新型调制编码专题组技术报告.pdf

第 1 页 IMT-2020(5G)推进组 新型调制编码 专题组技术报告 技术报告 Technical Report 版权声明 Copyright Notification 本文档由 IMT-2020(5G)推进组 新 型调制编码 专题组成员单位起草 未经书面许可 禁止打印、复制及通过任何媒体传播 2015 IMT-2020推进组版权所有 第 2 页 目录 1 概述 . 4 2 性能评估方法 . 4 2.1 链路级仿真 . 4 2.1.1 仿真参数 . 4 2.1.2 结果统计方法 . 5 2.2 系统级仿真 . 6 2.2.1 仿真参数 . 6 2.2.2 结果统计方法 . 8 3 链路级调制编码 . 9 3.1 多元域编码 . 9 3.1.1 多元域 LDPC . 9 3.1.2 多元域 RA码 . 19 3.2 中短码长编码 . 23 3.3 超奈奎斯特调制 . 28 3.3.1 滤波器设计 . 28 3.3.2 译码算法的简化 . 30 3.4 联合编码调制 . 33 3.4.1 联合编码调制分集 . 33 3.4.2 格型编码调制 . 36 3.4.3 基于 LDPC码的高阶映射 . 42 3.5 物理层包编码 . 46 3.5.1 概述 . 46 3.5.2 方案介绍 . 46 3.5.3 复杂度分析 . 47 3.6 极化码 . 52 3.6.1 概述 . 52 3.6.2 与 LTE Turbo码的性能比较 . 53 3.6.3 CRC级联的 Polar码 . 55 3.6.4 Polar码的复杂度分析 . 60 3.6.5 与短 CRC结合 Turbo码方案的性能对比 . 61 3.7 基于 Turbo的短 CRC . 64 3.7.1 背景 . 64 3.7.2 方法原理 . 64 第 3 页 3.7.3 仿真结果 . 64 4 网络级编码 . 66 4.1 码结构设计 . 66 4.1.1 基于多址接入中继信道 (MARC)场景 . 66 4.1.2 基于双向中继信道 (TWRC)场景 . 69 4.2 系统级设计，用户配对，路由选择，调度与资源分配 . 71 4.2.1 路由选择方案 . 71 5 自适应编码调制和 HARQ增强 . 75 5.1 基于 Rateless码的自适应编码 . 75 5.2 码率兼容（ rate-compatible）的 LDPC码 . 77 5.3 工程优化 . 84 5.3.1 自适应调整相关参数集合 . 84 5.3.2 基于 BER估计 . 84 5.3.3 基于链路预测的 HARQ . 88 5.3.4 部分重传技术 . 91 6 总结 . 92 第 4 页 1 概述 从 2G 时代开始，编码调制和链路自适应就是无线通信系统物理层的关键技术之一。一个好的编码调制和链路自适应方案可以为无线链路提供更大的数据吞吐量，更好的传输质量，更低的传输时延和能耗。从 2G、 3G 到 4G 的演进过程中，编码调制和链路自适应技术都起到了非常重要的作用。从 2G 系统的卷积编码到 3G 和 4G 系统的 Turbo编码，从简单的可变码率的速率匹配到高级的自适应编码调制。不断演进发展的编码调制和链路自适应技术为无线链路的鲁棒性和传输效率提供了有效保证。 提供更加丰富的应用场景是未来 5G 系统的一个重要特点，在一些场景下需要系 统支持巨量设备的信息交互，比如机器通信（ MTC），物联网，大型体育赛事，热点街区等；一些场景下需要系统提供极高的数据吞吐量，比如超高清视频传输，云存储和虚拟现实等；一些场景更加注重传输的可靠性和时延，比如车联网，多人在线游戏，高清视频会议等；还有一些场景则对移动性的要求更高，比如在高速铁路和飞机等交通工具上使用移动互联网。 场景的复杂化，需求的多样化对编码调制技术也提出了各种差异化的需求：比如，在 MTC 场景下我们需要聚焦短码编码的性能。再比如，在高清视频传输时，就需要关注高吞吐量的编码调制技术；再比如，在车 联网下需要研究降低译码延时、反馈延时和重传延时的编码调制技术。 本报告将探讨未来可能应用于 5G 系统的各种新型调制编码（含链路自适应）的技术方案。其中，本报告的第 3 章中了给出了各种技术方案的性能评估方法；第 4 章介绍了各种链路级的调制编码技术，这些技术分别有各自的特点，都是近年来被广泛关注，并且被认为是适合于在 5G 系统中应用的链路级技术；第 5 章对学术界和工业界都十分关注的网络编码技术结合 5G 的应用场景进行了分析和评估；第 6 章讨论了链路自适应和 HARQ 增强技术及其工程优化。第 7 章对本报告的内容进行了适当总结。 中 国 IMT-2020 无线技术组新型调制编码专题组的各成员单位对本报告的撰写均做出了自己的贡献，在此对参与该项工作的各位同事一并表示感谢。我们衷心地希望本报告中的技术内容，能够为将来 5G 国际标准的制定及产业化提供有意帮助。 2 性能评估方法 2.1 链路级仿真 2.1.1 仿真参数 链路级仿真参数可以参考表 2.1.1-1。 表 2.1.1-1 链路级仿真参数 Parameter Value Carrier frequency 2 GHz System bandwidth 10MHz PRB allocation 50 PRBs 第 5 页 Cyclic prefix Normal CP Number of antennas 2x2 Channel model Extended pedestrian A model (EPA) *, uncorrelated UE speed 3km/h PDSCH transmission SFBC Modulation QPSK/16QAM/64QAM Code rate （ Turbo 码） 1/3, 1/2, Channel estimation Ideal/practical HARQ No UE Receiver MMSE * EPA信道模型可参照 3GPP TR 36.803 ANNEX B中的相关描述。 在仿真过程中，以 LTE系统中的 Turbo码作为比较的基线，当其他参数不变时，将 Turbo码及 QAM调制替换为新的编码调制方案。 2.1.2 结果统计方法 BER 或 BLER 频谱效率曲线 以 BLER = 0.1为目标，绘制频谱效率曲线 。 S N RB E RS N RB L E RQ P S K1 6 Q A M6 4 Q A MQ P S K1 6 Q A M6 4 Q A M第 6 页 2.2 系统级仿真 2.2.1 仿真参数 同构网的系统级仿真参数可以参考 表 2.2.1-1。 表 2.2.1-1 同构网系统仿真参数 Parameter LTE Carrier frequency 2 GHz System bandwidth 10 MHz Simulation case 3GPP UMa* Number of UEs 10 UE PDSCH transmission SFBC UE speed 3km/h Tx power (Ptotal) 46 dBm Traffic model Full buffer/FTP 1 Number of TX and RX antennas 2x2 Antenna configuration XPOL Antenna gain 3dBi UE receiver MMSE Channel estimation Ideal/practical Network synchronization Synchronized Scheduler Proportional Fair * UMa信道模型的具体生成方法可参照 3GPP TR 36.814中的 Annex B. 对于异构网，例如带有中继节点的网络， 系统级仿真的模型 可以采用 LTE-A标准中的Type1 Relay模型 ，如图 3.2.1-1所示： S N RSpetralEfficiencyL T EN e w c o d i n g第 7 页 图 2.2.1-1: 系统级仿真的单小区 Relay模型 仿真参数如表 3.2.1-2所示： 表 3.2.1-2 异构网系统仿真参数 Parameter Assumption/Value Scene 3GPP case1 3D antenna Cellular layout Hexagonal grid,7 macro eNB sites,3 sectors per site, wrapped-around Relay layout 4 relays per sector; relay layout is random, not wrapped-around UE deployment 30 UEs per sector, 6 UEs per relay, uniform randomly distributed eNB Inter-site distance 500 m Relay radius 40 m Min. dist. between UE and eNB 35 m Min. dist. between relay and eNB 75 m Min. dist. between UE and relay 10 m Distance-dependent path loss for eNB-UE PLLOS(R) = 103.4 + 24.2*log10(R), R in km PLNLOS(R) = 131.1 + 42.8*log10(R), R in km Prob(R) = min(0.018/R,1)*(1-exp(-R/0.063)+exp(-R/0.063), R in km Distance-dependent path loss for eNB-relay PLLOS(R) = 100.7 +23.5log10(R), R in km PLNLOS(R) = 125.2 + 36.3log10(R), R in km Prob(R) = min(0.018/R,1)*(1-exp(-R/0.072)+exp(-R/0.072), R in km Distance-dependent path loss for relay-UE PLLOS(R) = 103.8 + 20.9log10(R), R in km PLNLOS(R) = 145.4 + 37.5log10(R), R in km Prob(R) = 0.5-min(0.5,5exp(-0.156/R)+min(0.5,5exp(-R/0.03), R in km Carrier frequency 2.0 GHz Bandwidth 10 MHz Pene. loss from macro to UE 20 dB Pene. loss from macro to relay 20 dB 第 8 页 Pene. loss from relay to UE 20 dB Correlation distance of shadowing 50 m Shadowing std: macro to UE NLOS link 8 dB LOS link 8 dB Shadowing std: macro to relay ignore Shadowing std: relay to UE NLOS link 8dB LOS link 4dB Antenna pattern for macro eNBs to relays/UES(horizontal) mdB AA ,12m in 23, dB3 = 70 degrees, Am = 25 dB (70 degree horizontal beamwidth) Antenna pattern for Relays to UES(horizontal) mdB AA ,12m in 23, dB3 = 70 degrees, Am = 25 dB (70 degree horizontal beamwidth) eNB antenna gain 14 dBi Relay antenna gain 5 dBi eNB noise figure 5 dB Relay noise figure 5 dB UE noise figure 9 dB Total eNB Tx power 46 dBm Total relay Tx power 30 dBm Total UE Tx power 23 dBm eNB antenna height 32 m Relay antenna height 5 m UE antenna height 1.5m RSRP 1 dB 2.2.2 结果统计方法 吞吐率 CDF曲线 第 9 页 S N RThroughputL T EN e w C o d e 平均吞吐率和边缘吞吐率 平均吞吐率CDF5%吞吐率X 1 M b p sX 2 M b p sY 1 M b p sY 2 M b p s3 链路级调制编码 3.1 多元域编码 3.1.1 多元域 LDPC 多元 LDPC码是由 Davey和 MacKay在 1998年首次提出。为方便区分，记二元 LDPC码为BLDPC码，多元 LDPC码为 QLDPC码。与 BLDPC码只有 0， 1这两个码字不同的是， QLDPC码定义在伽罗华域 GF(q)(一般 q为 2的整数次幂 )上，有 q个码字。 QLDPC码的编码过程基本与 BLDPC码相同，这里只叙述其奇偶校验矩阵 H的构造过程。矩阵 H一样满足稀疏矩阵的要求，与 BLDPC码不同的是 H中的元素均为 GF(q)上的元素。这使得 QLDPC的奇偶校验阵比 BLDPC的奇偶校验阵更复杂。一般有随机构造法，准循 环构造法这两种构造方法。 QLDPC码的解码也可以借鉴 BLDPC解码算法，但是其解码要比 BLDPC码复杂度更高，大致有置信传播算法（ BP算法）， BP算法的改进， EMS算法。其中 BP算法的改进是常用第 10 页 的译码算法， BP算法由于存在大量的乘法运算，硬件复杂性较高。为了降低复杂度，可以在对数域中完成译码，也可以使用 FFT运算提高运算速度。因此 BP算法也有许多衍生的算法： Log-BP， FFT-BP， Log-FFT-BP等 QLDPC码要比 BLDPC码有更好的性能，多元准循环码 (QC-LDPC)码具有较低的错误平层。 QLDPC码具有消除小环 (特别是 4环 )的潜力，可以获得更好的纠错性能。在磁盘存储系统、深空通信等数字通信息中，信道产生的错误往往是突发的， QLDPC码由于可以将多个突发比特合并成较少的多元符号错误，因此抗突发错误能力比 BLDPC码强。现代通信系统中，由于需要信息传输速率越来越快，调制技术也趋向于使用高阶调制方案。由于多元码是基于高所有限域设计的，因此非常适宜与高阶调制方案结合从而提供更高的数据传输速率和频谱效率。 多元 LDPC码 BICM方案 多元 LDPC码 BICM方案的系统框图如图 3.1.1-1所示。 信 源G F ( q )L D P C 编 码M 进 制 调 制A W G N信 道G F ( q )L D P C 译 码判 决M 进 制 解 调图 3.1.1-1 多元 LDPC 码 BICM 方案系统框图 本方案的算法流程如下： （ 1）随机信源数据通过一个码率为 R的多元 LDPC编码器 （ 2）编码器输出经过调制器输入高斯信道 （ 3）解调器对接收到的信道接收值进行 ML检测，输出每个符号的后验概率（概率域解码），或者 LLRs（对数与解码）。 （ 4）解调器输出的后验概率，送入多元 LDPC解码器。解码器采用概率域或对数域的迭代解码算法，输出每个符号的后验概率 。 （ 5）然后判决器对译码器传递来的伪后验信息进行判决输出。如果属于码字空间，译码停止，否则继续（ 4）迭代译码，除非达到了预先设置的最大迭代次数。 仿真条件设置为 1/2码率， 600个有限域符号，采用 QPSK调制，信道选择为 AWGN信道。