[논문 리뷰] Low Complexity Belief Propagation Polar Code Decoders

Syed Mohsin Abbas, YouZhe Fan외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 19.

Error Correcting Code Techniques참고 문헌 16인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 평균 반복 횟수와 계산량을 줄이기 위해 부분 요소 그래프 동결(sub-factor-graph freezing)을 도입하여 저복잡도의 신뢰도 전파(BP) 디코더를 제안한다. BP에 순차적 취득 디코딩(SCD) 원리를 통합함으로써, 전통적인 BP와 동일한 성능을 달성하면서도 훨씬 낮은 지연과 에너지 소비를 실현하였다. 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Since its invention, polar code has received a lot of attention because of its capacity-achieving performance and low encoding and decoding complexity. Successive cancellation decoding (SCD) and belief propagation decoding (BPD) are two of the most popular approaches for decoding polar codes. SCD is able to achieve good error-correcting performance and is less computationally expensive as compared to BPD. However SCDs suffer from long latency and low throughput due to the serial nature of the successive cancellation algorithm. BPD is parallel in nature and hence is more attractive for high throughput applications. However since it is iterative in nature, the required latency and energy dissipation increases linearly with the number of iterations. In this work, we borrow the idea of SCD and propose a novel scheme based on sub-factor-graph freezing to reduce the average number of computations as well as the average number of iterations required by BPD, which directly translates into lower latency and energy dissipation. Simulation results show that the proposed scheme has no performance degradation and achieves significant reduction in computation complexity over the existing methods.

연구 동기 및 목표

• 신뢰도 전파(BP) 디코딩의 계산 복잡도와 지연을 줄이기 위해.
• 기존 BP 디코딩의 높은 에너지 소모와 반복적 성격을 해결하기 위해.
• 순차적 취득 디코딩(SCD)의 구조를 활용하여 BP의 효율성을 향상시키기 위해.
• 오류 수정 성능을 유지하면서도 BP 디코딩의 평균 반복 횟수와 계산량을 최소화하기 위해.

제안 방법

• 제안된 방법은 SCD 유사 결정 기반으로 요소 그래프의 일부 요소 노드를 동결하는 부분 요소 그래프 동결(sub-factor-graph freezing)을 도입한다.
• 동결은 BP 반복 중 활성 계산 수를 줄여 평균 복잡도를 낮춘다.
• SCD의 결정 순서와 BP의 병렬 디코딩 구조를 융합한 하이브리드 방식을 사용한다.
• 냉각된 부분 요소 그래프는 반복적으로 갱신되어 수렴에 필요한 반복 횟수를 감소시킨다.
• 알고리즘은 반복적으로 재귀적 또는 영향력이 낮은 요소 노드를 식별하고 동결하여 수렴 속도를 향상시킨다.
• 메시지 전달 연산 수를 줄이면서도 BP의 병렬성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신뢰도 전파 디코딩의 반복적 성격을 완화시켜 지연과 에너지 소비를 줄일 수 있는가?
• RQ2 순차적 취득 디코딩 원리를 어떻게 통합하여 BP의 복잡도를 줄일 수 있는가?
• RQ3 부분 요소 그래프 동결이 BP 디코딩의 평균 반복 횟수에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 계산 부담을 줄이면서도 성능 저하를 피할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 기존의 신뢰도 전파 디코딩과 동일한 오류 수정 성능을 달성한다.
• 표준 BP 디코딩 대비 평균 반복 횟수가 크게 감소한다.
• 요소 그래프에서 활성 메시지 전달 연산 수가 줄어들어 계산 복잡도가 감소한다.
• 반복 횟수와 계산량이 감소함에 따라 지연과 에너지 소모가 낮아진다.