    4. 1 量化方案誤碼性能分析

    仿真在AWGN 信道下,采用高斯近似法估計信道可靠性排序[18],對SCL 譯碼算法取量化位寬q =6 bit、q=5 bit 的均勻量化方案和q = 5 bit 的非均勻量化方案性能進(jìn)行仿真,LLR 數(shù)值采用文獻(xiàn)[7]中的符號-數(shù)值型結(jié)構(gòu),第1 bit 為符號位,0 表示正數(shù),1 表示負(fù)數(shù),剩余的比特為數(shù)值位。在設(shè)計信噪比designSNR = 5 dB 時,碼率R = 1 /2 的LLR 為[-17,+17],6 bit 均勻量化與5 bit 均勻量化方案的量化步長分別為Δ=0. 531 1 和Δ=1. 062 1。當(dāng)R =7 /10 時,LLR 為[-21. 5,+21. 5],兩個量化方案的量化步長分別為Δ=0. 672 和Δ=1. 344。

    圖6 展示了碼長N = 1 024,碼率R = 1 /2 時,不同列表寬度L 的SCL 譯碼仿真結(jié)果。當(dāng)L=4 時,傳統(tǒng)6 bit 均勻量化譯碼相比浮點(diǎn)數(shù)譯碼,FER 損失在0. 1 dB 以內(nèi)。所提5 bit 非均勻量化與6 bit 均勻量化譯碼算法性能幾乎一致,比5 bit 均勻量化提升0. 1 dB。在L=2 時,所提非均勻量化方案與浮點(diǎn)數(shù)譯碼相比,在高信噪比區(qū)域性能損失有0. 15 dB,但是與6 bit 均勻量化性能接近。同時,圖7 給出了3 種不同量化譯碼相比于浮點(diǎn)數(shù)SCL 譯碼的FER 誤差曲線。

    圖8 與圖9 展示了碼長N = 512 時SCL 譯碼算法仿真結(jié)果。在碼長N = 512,碼率R = 1 /2 時,同樣在信噪比較小時,所提5 bit 非均勻量化譯碼與浮點(diǎn)數(shù)性能接近。而當(dāng)信噪比大于3. 2 dB 時,相比于6 bit 均勻量化譯碼性能損失有0. 1 dB。因為隨著信噪比的增大,信道LLR 值也增大,式(7)中的g 函數(shù)計算結(jié)果更容易接近邊界值-31 與31。此時,非均勻量化所進(jìn)行的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換更容易丟失信息。但是,所提非均勻量化譯碼依然與6 bit 均勻量化方案保持了類似性能。

    圖10 給出了碼長N = 512,L = 4 的不同碼率R的SCL 譯碼仿真結(jié)果。在R = 2 /5 和7 /10 時,本文所提5 bit 非均勻量化譯碼與6 bit 均勻量化譯碼性能幾乎一致,與浮點(diǎn)數(shù)譯碼算法相比FER 損失約0. 1 dB。

    4. 2 硬件綜合結(jié)果分析

    本文中對SCL 譯碼器的硬件電路實現(xiàn),采用Xilinx 公司Kintex Ultrascale 系列的xcku060-ffva1156-2-i芯片,使用Vivado 2021. 1 綜合后的綜合報告如表3所示,其中分別對比了SCL 譯碼器在列表寬度L = 2和L=4 采用6 bit 均勻量化與5 bit 非均勻量化的對比結(jié)果。由于在采用5 bit 非均勻量化的SCL 譯碼器中,在每條路徑的LLR 計算單元與PM 計算單元中分別加入5 bit 非均勻量化轉(zhuǎn)6 bit 均勻量化LUT和6 bit 均勻量化轉(zhuǎn)5 bit 非均勻量化LUT,所以相比于采用6 bit 均勻量化的SCL 譯碼器,LUT 資源消耗會有所增加,但觸發(fā)器(Flip-Flop,FF)資源和塊隨機(jī)存取存儲器(Block Random Access Memory,BRAM)資源會大幅減少。由表3 可以看出,在L =4 的情況下,5 bit 非均勻量化的SCL 譯碼器比6 bit 均勻量化的SCL 譯碼器,LUT 資源增加了3% ,但FF 資源和BRAM 資源分別減少了10% 和18. 1% 。在L = 2 的情況下,5 bit 非均勻量化的SCL 譯碼器比6 bit 均勻量化的SCL 譯碼器LUT 資源增加了1. 2% ,但FF資源和BRAM 資源分別減少了10. 9% 和22% 。

    同時,吞吐量是衡量譯碼器性能的重要指標(biāo)之一,其計算公式為:

    根據(jù)表3 可以計算在N=1 024,R=1/2 情況下采用不同列表寬度、不同量化方案的SCL 譯碼器吞吐量。在L=4 的情況下,6 bit 均勻量化的SCL 譯碼器與5 bit 非均勻量化的SCL 譯碼器最高主頻分別為177 MHz 和203 MHz,二者譯碼一幀數(shù)據(jù)的時鐘周期均為10 264,根據(jù)式(13)可以分別計算得到均勻量化SCL 譯碼器與非均勻量化SCL 譯碼器的吞吐量為17. 65 Mbit/ s 和20 Mbit/ s。而在L=2 的情況下,6 bit均勻量化的SCL 譯碼器與5 bit 非均勻量化的SCL譯碼器最高主頻分別為183 MHz 和225 MHz,可以分別計算得到兩種采用不同量化方案的SCL 譯碼器的吞吐量為18. 26 Mbit/ s 和22. 45 Mbit/ s。綜合結(jié)果表明,在列表寬度L=4 和L = 2 時,本文提出的5 bit 非均勻量化SCL 譯碼器吞吐量相比傳統(tǒng)6 bit均勻量化SCL 譯碼器吞吐量分別提升了17. 65%和24% 。

    5 結(jié)束語

    本文針對6 bit 均勻量化SCL 譯碼器高存儲資源消耗與高布線延遲的問題,提出了一種采用5 bit非均勻量化的SCL 譯碼算法,并進(jìn)行硬件電路實現(xiàn)與評估。該算法保留了原有6 bit 均勻量化SCL 譯碼算法中LLR 計算方法,同時使用5 bit 非均勻量化LLR 在內(nèi)部各個模塊間進(jìn)行傳輸,雖然損失了部分譯碼性能,但極大程度上減少了FF 和BRAM 資源的消耗,提升了譯碼器的吞吐量,是一種可實施的低硬件復(fù)雜度非均勻量化譯碼算法。

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    作者簡介:

    魏少圣 男,(2000—),碩士研究生。主要研究方向:信道譯碼、FPGA 設(shè)計。

    熊啟金 男,(1997—),碩士研究生。主要研究方向:視頻編碼、FPGA 設(shè)計。

    (* 通信作者)鄭紹華 男,(1976—),博士,副教授。主要研究方向:多媒體通信,人工智能。

    陳平平 男,(1986—),博士,教授,博士生導(dǎo)師。主要研究方向:極化碼、LDPC 碼、物理層網(wǎng)絡(luò)編碼。

    基金項目:國家自然科學(xué)基金面上項目(62171135)

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