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极化码与非极化码性能对比分析

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简介:
本论文深入探讨并比较了极化码和非极化码在信息传输中的性能差异,旨在为通信系统设计提供理论指导。 在5G通信领域中,极化码是信道编码方案中的一个重要研究热点。然而,在串行抵消译码过程中,极化码容易受到差错传播的影响,并且在中短长度的代码上性能不佳。为了应对这些问题,研究人员针对不同仿真情况下的系统极化码和非系统极化码进行了对比分析。 通过这些仿真实验发现,与非系统极化码相比,系统极化码表现出更优的误码率性能;同时,在串行抵消译码过程中对差错传播具有更强的抵抗能力。上述研究结果对于优化极化编码器的表现以及推动5G通信技术的发展都具有重要的理论价值。

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    本论文深入探讨并比较了极化码和非极化码在信息传输中的性能差异,旨在为通信系统设计提供理论指导。 在5G通信领域中,极化码是信道编码方案中的一个重要研究热点。然而,在串行抵消译码过程中,极化码容易受到差错传播的影响,并且在中短长度的代码上性能不佳。为了应对这些问题,研究人员针对不同仿真情况下的系统极化码和非系统极化码进行了对比分析。 通过这些仿真实验发现,与非系统极化码相比,系统极化码表现出更优的误码率性能;同时,在串行抵消译码过程中对差错传播具有更强的抵抗能力。上述研究结果对于优化极化编码器的表现以及推动5G通信技术的发展都具有重要的理论价值。
  • ___信道编_polar
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  • Polarization-filtering.zip_ 滤波 MATLAB代_滤波_
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  • lianhepu.rar_敏感阵列谱_MATLAB实现_空域和
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    本资源提供了一个MATLAB工具包,用于处理和分析极化敏感阵列数据。包含空域及极化域的详细算法实现,适用于雷达信号处理等相关领域的研究者和技术人员。 阵列信号处理涉及极化敏感的阵列天线,并采用空域与极化域联合谱估计方法。
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    优质
    本资源包包含Polar编码(极化码)在5G通信系统中的解码算法实现,适用于研究和学习5G技术的开发者与学者。 在5G移动通信系统中,极化码(Polar Code)是一种重要的错误纠正编码技术,在物理层(PHY)的传输过程中起着关键作用。这种编码方法由土耳其科学家Erdal Arıkan于2009年提出,并因其独特的优势被国际电信联盟选为5G NR控制信道的标准方案。 本压缩包“polar_code_decode.rar”包含与5G极化码解码相关的实现,以下将详细介绍其工作原理、编码过程以及常用的几种解码算法。 **基本原理** 极化码基于信道极化的理论。核心思想是通过特定的矩阵变换使信息传输通道在不同的比特位上呈现出不同程度的可靠性:某些位置错误率很低,而其他位置较高。可靠比特用于传递实际数据,不可靠的位置则用来插入冗余信息以增强整体编码纠错能力。 **编码过程** 1. **生成信息序列**: 需要一个长度为N的信息序列(其中N是2的幂次方)。 2. **极化变换**: 使用特定大小的B_N矩阵对上述序列进行乘法操作,得到最终码字。这里的B_N是由一系列较小的2x2 BCH矩阵构成。 3. **比特翻转**: 根据编码策略选择部分比特位执行翻转变换以产生编码后的结果。在5G系统中,这一过程通常会结合信道状态信息(CSI)来优化性能。 **解码算法** 针对极化码的解码方法主要包括SC(Successive Cancellation)和几种低复杂度快速解码方案如Fast-SSC或Bit-Flipping等。 1. **SC 解码**: 这是最基础的方法,通过逐位顺序地对编码后的信息进行解析。每个步骤中,根据已知比特的软信息来推断当前位置的实际值,并继续这一过程直到所有数据被解码出来为止。 2. **快速解码算法**: 为了提高效率,研究人员开发了多种改进方案如Fast-SSC和Bit-Flipping等方法。这些算法通过减少回溯操作次数显著降低了计算复杂度,同时保持接近SC的性能水平。 压缩包“polar_code_decode”可能包括源代码、示例数据及测试用例等内容,可以帮助开发者理解和实现5G极化码的相关编码与解码过程,并进一步优化以满足实际通信环境的需求。
  • 完全状态下敏感阵列的信干噪
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    本资源提供SCL(Successive Cancellation List)译码算法在ExpressVW框架下的实现方案,专注于极化码的高效译码技术研究。 极化码编码中的SCL译码算法包含有比较详细的代码注释。