当前位置: 首页 > news >正文

极化码ORBGRAND译码算法与FPGA实现研究【附代码】

✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导,毕业论文、期刊论文经验交流。
✅ 专业定制毕设、代码
如需沟通交流,点击《获取方式》


(1)固定参数ORBGRAND译码器的低复杂度设计:

针对极化码短码(N=128)场景,提出固定参数ORBGRAND-FP算法,限制噪声猜测图样的最大汉明权重为3,并预先计算排序表,避免在线排序操作。译码时从全零比特图样开始,计算接收似然值与猜测图样之和的可靠度,按排序表顺序检查,一旦校验通过即输出。权重W的分配基于接收比特的对数似然比绝对值递减顺序。算法复杂度从O(2^k)降至O(N^3),仅需约120次猜测即可达到目标误块率。仿真表明,在BER=10^-5下,ORBGRAND-FP与标准ORBGRAND性能差异小于0.1dB,但吞吐率提升3倍。

(2)乘积极化码的两步迭代译码算法与行/列交换架构:

为提升中长码吞吐率,构建乘积极化码,将N=128极化码分解为行码(8,6)和列码(8,6)乘积形式。采用两步迭代译码:行译码器采用ORBGRAND-FP译码,输出硬判决传递至列译码器,列译码器使用软信息更新后返回,行/列之间传递似然比信息。迭代2次即可收敛,较基于SC的两步译码增益0.7dB。硬件架构上采用流水线设计,行译码器和列译码器各实例化4个并行处理单元,总译码延迟降至1.2μs。

(3)FPGA实现与联合仿真验证:

将ORBGRAND-FP在Xilinx Kintex-7 FPGA上实现,采用Verilog编写译码模块。关键模块包括似然比排序ROM、猜测图样生成状态机和CRC校验。通过MATLAB联合仿真,FPGA译码与浮点模型性能损失仅0.2dB(BLER=10^-4)。时序分析最高频率210MHz,吞吐率平均167.6Mbps,满足超可靠低延迟通信需求。

import numpy as np # 固定参数ORBGRAND译码 class ORBGRAND_FP: def __init__(self, N, max_weight=3): self.N = N self.patterns = self.generate_patterns(N, max_weight) # 预计算排序表(似然比绝对值降序) self.sorted_indices = np.arange(N) def generate_patterns(self, N, max_w): patterns = [np.zeros(N, dtype=int)] for w in range(1, max_w+1): from itertools import combinations for idx in combinations(range(N), w): pat = np.zeros(N, dtype=int); pat[list(idx)]=1 patterns.append(pat) return patterns def decode(self, llr): # 按可靠度排序 abs_llr = np.abs(llr) sorted_order = np.argsort(abs_llr) # 猜测直到CRC通过 for pat in self.patterns: guess = np.where(pat, 1, 0) # 错误图样 hard = (llr < 0).astype(int) candidate = hard ^ guess if self.crc_check(candidate): return candidate return hard # 乘积码两步迭代 def product_code_iterative(row_llr, col_llr, row_decoder, col_decoder, max_iter=2): row_hard = row_decoder.decode(row_llr) col_in = update_llr(row_hard, col_llr) col_hard = col_decoder.decode(col_in) # 交换 for _ in range(max_iter-1): row_in = update_llr(col_hard, row_llr) row_hard = row_decoder.decode(row_in) col_in = update_llr(row_hard, col_llr) col_hard = col_decoder.decode(col_in) return row_hard, col_hard # FPGA吞吐率估算 def throughput(clk_freq_MHz, cycles_per_decode, parallel_factor): return (clk_freq_MHz * 1e6) / cycles_per_decode * parallel_factor / 1e6 # Mbps

http://www.jsqmd.com/news/789163/

相关文章:

  • AI助手如何通过MCP协议调用Google Trends进行市场趋势分析
  • 三星 Galaxy Watch 或能预测昏厥发作,但误报问题待解,仍需更多实际测试
  • 从俄罗斯电商数据到销量预测:手把手教你用LightGBM搞定Kaggle经典赛题Predict Future Sales
  • YOLOv11野生动物栖息地老虎目标检测数据集-8079张-Animal-detection-yolov8-2
  • PDF文件解析与Dummy PDF生成实践指南
  • YOLOv11算法停靠的飞机、登机桥连接、地面电源连接目标检测数据集-76张-Airplane-1_2
  • 大模型推理内存墙突破:Mixtral 8x7B卸载策略与单卡部署实践
  • 从有刷到无刷:四大电机(交流、直流、PMSM、步进)的核心原理与选型控制指南
  • 如何轻松实现网盘文件高速下载?LinkSwift网盘直链下载助手为您提供免费解决方案
  • 从SiamFC到SiamMask:一文读懂Siamese跟踪网络是如何“卷”起来的(技术演进全解析)
  • 3分钟实现Calibre电子书元数据自动化:calibre-douban插件完全指南
  • 如何解决ComfyUI核心功能缺失问题?ComfyUI_essentials的设计哲学与实践指南
  • 长期项目使用Taotoken Token Plan套餐的成本控制体验
  • YOLOv11水上交通船艇目标检测数据集-2398张-Boat-1_2
  • Struts2入门避坑指南:从Tomcat启动报错到页面成功跳转,我踩过的那些坑
  • 3步搞定Royal TSX中文汉化:macOS远程连接工具本地化终极指南
  • OpenAI算力战略转向:Cerebras上市冲击英伟达,推理市场或分层!
  • mysql报错:caching_sha2_password cannot be loaded
  • 2026年5月新加坡雅思培训机构推荐TOP5!最新排名出炉 - 江湖评测
  • YOLOv11算法高分辨率遥感图像飞机目标检测数据集-335张-Air-Plane-Detection-1
  • Python图片缩放指南:使用Pillow库轻松调整图像尺寸
  • 在VMware Workstation 15.5里“套娃”安装ESXi 6.5:一个超详细的保姆级避坑指南
  • 电子设计实战:基于MC34063的Buck降压电路设计与波形分析
  • 观测TaotokenAPI调用的延迟与稳定性,确保生产环境服务可靠
  • 从离群点到稳健拟合:迭代重加权最小二乘(IRLS)算法实战解析
  • QMC音频解密终极指南:3分钟解锁加密音乐文件
  • MCP服务器模板:快速构建AI原生扩展的标准化实践
  • 如何快速配置游戏翻译插件:面向玩家的完整教程
  • 一文速览 HarmonyOS 6.0.1 引入的十个新特性
  • QueryExcel:5分钟搞定上百个Excel文件批量查询,告别Ctrl+F的繁琐时代!