2018年IEEE第10届国际Turbo码与迭代信息处理研讨会（ISTC）

文章1：Mitigating Correlation Problems in Turbo Decoders(减轻Turbo解码器中的相关问题)

概要：

提出了一种新的turbo码交织器设计准则，旨在降低分量解码器之间的相关性。为了超越已知的相关周长最大化，我们提出了几个额外的标准来限制短相关周期的影响并增加代码多样性，

对8态二进制turbo码和非二进制turbo码，阐述了两个应用实例。所提出的设计准则显示出改善了代码的纠错性能，尤其是在错误基底区域。

目的：

随着太赫兹通信的到来，新一代信道编码技术必须得到发展，能够提供更高的数据吞吐量和更高的可靠性。为此，仍然需要解决的一个问题是提高容量接近码的渐近性能。

文章2：A Turbo-Hadamard Encoder/Decoder System with Hundreds of Mbps Throughput

（一种具有数百兆比特每秒吞吐量的Turbo-哈达玛编解码系统）会议重点，研究了turbo的延迟改进问题。

概要：

turbo-哈达玛码是一种低速率信道码，其容量接近香农极限，即1.6分贝。本文研究了turbo-哈达玛编解码系统的硬件实现。特别地，我们研究速率为0.0114和0.0143的THC系统。将信道信息量化为6位，我们表明与浮点计算相比，性能下降在0.15分贝以内。整个系统已经在一块现场可编程门阵列板上实现。当码率等于0.0143时，在Eb/N0 = 0.3分贝左右时，误码率为10-5，吞吐量约为600 Mbps。

turbo码和LDPC码在与哈达玛码结合使用时，其性能已经非常接近香农极限，即1.6分贝[7]，[8]。另一种性能相当的代码是级联的之字形哈达玛码[9]。在[7]中，已经表明使用50次解码迭代，信息长度为65534且码长约为3500000(码率≈ 0.019)的turbo-哈达玛码可以在Eb/N0 = 1.2分贝时实现105的误码率(BER)，即在最终香农极限的0.4分贝内。此外，信息长度为65536/65536、码长约为22000000/3500000(码率≈ 0.003/0.019)的LDPC-哈达玛/级联之字形哈达玛码可以实现105的误码率

为了实现这种编码器/解码器，硬件复杂度非常高，并且解码延迟也非常大。这种长度非常长的代码是不实用的。

目的：

研究信息长度为4095、码长为287235和358020(码率≈ 0.0143和0.0114)的turbo-Hadamard码使用一个现场可编程门阵列板实现了整个编码器/解码器系统，并评估了其误码率性能和吞吐量。

编码器原理：

 图1示出了卷积-哈达玛码的编码器框图和代码结构，图2示出了turbo-哈达玛的编码器

卷积哈达玛码是单奇偶校验码、S状态递归卷积码和哈达玛的级联，而turbo哈达玛是多个卷积哈达玛码的组合，比如M个卷积哈达玛，携带相同但交织的信息比特。

解释：

在卷积-哈达玛中，每个消息D包含L比特，并被分成K个块，其中每个块dk(k = 1，2，…，K)包含r位，即L = rK。

奇偶校验位qk通过产生卷积码的S状态速率1/2系统递归卷积编码器来计算和发送，最后(dk，qk)被编码成r阶哈达玛码ck= (dk，qk，pk)，其中PK表示哈达玛码中的奇偶校验位。卷积编码器的输出。

解码器原理：

turbo-哈达玛码的解码遵循与其他turbo解码器相同的原理。参考图3，turbo哈达玛解码器由M个卷积哈达玛(分量)解码器(DEC1，DEC2，…DECM)，并且分量码的后验对数似然(LLR)信息成为下一个分量码的输入。此外，每个分量解码器由三个主要阶段组成。

1.对输入的先验信息进行快速哈达玛变换(FHT)，为下两个阶段准备信息。

2.执行巴赫-科克-耶利内克-拉维夫(BCJR)解码。

3.对从前两个阶段获得的数据执行后验概率FHT (APP-FHT)，并更新信息比特的后验LLR。

就硬件实现而言，快速哈达玛变换(FHT)方案类似于快速傅立叶变换(快速傅立叶变换)，因为两种计算路径都遵循“蝴蝶”模式。此外，应用程序FHT是使用双FHT (DFHT)处理器实现的。

编码解码器设计：

 该设计主要包括三个部分(除了产生信息比特的伪随机数发生器(PRNG)):(1)turbo-哈达玛编码器，(2)信道模拟效果(a)编码比特通过加性高斯白噪声(AWGN)和(b)信道信息量化，(3)turbo-哈达玛解码器

其中所有伪随机数都是使用线性反馈移位寄存器组生成的。

实现：

在一个现场可编程门阵列上实现了两个涡轮哈达玛码。误码率结果表明，现场可编程门阵列实验结果与定点计算机模拟完全相同，比浮点结果差不超过0.15分贝。代码长度为287235位，码率为0.0143。

研究得到华为部分支持。