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5G信道编译码:算法与实现 版权信息
- ISBN：9787030712806
- 条形码：9787030712806 ; 978-7-03-071280-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
5G信道编译码:算法与实现 本书特色
新一代的移动通信系统致力于实现大量用户之间的长距离、高质量的可靠数据信息交换。
5G信道编译码:算法与实现 内容简介
本书深入阐述了，5G信道编译码算法与实现的基础理论、设计方法与应用范例。算法部分基于信道编译码理论，实现部分关注信道编译码硬件。内容既立足5G标准相关，也面向普适通信应用。仝书共11章：第1章为全书绪论，总览全书，帮助读者把握本书容；第2章介绍LDPC码与5G标准化构造；第3章介绍5G标准LDPC码的译码算法与实现；第4章介绍极化码与5G标准化构造；第5、6章分别介绍极化码的SC大类译码算法、BP大类译码算法；第7章介绍极化码编码器的硬件实现；第8、9章分别介绍极化码SC大类译码算法、BP大类译码算法的硬件实现；第10章介绍极化码新兴研究课题；第11章总结全书。
5G信道编译码:算法与实现 目录
目录
序
序言一
序言二
前言
第1章 绪论 1
1.1 移动通信发展为基带处理提出新挑战 1
1.2 信道编译码是迎接挑战的关键 2
1.3 译码算法和硬件实现两者需并重.5
参考文献 6
第2章 5G 标准 LDPC 码的结构与性质 7
2.1 LDPC 码简介 7
2.2 5G 标准 LDPC 码的基本矩阵 10
2.3 5G 标准 LDPC 码的速率匹配 12
2.4 本章小结 13
参考文献 14
第3章 5G 标准 LDPC 码的译码算法与实现 16
3.1 LDPC 码译码算法简介 16
3.2 5G 标准 LDPC 码译码算法优化 19
3.3 5G 标准 LDPC 码译码算法实现 23
3.3.1 译码器硬件架构设计 25
3.3.2 量化策略与译码性能 29
3.3.3 节点更新顺序与译码性能 31
3.4 本章小结 35
参考文献 36
第4章 极化码概论与 5G 标准化 39
4.1 极化码简介 39
4.2 信道极化 40
4.2.1 信道联合 40
4.2.2 信道分裂 41
4.3 极化码构造 42
4.3.1 巴氏参数构造 42
4.3.2 Tal-Vardy 构造 42
4.3.3 高斯近似构造 43
4.3.4 β-扩展构造 45
4.4 5G 标准极化码编码 46
4.4.1 符号与概念 46
4.4.2 5G 极化码编码流程 47
4.5 本章小结 52
参考文献 52
第5章 SC 大类译码算法介绍 55
5.1 SC 译码算法及其简化 55
5.1.1 SC 译码算法 55
5.1.2 SSC 译码算法 58
5.1.3 Fast-SSC 译码算法 59
5.2 SCL 译码算法 62
5.2.1 路径排序 63
5.2.2 路径更新 65
5.2.3 节点优化的 SCL 译码算法 66
5.2.4 CRC 辅助 SCL 译码算法 69
5.2.5 自适应 SCL 译码算法 73
5.3 SCS 译码算法 74
5.3.1 基本版 SCS 译码算法 74
5.3.2 简化版 SCS 译码算法 76
5.3.3 SCS 译码算法的低复杂度策略 77
5.4 SCH 译码算法 83
5.4.1 基本版 SCH 译码算法 83
5.4.2 简化版 SCH 译码算法 87
5.5 SCF 译码算法 87
5.5.1 单比特翻转的 SCF 译码算法 87
5.5.2 多比特翻转的 SCF 译码算法 88
5.5.3 FM 的优化策略 90
5.5.4 DSCF 译码算法 91
5.5.5 Fast-SSCF 译码算法 97
5.5.6 Fast-DSSCF 译码算法 97
5.6 本章小结 104
参考文献 104
第6章 BP 大类译码算法介绍 110
6.1 BP 译码算法 110
6.1.1 BP 译码算法的迭代规则 110
6.1.2 BP 译码算法的早停策略 113
6.1.3 BP 译码算法的错误类型 114
6.2 BPL 译码算法 115
6.2.1 BPL 译码算法原理 115
6.2.2 并行/串行 BPL 译码算法 116
6.2.3 BPL 译码算法优化 117
6.3 BPF 译码算法 119
6.3.1 BPF 译码算法原理 119
6.3.2 GBPF 译码算法 120
6.4 SCAN 译码算法及其简化 123
6.4.1 SCAN 译码算法原理 123
6.4.2 Fast-SCAN 译码算法 127
6.5 本章小结 129
参考文献 129
第7章 极化码编码器的硬件实现 133
7.1 全并行极化码编码器 133
7.2 流水线极化码编码器 134
7.2.1 前馈流水线极化码编码器 135
7.2.2 反馈流水线极化码编码器 137
7.2.3 设计空间与展望 138
7.3 本章小结 138
参考文献 138
第8章 SC 大类译码的硬件实现 140
8.1 SC 译码器的设计与实现 140
8.1.1 全展开 SC 译码器 140
8.1.2 树型 SC 译码器 141
8.1.3 线型 SC 译码器 141
8.1.4 向量交叠 SC 译码器 142
8.1.5 树型 SC 译码器优化 143
8.1.6 线型 SC 译码器优化 152
8.2 SCL 译码器的设计与实现 155
8.2.1 SCL 译码器的度量计算模块 156
8.2.2 SCL 译码器的存储排序模块 157
8.2.3 SCL 译码器的节点译码模块 158
8.3 SCS 译码器的设计与实现 159
8.3.1 SCS 译码器的度量计算模块 160
8.3.2 SCS 译码器的存储排序模块 160
8.4 SCF 译码器的设计与实现 161
8.4.1 SCF 译码器的度量计算模块 162
8.4.2 SCF 译码器的存储排序模块 162
8.5 本章小结 164
参考文献 164
第9章 BP 大类译码的硬件实现 169
9.1 BP 译码器的设计与实现 169
9.1.1 全展开 BP 译码器170
9.1.2 单列单向 BP 译码器 172
9.1.3 双列双向 BP 译码器 174
9.1.4 BP 译码器的其他架构类型 175
9.2 BPL 译码器的设计与实现 176
9.2.1 BPL 译码器的架构设计 176
9.2.2 BPL 译码器的路径选择模块 177
9.3 BPF 译码器的设计与实现 178
9.3.1 BPF 译码器的架构设计 178
9.3.2 BPF 译码器的比特翻转模块 179
9.4 SCAN 译码器的设计与实现 180
9.4.1 SCAN 译码的时序分析 181
9.4.2 SCAN 译码器的模块化设计 182
9.4.3 SCAN 译码器的时延与综合结果 183
9.5 本章小结 184
参考文献 184
第10章 极化码新兴研究课题 186
10.1 基于机器学习优化的极化码译码 186
10.1.1 基于机器学习优化的极化码 BP 译码 186
10.1.2 基于机器学习优化的极化码比特翻转译码 190
10.1.3 基于机器学习优化的极化码译码总结 193
10.2 基于随机计算的极化码译码 195
10.2.1 随机计算简介 195
10.2.2 基于随机计算的极化码 SCL 译码 196
10.2.3 基于随机计算的极化码 BP 译码 210
10.3 基于自动生成器的极化码硬件设计 215
10.3.1 基于自动生成器的极化码编码器设计 216
10.3.2 基于自动生成器的极化码译码器设计 223
10.4 极化码 SD 算法与优化 242
10.4.1 SD 算法 242
10.4.2 LSD 算法 244
10.4.3 基于同步确定策略的 SD 算法 246
10.5 本章小结 257
参考文献 257
第11章 总结与展望 265
11.1 本书内容总结 265
11.2 相关研究展望 266
11.2.1 标准相关的算法与实现 266
11.2.2 以译码为核心的联合基带处理算法 267
11.2.3 以译码为核心的基带统一实现架构 267
11.2.4 信道译码的自动、智能化设计与实现 268
11.2.5 基于新计算范式的信道译码设计与实现 269
11.3 本章小结 269
参考文献 269
索引 274
彩图
序
序言一
序言二
前言
第1章 绪论 1
1.1 移动通信发展为基带处理提出新挑战 1
1.2 信道编译码是迎接挑战的关键 2
1.3 译码算法和硬件实现两者需并重.5
参考文献 6
第2章 5G 标准 LDPC 码的结构与性质 7
2.1 LDPC 码简介 7
2.2 5G 标准 LDPC 码的基本矩阵 10
2.3 5G 标准 LDPC 码的速率匹配 12
2.4 本章小结 13
参考文献 14
第3章 5G 标准 LDPC 码的译码算法与实现 16
3.1 LDPC 码译码算法简介 16
3.2 5G 标准 LDPC 码译码算法优化 19
3.3 5G 标准 LDPC 码译码算法实现 23
3.3.1 译码器硬件架构设计 25
3.3.2 量化策略与译码性能 29
3.3.3 节点更新顺序与译码性能 31
3.4 本章小结 35
参考文献 36
第4章 极化码概论与 5G 标准化 39
4.1 极化码简介 39
4.2 信道极化 40
4.2.1 信道联合 40
4.2.2 信道分裂 41
4.3 极化码构造 42
4.3.1 巴氏参数构造 42
4.3.2 Tal-Vardy 构造 42
4.3.3 高斯近似构造 43
4.3.4 β-扩展构造 45
4.4 5G 标准极化码编码 46
4.4.1 符号与概念 46
4.4.2 5G 极化码编码流程 47
4.5 本章小结 52
参考文献 52
第5章 SC 大类译码算法介绍 55
5.1 SC 译码算法及其简化 55
5.1.1 SC 译码算法 55
5.1.2 SSC 译码算法 58
5.1.3 Fast-SSC 译码算法 59
5.2 SCL 译码算法 62
5.2.1 路径排序 63
5.2.2 路径更新 65
5.2.3 节点优化的 SCL 译码算法 66
5.2.4 CRC 辅助 SCL 译码算法 69
5.2.5 自适应 SCL 译码算法 73
5.3 SCS 译码算法 74
5.3.1 基本版 SCS 译码算法 74
5.3.2 简化版 SCS 译码算法 76
5.3.3 SCS 译码算法的低复杂度策略 77
5.4 SCH 译码算法 83
5.4.1 基本版 SCH 译码算法 83
5.4.2 简化版 SCH 译码算法 87
5.5 SCF 译码算法 87
5.5.1 单比特翻转的 SCF 译码算法 87
5.5.2 多比特翻转的 SCF 译码算法 88
5.5.3 FM 的优化策略 90
5.5.4 DSCF 译码算法 91
5.5.5 Fast-SSCF 译码算法 97
5.5.6 Fast-DSSCF 译码算法 97
5.6 本章小结 104
参考文献 104
第6章 BP 大类译码算法介绍 110
6.1 BP 译码算法 110
6.1.1 BP 译码算法的迭代规则 110
6.1.2 BP 译码算法的早停策略 113
6.1.3 BP 译码算法的错误类型 114
6.2 BPL 译码算法 115
6.2.1 BPL 译码算法原理 115
6.2.2 并行/串行 BPL 译码算法 116
6.2.3 BPL 译码算法优化 117
6.3 BPF 译码算法 119
6.3.1 BPF 译码算法原理 119
6.3.2 GBPF 译码算法 120
6.4 SCAN 译码算法及其简化 123
6.4.1 SCAN 译码算法原理 123
6.4.2 Fast-SCAN 译码算法 127
6.5 本章小结 129
参考文献 129
第7章 极化码编码器的硬件实现 133
7.1 全并行极化码编码器 133
7.2 流水线极化码编码器 134
7.2.1 前馈流水线极化码编码器 135
7.2.2 反馈流水线极化码编码器 137
7.2.3 设计空间与展望 138
7.3 本章小结 138
参考文献 138
第8章 SC 大类译码的硬件实现 140
8.1 SC 译码器的设计与实现 140
8.1.1 全展开 SC 译码器 140
8.1.2 树型 SC 译码器 141
8.1.3 线型 SC 译码器 141
8.1.4 向量交叠 SC 译码器 142
8.1.5 树型 SC 译码器优化 143
8.1.6 线型 SC 译码器优化 152
8.2 SCL 译码器的设计与实现 155
8.2.1 SCL 译码器的度量计算模块 156
8.2.2 SCL 译码器的存储排序模块 157
8.2.3 SCL 译码器的节点译码模块 158
8.3 SCS 译码器的设计与实现 159
8.3.1 SCS 译码器的度量计算模块 160
8.3.2 SCS 译码器的存储排序模块 160
8.4 SCF 译码器的设计与实现 161
8.4.1 SCF 译码器的度量计算模块 162
8.4.2 SCF 译码器的存储排序模块 162
8.5 本章小结 164
参考文献 164
第9章 BP 大类译码的硬件实现 169
9.1 BP 译码器的设计与实现 169
9.1.1 全展开 BP 译码器170
9.1.2 单列单向 BP 译码器 172
9.1.3 双列双向 BP 译码器 174
9.1.4 BP 译码器的其他架构类型 175
9.2 BPL 译码器的设计与实现 176
9.2.1 BPL 译码器的架构设计 176
9.2.2 BPL 译码器的路径选择模块 177
9.3 BPF 译码器的设计与实现 178
9.3.1 BPF 译码器的架构设计 178
9.3.2 BPF 译码器的比特翻转模块 179
9.4 SCAN 译码器的设计与实现 180
9.4.1 SCAN 译码的时序分析 181
9.4.2 SCAN 译码器的模块化设计 182
9.4.3 SCAN 译码器的时延与综合结果 183
9.5 本章小结 184
参考文献 184
第10章 极化码新兴研究课题 186
10.1 基于机器学习优化的极化码译码 186
10.1.1 基于机器学习优化的极化码 BP 译码 186
10.1.2 基于机器学习优化的极化码比特翻转译码 190
10.1.3 基于机器学习优化的极化码译码总结 193
10.2 基于随机计算的极化码译码 195
10.2.1 随机计算简介 195
10.2.2 基于随机计算的极化码 SCL 译码 196
10.2.3 基于随机计算的极化码 BP 译码 210
10.3 基于自动生成器的极化码硬件设计 215
10.3.1 基于自动生成器的极化码编码器设计 216
10.3.2 基于自动生成器的极化码译码器设计 223
10.4 极化码 SD 算法与优化 242
10.4.1 SD 算法 242
10.4.2 LSD 算法 244
10.4.3 基于同步确定策略的 SD 算法 246
10.5 本章小结 257
参考文献 257
第11章 总结与展望 265
11.1 本书内容总结 265
11.2 相关研究展望 266
11.2.1 标准相关的算法与实现 266
11.2.2 以译码为核心的联合基带处理算法 267
11.2.3 以译码为核心的基带统一实现架构 267
11.2.4 信道译码的自动、智能化设计与实现 268
11.2.5 基于新计算范式的信道译码设计与实现 269
11.3 本章小结 269
参考文献 269
索引 274
彩图
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5G信道编译码:算法与实现 节选
第1章 绪论 本章介绍全书写作的相关背景、写作选题、基本思路等内容，方便读者对本书有开门见山的认识，并更好地把握全书内容。 1.1 移动通信发展为基带处理提出新挑战 20 世纪中叶以来，通信技术的飞速进步推动人类社会迈入信息时代。无线移动通信技术的不断演进为全球信息化进程提供了强大动力。移动通信从 1G 发展到 5G，一共历经了三次重要转折，分别是：从模拟到数字（从 1G 到 2G），从窄带到宽带（从 3G 到 4G），以及从移动互联网到移动信息基础设施（从 1G/2G/3G/4G到 5G/B5G/6G）[1]。 目前，移动通信已步入 5G 产业化和商用化阶段。5G 系统在广泛推进的同时，也面临全新的挑战。随着智能终端的普及应用以及移动通信新业务的需求持续增长，5G 传输速率需求将在未来 10 年内呈指数增长。同时，5G 移动通信系统需要具备“大带宽、大连接、高可靠与低时延”等技术能力，需要向各行各业深度渗透，助推“新基建”。为了满足上述需求，学术界和工业界都全面着眼于 5G核心创新的研究，力求通过引入变革性的新技术，使移动通信系统的性能和产业规模产生新的飞跃。 5G 及之后的 B5G 和 6G 移动通信致力于连接成千上万的设备，并为之提供每秒吉比特量级的数据传输速率和毫秒级的传输时延。然而，要达成上述令人振奋的目标，只有通过无线通信算法、平台、架构，以及电路多层面协同创新这一必由之路。从前期研究中可以看到，若干创新的概念陆续被提出用以满足上述需求。它们包括毫米波通信、人工智能（artificial intelligence，AI）无线通信、智能反射面、分布式通信、认知与协作、核心网络虚拟化等。但是，随着移动通信标准化进程的不断推进，未来移动通信的概念日趋明晰。相关算法、硬件和平台优化对于实现高频谱效率、低功耗、小面积和低代价移动通信系统的重要性日益凸显。挑战与机遇并存，其中一个*具挑战性的研究方向是移动通信的基带信号处理问题。具体研究方向包括先进信道编码、大规模多输入多输出（multiple inputmultiple out，MIMO）、智能通信、认知与协作的基带处理平台，以及可配置的无线空口等 [2]。 不难看出，上述方向已经得到了学术界和工业界的广泛重视。在大量研究投入的推动下，理论层面的研究首先获得了可喜的进展。对应的标准化进程值得瞩目：3GPP 目前正在研究更大规模 MIMO 应用于长期演进（long term evolution，LTE）后续演化的可行性，而低密度奇偶校验（low-density parity-check，LDPC)码和极化码则已经在 release 14 和 15 中被增强型移动宽带（enhanced mobilebroadband，eMBB）数据信道和控制信道分别采纳。相比于 4G，5G 移动通信基带信号处理致力于实现更高能耗效率和更高频谱效率的双重目标。然而，对应的面向能耗效率的基带系统的算法设计与实现优化，相比于模拟射频前端所得到的关注，仍显得过少。 图 1-1 给出了移动通信基带信号处理的基本示意图。考虑到 5G 系统的大尺度、巨连接特性，简单直接的基带系统实现会带来实际应用难以承受的系统复杂度，从根本上阻碍 5G 系统的高效应用和部署。举例而言，对于 5G 大规模 MIMO系统，一个严峻的挑战就是如何实现低复杂度的 MIMO 检测。尽管现有的*小均方误差（minimum mean square error，MMSE）检测方法可以提供可被接受的检测性能，但对应的矩阵求逆操作复杂度 O(K3) 是实际应用完全无法接受的，因为大规模 MIMO 系统的 K（发射天线数量）通常较大。由此可见，为了助力 5G系统的实现和部署，同时持续协助推进对应的标准化进程，无线基带处理将面临算法与实现等方面的新挑战。 图 1-1 移动通信基带信号处理示意图 版权来源：* [2021] IEEE. Reprinted， with permission， from Ref. [2] 1.2 信道编译码是迎接挑战的关键 由于不可靠噪声信道的始终存在，信道编码是移动通信系统不可或缺的重要组成部分，是信息可靠、准确、有效传输的根本保障。图 1-2 给出了移动通信系统和信道编码的协同演化示意。如图中所示，任何新一代移动通信标准的制定和确立，必定伴随着信道编码领域的大量投入与研究新进展。举例而言，正是在具有容量逼近特性的 Turbo 码和 LDPC 码出现之后，移动通信系统才实现了由 2G 到3G、4G 和 5G 的阶段性跨越，相应的数据传输速率才实现了数量级的大幅提升。 图 1-2 移动通信系统和信道编码的协同演化示意图 横坐标未严格按照比例尺 5G 的主要目标可概括为“增强宽带、万物互联”，包含三个典型场景，即eMBB、海量连接的机器通信（massive machine-type communications，mMTC）以及超可靠低时延通信（ultra-reliable and low-latency communications，URLLC），并规定了多个维度的关键性能指标（key performance indicator，KPI），包括峰值速率、频谱效率、时间延迟、网络可靠性、连接密度及用户体验速率等。5G 应用范围的扩展使得其系统设计和优化更为复杂。传统移动通信系统的优化目标主要体现在系统的传输速率和移动性能力方面。5G 将其应用特性的支持能力进一步扩展至时间延迟、网络可靠性、连接密度及用户体验速率等多个 KPI。5G 系统设计需要在这些 KPI 之间进行折中。而这对于 5G 信道编码提出了更高的要求 [3]。 基于上述要求，5G 同时采用 LDPC 码和极化码，分别用于数据信道和控制信道。LDPC 码和极化码在信道编译码发展历程中的示意见图 1-3。值得注意的是，极化码方案由中国企业主推。5G 标准同时采用两种信道编码，对算法和硬件实现提出了更高的要求。例如，鉴于信道编译码本就是基带系统重要且复杂度较大的组成部分，如何在一个系统中同时高效地实现两种复杂的译码模块，充满了挑战和困难。然而，这还不是挑战的全部，研究者还需要考虑如何给出更为全面的信道编译解决与实现方案。众所周知，业务流量 10 年提升 1000 倍是 5G 移动通信技术与产业发展的内在基本需求。这一核心需求派生出连续广域覆盖、热点高容量、低时延高可靠、终端大连接、设备低功耗等五个具有挑战性的指标需求。从而，也对 5G 信道编码实现提出了前所未有的高要求与新挑战。 图 1-3 信道编码演化示意图 RM 码：Reed-Muller code；BCH 码：Bose-Chaudhuri-Hocquenghem code；RS 码：Reed-Solomon code （1）在无线频谱资源日趋紧张的情况下，连续广域覆盖要求 5G 移动通信的频谱效率在 4G 的基础上提升一个量级，从而能够随时随地（包括小区边缘、高速移动等恶劣环境）为用户提供 100 Mbit/s 以上的用户体验速率。因而，要求相应的信道编码对于不同的信道状况具有更强的通用性与健壮性。 （2）热点高容量意指针对局部热点区域，5G 系统将为用户提供极高的数据传输速率，包括每秒数吉比特的用户体验速率、每秒数十吉比特的峰值速率和每平方千米每秒数十太比特的流量密度。因此，5G 移动通信系统要求信道译码器具有很高的数据吞吐率，以满足上述容量需求。 （3）对于部分 5G 应用场景，如物联网、工业控制等垂直行业，低时延高可靠显得尤为重要。此类场景对时延和可靠性的要求极高，需要为用户提供毫秒级的端到端时延和接近 100% 的业务可靠性保证。此类场景要求 5G 信道译码算法具有很低的译码时延和很好的译码性能。 （4）随着智能终端的大量普及应用，便携式移动设备、智慧家庭、区域办公、安保监测、绿色农业、森林防火等垂直行业应用场景将会蓬勃兴起。相应的终端分布范围广、数量众多，要求网络具备海量连接支持能力，满足 100 万/km2 连接数密度指标要求。因此，5G 网络终端大连接的特点要求相应的信道编码在码长和码率等方面具有很强的灵活性。 （5）为了实现“绿色无线通信”的目标，5G 移动通信要求保证设备低功耗。作为基带信号处理的重要组成部分，信道编译码实现必须具有极低的功耗。这就要求所采用的信道编码具有很低的编码和译码复杂度。5G 突破了传统移动通信系统的应用范畴，将应用的触角渗透至各行各业的物联网应用。而如何以高效、统一、可靠的技术框架支撑极度差异化的繁杂应用，5G 的发展正面临着前所未有的挑战，而信道编译码是迎接挑战的关键。1.3 译码算法和硬件实现两者需并重 本书致力于介绍 5G 应用大背景下 LDPC 码和极化码的构造、译码算法、硬件实现，帮助读者较为全面、深入地了解 5G 移动通信系统中的信道编译码。同时，本书还对移动通信信道编译码未来的研究方向和核心挑战给出了展望。在全书写作过程中，我们力求做到译码算法和硬件实现两者并重。这也是本书的一大特点。 不可否认，编码构造和译码算法是信道编译码性能的必要保证。只有通过细致认真的优化实现，才能使得对应的译码算法能够*大限度地发挥所拥有的潜能。图 1-4 从一般层面给出了算法设计和硬件实现之间的关系。 通常，抽象算法设计是设计前端，而具象硬件实现是设计后端。两者地位同等重要，并且通过高层级描述语言连接。此处的高层级描述语言涵盖宽泛，包括硬件描述语言、软件编程 语言、脱氧核糖核酸（deoxyribonucleic acid，DNA）编码、量子编码等。对应的具象硬件实现包括芯片实现、软件实现、功能蛋白质、量子系统等。从左到右，算法设计可以带来硬件实现的提升，称之为前端主导的实现设计。从右到左，硬件实现可以带来算法设计的优化，称之为后端主导的算法优化。两个方向的设计可以结合并迭代进行，称之为前端-后端联合迭代优化。这是算法和硬件研究者及设计者所需要具备的重要理念与思想。 图1-4 算法设计和硬件实现的关系 因此，电路与系统的优化策略应该也必须被纳入 5G 信道编译码的研究范畴，并且成为重点内容。只有这样才能让对应的信道编译码系统真正实现理论到实现的跨越。而作为无线基带系统不可或缺且非常重要的一部分，信道编译码算法和高效实现已经获得且必将获得更多的关注。如何更好地帮助读者了解该领域，架起算法与实现之间的桥梁，更好地助力该研究领域的发展，是本书的核心内容。本书后续章节将针对读者所关心的相关内容进行深入浅出的讲解。 参考文献
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