KỸ THUẬT PHÂN LỚP ĐỂ GIẢI MÃ HIỆU QUẢ MÃ LDPC TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG 5G

Bài báo này đã đề xuất kỹ thuật phân lớp để giảm thời gian giải mã và tỷ lệ lỗi bit cho mã LDPC ứng dụng trong hệ thống thông tin di động 5G.. Nhiều kết quả đã chứng minh các ưu điểm c[r]

KỸ THUẬT PHÂN LỚP ĐỂ GIẢI MÃ HIỆU QUẢ MÃ LDPC TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG 5G

Nguyễn Trọng Duy, Hồ Văn Khương*

Trường Đại học Bách khoa - ĐHQG TP.HCM *Email: hvkhuong@hcmut.edu.vn

Ngày nhận bài: 28/01/2021; Ngày chấp nhận đăng: 05/3/2021

TÓM TẮT

Hệ thống thông tin di động hệ thứ (5G - 5th Generation) phải đạt tiêu chí

chính băng thơng rộng, độ tin cậy cao độ trễ thấp Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC - Low Density Parity Check) chấp nhận cho hệ thống thông tin di động 5G mã LDPC gần đạt dung lượng Shannon Bài báo đề xuất kỹ thuật phân lớp để giảm đáng kể thời gian giải mã cải thiện tỷ lệ lỗi bit (BER - Bit Error Rate) Hiệu kỹ thuật đề xuất đánh giá theo nhiều thông số khác tỷ số lượng bit công suất nhiễu, độ dài từ mã tỷ lệ mã hóa

Từ khóa: Mã LDPC, 5G, BER, sum-product, phân lớp 1. MỞ ĐẦU

Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC) lần Gallager đề xuất vào đầu năm 1960 MacKay & Neal xây dựng lại vào năm 1996, thu hút nhiều quan tâm từ cộng đồng nghiên cứu lẫn giới công nghệ nhờ khả sửa lỗi đạt gần giới hạn Shannon [1, 2] Ngoài ra, mã LDPC loại mã sửa lỗi thuận (FEC - Forward Error Correction) sử dụng rộng rãi chuẩn truyền thông mạng cục không dây (WLAN, IEEE 802.11n), mạng truy cập vô tuyến không dây (WRAN, IEEE 802.22), kỹ thuật phát video số (DVB) hệ thống truyền hình tiên tiến (ATS - Advanced Television System) [3-8] Trong năm gần đây, hệ thống thông tin di động hệ thứ (5G) nghiên cứu, phát triển triển khai Mã LDPC đóng vai trị quan trọng giao tiếp 5G chọn cho việc mã hóa hệ thống thơng tin di động 5G Để hỗ trợ tương thích tốc độ truyền liệu mở rộng, Dự án Đối tác Thế hệ thứ (3GPP - 3rd Generation Partnership Project) đồng ý xem xét hai ma trận kiểm tra chẵn lẻ tương thích tốc độ, BG1 BG2, cho mã hóa kênh [9-15] Căn vào BG1 BG2, số nghiên cứu thực mã LDPC cho hệ thống thông tin di động 5G Các mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp giả vịng (QC-LDPC - Quasi-cyclic LDPC) có nhiều ưu điểm so với loại mã LDPC khác thực phần cứng việc mã hóa giải mã cách sử dụng ghi dịch đơn giản mạch luận lý

Bài báo có đóng góp sau:

- Hệ thống hóa mã LDPC cho hệ thống thông tin di động 5G - Thực mã hóa giải mã mã LDPC dùng phần mềm Matlab

- Mô BER mã LDPC theo điều kiện vận hành khác - Cải tiến giải thuật giải mã mã LDPC kỹ thuật phân lớp để giảm thời gian

Bài báo tiếp tục sau: Phần trình bày cấu trúc mã LPDC hệ thống thơng tin di động 5G Giải thuật mã hóa giải mã trình bày với cải tiến phần Tiếp theo, mô Matlab thực để kiểm tra tính chất mã LPDC phần Phần cung cấp kết loại ma trận kiểm tra chẵn lẻ mã LPDC dành cho hệ thống thông tin di động 5G Cuối cùng, phần trình bày kết luận nghiên cứu

2. CẤU TRÚC MÃ LDPC TRONG HỆ THỐNG THƠNG TIN DI ĐỘNG 5G Cơng nghệ truy cập đánh dấu chuyển đổi mã hóa sửa sai thuận FEC cho 3GPP cơng nghệ di động [9-15] Trong phần này, mã QC-LDPC xem xét đặc điểm mã QC-LDPC chuẩn cho hệ thống thơng tin di động 5G tóm tắt

Gọi Z kích thước ma trận hốn vị tuần hồn Pi,j giá trị dịch chuyển Với giá trị nguyên Pi,j, ≤ Pi,j ≤ Z, ma trận hốn vị tuần hồn có kích thước Z×Z dịch chuyển ma trận đơn vị I có kích thước Z×Z sang phải Pi,j lần phần tử (i, j)th khác không ma trận sở Ma trận hốn vị tuần hồn nhị phân ký hiệu Q(Pi, j) Ví dụ: Q(1) cho

( )

0 0

0

1

0 0

1 0

Q         =         (1)

Để đơn giản ký hiệu Q(-1) biểu thị ma trận rỗng (tất phần tử 0)

Mã QC-LDPC nhị phân đặc trưng khơng gian rỗng mảng tuần hồn thưa có kích thước [9] Ma trận kiểm tra chẵn lẻ H mã QC-LDPC xác định ma trận sở hệ số dịch chuyển Pi,j Các phần tử ma trận sở thay ma trận hốn vị tuần hồn ma trận có kích thước Z×Z tương ứng Đối với số nguyên dương mb nb, với mb ≤ nb, mã QC-LDPC biểu thị mảng mb×nb ma trận tuần hồn có kích thước Z×Z trường GF(2):

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

1,1 1,2 1,

2,1 2,2 2,

,1 ,2 ,

b

b

b b b b

n

n

m m m n

Q P Q P Q P

Q P Q P Q P

Q P Q P Q P

      =          

H (2)

Ma trận lũy thừa H, ký hiệu E(H), có dạng sau:

( )

1,1 1,2 1,

2,1 2,2 2,

,1 ,2 ,

b

b

b b b b

n

n

m m m n

P P P

P P P

E

P P P

      =        

H (3)

Hình Cấu trúc ma trận kiểm tra chẵn lẻ sở cho mã QC-LDPC [12]

Mã QC-LDPC đóng vai trị quan trọng truyền thơng 5G chấp nhận mơ hình mã hóa kênh cho kênh liệu 5G họp tiêu chuẩn 3GPP [10] Hình minh họa cấu trúc chung ma trận kiểm tra chẵn lẻ sở cho mã QC-LDPC Các cột chia thành phần: cột thông tin, cột chẵn lẻ cốt lõi cột chẵn lẻ mở rộng Các hàng chia thành phần: hàng kiểm tra lõi hàng kiểm tra mở rộng Như thể Hình 1, ma trận sở bao gồm ma trận con, cụ thể A, B, O, C I Ma trận A tương ứng với bit có tính hệ thống Ma trận B tương ứng với tập hợp bit chẵn lẻ ma trận vng có cấu trúc đường chéo kép: cột có trọng số 3, ma trận bao gồm cột khác sau cột có cấu trúc đường chéo kép Ma trận O ma trận khơng Để hỗ trợ nhanh chóng u cầu lặp lại tự động kết hợp dự phòng gia tăng phần mở rộng dựa kiểm tra chẵn lẻ (PC - Parity Check) sử dụng để hỗ trợ tỷ lệ thấp thể Hình Ma trận C tương ứng với hàng PC, I ma trận nhận dạng tương ứng với tập bit chẵn lẻ thứ hai, tức phần mở rộng PC Sự kết hợp A B gọi hạt nhân, phần khác (O, C I) gọi phần mở rộng

3GPP đồng ý xem xét hai ma trận sở, ký hiệu BG1 BG2, cho mã hóa kênh BG1 nhắm tới mục tiêu cho độ dài khối lớn tỷ lệ mã hóa R cao BG2 nhắm tới mục tiêu cho độ dài khối nhỏ tỷ lệ mã hóa thấp Nếu kích thước khối ≤ 292 ≤ 3824 R ≤ 2/3 R ≤ 1/4 ma trận sở 2, BG2, mã LDPC sử dụng; khơng ma trận sở 1, BG1, mã LDPC sử dụng [11]

Với BG1, ma trận H BG1 có kích thước mbnb(mb=46,nb=68,kb=nb−mb=22) Với BG2, ma trận H BG2 có kích thước mbnb(mb=42,nb=52,kb=nb−mb=10) Các cột bit thông tin ma trận có kích thước kbZ

Đối với ma trận sở BG1 BG2 số lượng thiết kế hệ số dịch chuyển Tất kích thước khác chia thành tập dựa tham số a, a sử dụng để xác định kích thước nâng Z = a × 2j

Bảng Mối quan hệ ma trận lũy thừa tập kích thước nâng

Ma trận lũy thừa Tập kích thước nâng Tập Z = × 2j

, j = 0,1,2,3,4,5,6,7 Tập Z = × 2j

, j = 0,1,2,3,4,5,6,7 Tập Z = × 2j

, j = 0,1,2,3,4,5,6 Tập Z = × 2j

, j = 0,1,2,3,4,5 Tập Z = × 2j

, j = 0,1,2,3,4,5 Tập Z = 11 × 2j

, j = 0,1,2,3,4,5 Tập Z = 13 × 2j

, j = 0,1,2,3,4 Tập Z = 15 × 2j

, j = 0,1,2,3,4

Giá trị dịch chuyển Pi,j tính cách sử dụng hàm Pi,j = f(Vi,j, Z), Vi,j hệ số dịch chuyển phần tử (i, j) thiết kế dịch chuyển tương ứng Hàm f định nghĩa sau:

, ( , ) ( ) , ,

1 , ,

,

mod , , khác

i j i j i j

i j

V Z

P f V Z

V Z

− = −



= = 

 (4)

trong đó: mod tốn tử modulo

3. MÃ HĨA VÀ GIẢI MÃ MÃ LDPC 3.1 Mã hóa

Thay sử dụng ma trận sinh G, mã LDPC mã hóa trực tiếp ma trận kiểm tra chẵn lẻ H cách chuyển thành dạng tam giác thấp áp dụng phép thay ngược lại Phương pháp mã hóa RU, đề xuất Richardson Urbanke, phương pháp mã hóa có thời gian mã hóa tuyến tính cho ma trận kiểm tra chẵn lẻ thưa Nguyên tắc phép biến đổi sử dụng hoán vị hàng cột, để định dạng lại ma trận kiểm tra chẵn lẻ H thành ma trận thưa Do đó, phương pháp giảm độ phức tạp so với phương pháp nhân ma trận sinh G Thuật toán RU bao gồm hai bước: bước tiền xử lý bước mã hóa thực tế [15]

Cho từ mã C = [s pa pc], s biểu thị phần hệ thống, chia thành kb nhóm gồm Z bits mơ hình sở có kb = nb - mb cột bit thông tin Hơn nữa, 1, 2, ,

b k

s= s s s ,

1, 2, g

a a a a

p = p p p  phần lại gồm (mb-g) bit kiểm tra

1, 2, mbg

c c c c

p = p p p −  Cụ thể, từ mã mã hóa biểu thị sau:

1 2

1

[ , , , , , , , , , , , ]

b g mbg

k a a a c c c

C= s s  s p p p p p  p − (5) Ma trận kiểm tra chẵn lẻ H mã QC-LDPC chia thành ma trận trình bày dạng sau:

1

0

A B

H

C C I

 

=  

  (6) đó: A ma trận có kích thước g×kb, B ma trận có kích thước g×g, C1 ma trận có

kích thước (mb-g)×kb C2 ma trận có kích thước (mb-g)×g Ngồi ra, I ma trận đơn vị có kích thước (mb-g)×( mb-g) Việc mã hóa mã LDPC thực cách sử dụng phương trình sau:

0

T T

HC = (7) Phương trình (7) biểu thị sau:

1 0T a c s A B p

C C I

p       =           (8)

Phương trình (8) sau tách thành phương trình sau:

0 0

T T T T

a c

As +Bp + p = (9)

1

T T T T

a c

C s +C p +Ip = (10) Thuật tốn mã hóa RU thực theo bước Trong bước đầu tiên, bit chẵn lẻ phần tính cách giải phương trình (9) Bước thứ hai q trình mã hóa bao gồm tính tốn phần chẵn lẻ pc phương trình (10)

Bước việc triển khai mã hóa xác định phần pa Trước tiên, phương trình (9) viết lại dạng khối sau:

1 1,1 1,2 1, 1

2,1 2,2 2, 3,1 3,2 3, 4,1 4,2 4,

1 1

0 0

0

1 0

1 1

b b b b b k a k a a k k a k

a a a s p

a a a s p

p

a a a

s p

a a a

    − −         −    +  =    − −         − −          (11)

Sau đó, mở rộng phương trình (10) thành tập phương trình sau: ( ) 1, b k

j j a a

j

a s p p

=

+ + =

 (12)

1

2,

0

b k

j j a a a

j

a s p p p

=

+ + + =

 (13)

3 3, b k

j j a a

j

a s p p

=

+ + =

( ) 4, b k

j j a a

j

a s p p

=

+ + =

 (15) ( )

1

a

p biểu thị phiên dịch chuyển theo chu kỳ thứ α (bên phải)

1

a

p với ≤ α ≤ Z Bằng cách cộng tất phương trình trên, ta thu kết sau:

1 , 1 b k

a i j j

i j

p a s

= =

= (16) Cần lưu ý việc triển khai đơn giản a si j, j thực với việc sử dụng dịch tuần hoàn Z bit Vì a si j, j dịch vịng sang phải sj với hệ số dịch chuyển theo ai j, nên độ phức tạp phần cứng nhỏ Dựa định nghĩa

,

1, 2, 3,

b k i i j j

j

a s for i



=

= = (17) ta đạt

1 a i i p  =

= (18)

2

(1)

a a

p = + p (19)

3

a a

p = + p (20)

4

(1)

a a

p = +p (21) Từ phương trình (17), giá trị λi tính cách cộng dồn tất giá trị

,

i j j

a s Trong phép toán modulo 2, λi có cách thực phép toán XOR tất phần tử a si j, j Các giá trị λi ước tính chu kỳ xung nhịp g = chu kỳ Khối thứ bit chẵn lẻ

1

a

p tính cách tích lũy tất giá trị λi Các cặp bit chẵn lẻ cịn lại lấy phương pháp dễ dàng suy từ phương trình (19)-(21) Q trình thực chu kỳ xung nhịp có phụ thuộc

3

a p

4

a

p Tất bit chẵn lẻ pa phần chẵn lẻ lưu trữ ghi dịch

Trong bước thứ hai, phần pc xác định dễ dàng dựa phương trình (10), ma trận C1 C2 cho

1,1 2,1 1, 1, 2, 1,

2,1 2,2 2, 2, 2, 2,

1

,1 ,2 , , , ,

b b b b

b b b b

b b b b b b b b b b

k k k k g

k k k k g

m g m g m g k m g k m g k m g k g

c c c c c c

c c c c c c

C C

c c c c c c

+ + + + + + − − − − + − + − +             =  =              (22)

1 1, 1, 1 2, 2, 1 , , 1 , , b b j b b j b

mb g b b b j

k g

c j j k j a

j j

k g

c j j k j a

j j

k g

c m g j j m g k j a

j j

p c s c p

p c s c p

p − c s c p

+ = = + = = − − + = = = + = + = +       (23)

Tương tự, c si j, j biểu thị chuyển dịch vòng sj với hệ số dịch chuyển xác định ci,j ,

b j

i k j a

c + p biểu thị chuyển dịch vòng paj với hệ số dịch chuyển xác định ,

b i k j

c + Ngay sau thu c si j, j ,

b j

i k j a

c + p , chúng sử dụng để xác định giá trị bit chẵn lẻ tương ứng phần chẵn lẻ thứ hai pc Bước thực chu kỳ xung nhịp Do đó, tất bit chẵn lẻ pc thu thập chu kỳ xung nhịp (mb-g) Sau đó, từ mã kết hợp thông điệp ban đầu s hai phần chẵn lẻ tính tốn pa pc

3.2 Giải mã

Sum-product tên chung cho lớp thuật toán giải mã Maximum Likelihood (ML) [13] Thuật tốn sử dụng thơng tin kênh truyền giá trị từ kênh truyền Thuật toán tạo giá trị xác suất cho bit nhận làm giá trị sau nhiều lần lặp để tìm ước lượng cho bit

Mã LDPC (N, K) mã nhị phân đặc trưng ma trận kiểm tra chẵn lẻ thưa HM×N M = N - K biểu diễn đồ hình Tanner nút biến

1, , 

n N nút kiểm tra m1, ,M Biểu thị tập hợp nút biến kết nối với nút kiểm tra m  m Một nút biến n kết nối với nút kiểm tra m n m Ngoài ra, tập  m \n biểu thị tập nút biến kết nối với nút kiểm tra m không bao gồm n Tương tự, tập nút kiểm tra nối với nút biến n ký hiệu  n Một nút kiểm tra kết nối với nút biến n m n Tập hợp  n \m biểu thị tập hợp nút kiểm tra kết nối với nút biến n loại trừ m

Thuật toán sum-product xử lý lặp lặp lại bit nhận theo bước nối liền nhìn thấy đồ hình Tanner dạng bước ngang bước dọc để cải thiện độ tin cậy bit giải mã Các thước đo độ tin cậy tính tốn bit cuối lần lặp giải mã sử dụng làm đầu vào lần lặp Thuật toán giải mã lặp tiếp tục thỏa mãn tiêu chí dừng

Để minh họa, xét độ tin cậy bit giải mã đo xác suất posteriori

( n )

P x Y , 1 n N Sau đó, Log-Likelihood Ratio (LLR) bit mã tính

( ) log (( )) n n

n

P x Y

L x

P x Y

= =

một giá trị qn→m bước dọc đến tất nút kiểm tra m m n

Từ mã ký hiệu X =x x1, 2, ,xN, xn 0,1 Các giá trị LLR vector nhận tương ứng biểu thị Y=y y1, 2, ,yN

Bước khởi tạo

Bước ngang

Bước dọc

Bước định

Thỏa điều kiện dừng vịng lặp?

Các bit giải mã Khơng

Có

Hình Giải thuật giải mã sum-product

Q trình giải mã sử dụng thuật tốn sum-product thực theo bước liên tiếp Hình

Bước khởi tạo: Các giá trị ban đầu LLR nhận từ đầu giải điều chế yn Các giá trị ban đầu sử dụng làm qn→m lần lặp cho bước cập nhật nút kiểm tra (Bước ngang)

Bước ngang: Bước ngang nút kiểm tra m dành riêng để xử lý giá trị đến từ nút biến qn→m để tính toán giá trị trả lời rm→n cho n m Vì vậy, nút kiểm tra m:

( ) ( )

'

'

' \ ' \

sgn( ) tanh

2

n m

m n n m

n m n n m n

q

r → q → − →

 

    

=    

 

      (25)

Bước dọc: Bước dọc nút biến n dành riêng để xử lý giá trị đến từ nút kiểm tra rm→n để tính tốn giá trị trả lời qn→m cho m n Vì vậy, nút biến n:

( )

( ) '

' \

n m n m n n

m M n m

q → y r → x



= +  (26) Bước định: Đối với nút biến, giá trị LLR cập nhật theo

( ) ( )

( )

n n m n n

Các giá trị LLR áp dụng cho định cứng để định giá trị có xn L x( )n 0 ngược lại Syndrome HxˆT sau tính tốn kiểm tra để định giải mã thành công Syndrome tiến hành lặp lại điều kiện Syndrome khơng thỏa mãn Q trình tiếp tục từ mã giải mã thành công số lần lặp tối đa hết

3.3 Kỹ thuật phân lớp đề xuất

Để cải thiện hiệu giải mã thuật tốn sum-product, nhóm tác giả đề xuất kỹ thuật phân lớp Kỹ thuật tăng tính bảo mật cho định bit xn Ưu điểm kỹ thuật đề xuất hệ số hiệu chỉnh làm giảm tổn thất hiệu độ phức tạp việc giải mã Trong kỹ thuật này, xem lớp tập hợp nút biến có giá trị thấp thơng tin nội yn bit xn

Đối với lần lặp, tính tốn nút kiểm tra nút biến lớp Việc giải mã sau diễn Điều có nghĩa ta tập hợp số hàng ma trận kiểm tra chẵn lẽ thành lớp thực bước dọc giải thuật giải mã sum-product Ma trận H phân lớp thành sau:

1

N K

H H

H −

 

 

 

=

 

 

 

H (28)

trong khối hàng ma trận H lớp

Hình minh họa sơ đồ giải mã kỹ thuật phân lớp đề xuất có lớp đó: C1 từ mã mã hóa từ H1 C2 từ mã mã hóa từ H2 Việc giải mã C1 sử

dụng LLR vòng lặp đầu tiên, sau sử dụng LLR21 sau cập nhật cột

Giải mã cho C1

Giải mã cho C2

LLR

LLR12 LLR21

Hình Thuật tốn giải mã đề xuất với kỹ thuật phân lớp

4. KẾT QUẢ MINH HỌA

Hình 4. BER theo Eb/N0

Hình trình bày BER theo tỷ số lượng bit nhiễu Eb/N0 với độ dài từ mã

1024 bit, tỷ lệ mã hóa 1/2, giải mã với 20 vịng lặp Hình cho thấy BER giảm đáng kể Eb/N0 tăng Đặc biệt, thuật toán giải mã với kỹ thuật phân lớp đề xuất (được ký hiệu

hình “Proposed”) làm cho BER giảm nhanh nhiều so với thuật toán giải mã truyền thống (được ký hiệu hình “Referred”) Eb/N0 tăng Ngoài ra, kỹ thuật phân lớp đề

xuất cải thiện độ tin cậy đáng kể so với không sử dụng kỹ thuật

Hình 5.BER theo độ dài từ mã

Hình trình bày BER theo độ dài từ mã với Eb/N0 = 1,5 dB, tỷ lệ mã hóa 1/2, giải mã

Hình 6.BER theo tỷ lệ mã hóa

Hình trình bày BER theo tỷ lệ mã hóa với Eb/N0 = 1,5 dB giải mã với 20 vịng lặp

Hình cho thấy BER giảm đáng kể tỷ lệ mã hóa tăng giải thuật giải mã với kỹ thuật phân lớp đề xuất BER giảm khơng đáng kể tỷ lệ mã hóa tăng giải thuật giải mã truyền thống Tuy nhiên, giá trị tỷ lệ mã hóa kỹ thuật phân lớp đề xuất đạt BER nhỏ đáng kể so với không sử dụng kỹ thuật Điều cho thấy hiệu kỹ thuật đề xuất việc cải thiện độ tin cậy truyền tin

Sử dụng công cụ đo thời gian thực Matlab, khảo sát thời gian giải mã thuật toán giải mã với Eb/N0 = dB, giải mã với 20 vòng lặp, ma trận kiểm tra chẵn lẻ

BG2 với Z = 52, 100 khối bit truyền Kết đo không sử dụng sử dụng kỹ thuật phân lớp trình bày Hình Các hình cho thấy thời gian giải mã giảm đáng kể từ khoảng 45,383 giây xuống 27,811 giây sử dụng kỹ thuật phân lớp

Hình 7. Thời gian giải mã không sử dụng kỹ thuật phân lớp “Function Name” = “Tên hàm” dùng để tính thời gian thực Trong hình tên hàm BPSK_nrldpc_sim “Calls” số hàm cần thực để đo thời gian “Total Time” tổng thời gian thực

Hình 8. Thời gian giải mã sử dụng kỹ thuật phân lớp “Function Name” = “Tên hàm” dùng để tính thời gian thực Tên hàm BPSK_nrldpc “Calls” số hàm cần thực để đo

thời gian “Total Time” tổng thời gian thực

5. KẾT LUẬN

Bài báo đề xuất kỹ thuật phân lớp để giảm thời gian giải mã tỷ lệ lỗi bit cho mã LDPC ứng dụng hệ thống thông tin di động 5G Nhiều kết chứng minh ưu điểm kỹ thuật đề xuất cách so sánh thuật toán giải mã sum-product sử dụng không sử dụng kỹ thuật theo nhiều thông số khác tỷ lệ lượng bit nhiễu, độ dài từ mã, tỷ lệ mã hóa

Bài báo thực thuật toán mã hóa giải mã cho mã LDPC ứng dụng hệ thống thông tin di động 5G sử dụng phần mềm Matlab Hướng phát triển đánh giá hiệu mã LDPC điều kiện vận hành thực tế hệ thống thông tin di động 5G để đánh giá toàn diện khả triển khai kỹ thuật phân lớp đề xuất

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Gallager R - Low-density parity-check codes, IRE Transactions on Information Theory (1) (1962) 21-28

2 MacKay D J C and Neal R M - Near Shannon limit performance of low density parity check codes, Electronics Letters 33 (6) (1997) 457-458

3 Yuhai S., Chunjiang L and Ming Y - The application of LDPC code in ABS-S system, in Proc International Forum on Information Technology and Applications, Chengdu, China (2009) 159-162

4 Zhu K and Wu Z - Comprehensive study on CC-LDPC, BC-LDPC and polar code, in Proc IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW), Seoul, South Korea (2020) 1-6

5 Sun Y., Karkooti M and Cavallaro J R - High throughput, parallel, scalable LDPC encoder/decoder architecture for OFDM systems, in Proc IEEE Dallas/CAS Workshop on Design, Applications, Integration and Software, Richardson, TX, USA (2006) 39-42

6 de Fez I., Fraile F., Belda R and Guerri J C - Analysis and evaluation of adaptive LDPC AL-FEC codes for content download services, IEEE Transactions on Multimedia 14 (3) (2012) 641-650

7 Wang Y., Ueng Y., Peng C and Yang C - A low-complexity LDPC decoder architecture for WiMAX applications, in Proc International Symposium on VLSI Design, Automation and Test, Hsinchu, Taiwan (2011) 1-4

8 Tsatsaragkos I and Paliouras V - A reconfigurable LDPC decoder optimized for 802.11n/ac applications, IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems 26 (1) (2018) 182-195

9 Li H., Bai B., Mu X., Zhang J and Xu H - Algebra-assisted construction of quasi-cyclic LDPC codes for 5G new radio, IEEE Access (2018) 50229-50244

10 https://www.cohere-technologies.com/wp-content/uploads/2017/06/R1-1700859.pdf 11 Yasotharan H and Carusone A C - A flexible hardware encoder for systematic

low-density parity-check codes, in Proc IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems, Cancun, Mexico (2009) 54-57

13 Emran A A and Elsabrouty M - Simplified variable-scaled sum LDPC decoder for irregular LDPC codes, in Proc IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, USA (2014) 518-523

14 Liang T., Zhang P., Liu C and Liu J - Efficient encoding of quasi-cyclic low-density parity-check codes, in Proc IEEE Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), Chongqing, China (2018) 1189-1193 15 Roberts M K., Mohanram S S., and Shanmugasundaram N - An improved low

complex offset min-sum based decoding algorithm for LDPC codes, Mobile Networks and Applications 24 (6) (2019) 1848-1852

ABSTRACT

STRATIFYING TECHNIQUE FOR DECODING EFFICIENTLY LDPC CODES IN 5G MOBILE COMMUNICATION SYSTEM

Nguyen Trong Duy, Ho Van Khuong* Ho Chi Minh City University of Technology, VNU-HCM *Email: hvkhuong@hcmut.edu.vn The 5th Generation (5G) mobile communication system must meet three main criteria: wide bandwidth, high reliability and low latency Low density parity check (LDPC) code was adopted for the 5G mobile communication system because the LDPC code reaches closely to the Shannon capacity This paper proposes a stratifying technique to significantly reduce the decoding time and improve the bit error rate (BER) The performance of the proposed technique is evaluated in different system parameters such as energy-per-bit to noise power ratio, codeword length and code rate