[論文レビュー] Towards Approaching Total-Power-Capacity: Transmit and Decoding Power Minimization for LDPC Codes.

Karthik Ganesan, Pulkit Grover+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2015

Error Correcting Code Techniques被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、符号化通信における全電力（送信 + 復号）の根本的限界に、regular LDPC符号がどの程度近づけるかを調査する。理論的限界と詳細な回路シミュレーションを用いて、誤り確率が0に近づくにつれて全電力の最小化が不可能になることが示され、これは誤り確率が0に近づくにつれて送信電力が無限大に発散し、距離が長くなるか信頼性要件が厳しくなると符号および復号の複雑性が増加することを意味する。

ABSTRACT

Motivated by recently derived fundamental limits on total (transmit + decoding) power for coded communication, this paper investigates how close regular LDPC codes can get to these fundamental limits. For two decoding algorithms (Gallager-A and Gallager-B), we provide upper and lower bounds on the required decoding power based on models of parallelized decoding implementations. As the target error-probability is lowered to zero, we show that the transmit power must increase unboundedly in order to minimize total (transmit + decoding) power. Complementing our theoretical results, we develop detailed physical models of decoding implementations using rigorous (post-layout) circuit simulations, and use them to provide a framework to search for codes that may minimize total power. Our results show that approaching the total-power channel capacity requires increasing the complexity of both the code design and the corresponding decoding algorithm as the communication distance is increased, or as the target error-probability is lowered.

研究の動機と目的

• 符号化通信におけるregular LDPC符号が理論的全電力限界にどの程度近づけるかを特定すること。
• 誤り確率が低下する条件下での送信電力と復号電力のトレードオフを分析すること。
• 後工程の回路シミュレーションを用いた復号実装の物理的モデルフレームワークを構築すること。
• 全電力消費を最小化する符号および復号設計戦略を同定すること。
• 通信距離または信頼性が増加するに従い、符号および復号の複雑性のスケーリング要件を調査すること。

提案手法

• Gallager-AおよびGallager-B復号アルゴリズムの復号電力に対する上界および下界を、並列化された復号実装モデルを用いて導出する。
• きめ細かい後工程の回路シミュレーションを用いて、復号ハードウェアの正確な物理的モデルを構築する。
• 送信電力および復号電力のモデルを統合し、さまざまな符号およびシステムパラメータにおける全電力消費を評価する。
• 統合モデルを用いて、実用的なハードウェア制約下で全電力を最小化するLDPC符号を探索する。
• 目標誤り確率が0に近づく際の全電力の漸近的挙動を分析する。
• 符号レート、符号長、実装の並列性が全電力効率に与える影響を検討する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 regular LDPC符号は、符号化通信システムにおいて理論的全電力限界にどの程度近づけるか？
• RQ2 目標誤り確率が低下するに従い、送信電力と復号電力のトレードオフはどのように変化するか？
• RQ3 通信距離の増加または目標信頼性の向上が、符号および復号設計に要請される複雑性にどのように影響するか？
• RQ4 ハードウェア実装効率は、全電力消費の最小化においてどのような役割を果たすか？
• RQ5 物理的回路モデルは、LDPC復号システムの全電力スケーリングを正確に予測できるか？

主な発見

• 目標誤り確率が0に近づくにつれて、必要な送信電力が無限大に発散するため、有限の全電力最小化は不可能である。
• 全電力（送信 + 復号）を最小化するには、送信電力が無限大に発散する必要があり、これにより符号および復号設計の複雑性が著しく増加する必要がある。
• 誤り確率を0に近づける場合、有限の送信電力では根本的な全電力限界に近づけない。
• 通信距離を延ばすか、目標誤り確率を下げるには、全電力容量に近づくために符号および復号の複雑性を高める必要がある。
• 後工程の回路シミュレーションは、復号電力のモデル化および全電力最小化のための符号設計を支援する信頼性の高いフレームワークを提供する。
• 結果から、電力制限下の符号化通信において、信頼性、距離、およびシステム複雑性の間には根本的なトレードオフが存在することが明らかになった。