<  Retour au portail Polytechnique Montréal

Single-Min LDPC Offset Optimization Methods

Daniel Bowen Dermont

Mémoire de maîtrise (2022)

Document en libre accès dans PolyPublie
[img]
Affichage préliminaire
Libre accès au plein texte de ce document
Conditions d'utilisation: Tous droits réservés
Télécharger (832kB)
Afficher le résumé
Cacher le résumé

Résumé

Notre monde est de plus en plus dépendant des technologies à faible consommation d'énergie. Les téléphones mobiles et les ordinateurs portables ont une empreinte énergétique croissante, ce qui nécessite une amélioration constante des technologies employées dans les réseaux de communications. En plus d'augmenter le débit de transmission, les futurs réseaux de communication ont des contraintes en latence, en fiabilité et en consommation énergétique de plus en plus fortes. Bien que ces réseaux évoluent rapidement, les techniques sous-jacentes utilisées pour coder les messages sont restées les mêmes. Si les techniques de codage de canaux ont connu des avancées majeures au cours des 30 dernières années, les changements monumentaux que nous constatons dans la pratique sont le résultat d'innombrables heures d'optimisation et d'adaptation de ces techniques à des technologies comme Ethernet, WiFi et 5GNR. Les codes low-density parity-check (LDPC) sont largement utilisés dans les systèmes de communication. Nous proposons des méthodes pour améliorer davantage l'efficacité énergétique des décodeurs LDPC, en utilisant des décodeurs single-minimum (SM). Contrairement aux décodeurs Min-Sum (MS), ces décodeurs ne calculent qu'un seul minimum pendant l'opération de mise à jour des messages, et appliquent un facteur de correction pour estimer le second. Bien que ces décodeurs soient beaucoup plus efficaces sur le plan énergétique que les décodeurs utilisés en pratique aujourd'hui, leur taux d'erreur binaire est dégradé en raison de la perte inhérente d'informations générée par l'émulation du second minimum. Les méthodes que nous proposons servent à optimiser les facteurs de correction utilisés dans l'émulation du second-min de manière à atténuer cette dégradation. Dans ce mémoire, nous présentons une formulation générale du problème d'optimisation des facteurs de correcteur SM. Nous présentons ensuite des approches basées sur les simulations Monte Carlo (MC) pour résoudre ce problème, y compris des solutions obtenues avec une nouvelle méthode heuristique, appelée window search algorithm (WSA). Nous explorons également des solveurs basés sur des fonctions objectives à contraintes relaxées qui optimisent des facteurs de correction non-quantifié (valeur réelle). Ces facteurs sont ensuite quantifiés pour étudier l'effet du nombre de bits de quantifications sur les performances en taux d'erreur binaire. De plus, nous avons adapté l'analyse density evolution (DE) aux deux premières itérations du décodage SM, et nous avons proposé une méthode basée sur cette méthode de DE pour optimiser les facteurs de correction émulant le second-min.

Abstract

Our world is increasingly dependent on low power technology. Mobile phones and laptops have a smaller footprint each year, requiring endless improvement on ever-changing technologies. Communication networks require less latency and higher sensitivity to climb to faster transmission speeds and higher bandwidths. However, as fast as these networks change, the underlying techniques used to encode our messages have stayed the same. While there have been major advances in channel coding over the past 30 years, the monumental changes we see in practice are the result of countless hours of optimization and adaptation of those techniques to technologies like Ethernet, WiFi and 5GNR. Low-density parity-check (LDPC) codes are widely used in communication systems. We propose methods for further improving the energy efficiency of LDPC decoders, specifically using single-minimum (SM) decoders - quantized min-sum (MS) decoders which find a single minimum during the parity check operation and apply an offset to estimate the second. While these decoders are far more energy-efficient than decoders employed in practice today, they generally have impractical error-correction performance due to the inherent loss of information generated from second-min emulation. The methods we propose serve to optimize correction factors used in second-min emulation such that this degradation in performance may be mitigated. In this thesis, we have formulated the generalized SM offset problem. We then present Monte Carlo-based (MC) approaches to solve this problem, including solutions gathered with a novel heuristic method, called the window search algorithm (WSA). We explore relaxed-constraint objectives and real-valued decoder results to investigate the effect of quantization constraints. We have additionally extended density evolution (DE) analysis to the first two iterations of SM decoding, and have incorporated a DE-based optimization method for second-min emulation. We evaluate these proposed methods using two different codes (5G and 10G Ethernet standards) and compare with existing optimization methods. We show that, for 10G Ethernet, the WSA optimization method significantly outperform the fixed offset SM decoder at high signal-to-noise ratio (SNR) values. For the 5G code, large BER gains are observed, particularly for the DE method, which also requires less computation time. This method optimizes the SM offsets for only the first two iterations, while the remaining ones are extrapolated. Therefore, we believe that the performance gap between MS and SM decoders can be further reduced. This encourages further investigation to improve DE analysis for SM decoders.

Département: Département de génie électrique
Programme: Génie électrique
Directeurs ou directrices: François Leduc-Primeau
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/10295/
Université/École: Polytechnique Montréal
Date du dépôt: 07 oct. 2022 14:21
Dernière modification: 11 oct. 2023 11:03
Citer en APA 7: Dermont, D. B. (2022). Single-Min LDPC Offset Optimization Methods [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/10295/

Statistiques

Total des téléchargements à partir de PolyPublie

Téléchargements par année

Provenance des téléchargements

Actions réservées au personnel

Afficher document Afficher document