在通信系统架构中 ， 信源编码的功能是实现模拟信号的数字化传输 ， 而信道编码则主要解决数字通信的可靠性问题 。 提高正确识别信号的能力和通信的可靠性 ， 是保证信息高效、可靠传输的关键步骤 。 5G信道编码技术究竟是怎么回事？本文告诉你 。
著名的“香农公式”
在通信领域有一个重要的人物 ， 即香农 ， 其提出并严格证明了“在被高斯白噪声干扰的信道中 ， 计算最大信息传送速率C公式：
式中：B是信道带宽（赫兹） ， S是信号功率（瓦） ， N是噪声功率（瓦） 。 该式即为著名的香农公式 。 香农定理指出 ， 在有噪声环境下 ， 数据传输的最大速率 ， 是通信理论基础和科学依据 ， 也是近代信息论的基础 。
现代通信系统模型
3GPP（第三代合作伙伴计划）是移动通信领域的国际标准化组织 ， 其定义了5G三大应用场景：增强移动宽带(eMBB)、大规模机器通信(mMTC)和低时延高可靠通信(URLLC) 。 其中 ， eMBB场景对应的是3D/超高清视频等大流量移动宽带业务 ， 其技术指标中峰值速率达20Gbit/s；mMTC场景对应的是大规模物联网业务 ， 其连接数密度达到106设备/km2；URLLC场景对应的是无人驾驶、工业自动化等需要低延时、高可靠性连接的业务 ， 其时延低至1 ms 。 eMBB是传统移动通信场景的扩展 ， 而mMTC和URLLC是5G移动通信的新型场景 。 因此 ， 目前三大场景的标准化研究中 ， eMBB场景的成果较多 。
一、5G信道编码技术
对于5G移动通信而言 ， 信道编码与多址接入技术、多输入多输出（MIMO）技术一起构成5G空中接口的三大关键技术 ， 成为国际组织、各大公司讨论、布局的热点 。 2016年5G的标准化进程中 ， 信道编码方案成为讨论的热点 。 为此 ， 本文针对5G的三种信道编码技术做出了详细介绍 。
1. 低密度奇偶校验码—LDPC码
LDPC码是由MIT的教授Robert Gallager在1962年提出 ， 理论研究表明：1/2码率的LDPC码在BPSK调制下的性能距香农极限仅差0.0045dB ， 是目前距香农极限最近的纠错码 ， 也是最早提出的逼近香农极限的信道编码 。
LDPC码是一种具有稀疏校验矩阵的线性分组码 ， 它的特征完全由其奇偶校验矩阵决定 。 相对于行、列的长度 ， 校验矩阵每行、列中非零元素的数目(又称行重、列重)非常小 。 若校验矩阵H的行重、列重保持不变(或保持均匀) ， 则称该LDPC码为规则LDPC码 ， 反之若行重、列重变化较大 ， 则称其为非规则LDPC码 。 研究表明正确设计的非规则LDPC码性能要优于规则LDPC码性能 。
LDPC码除了用稀疏校验矩阵表示外 ， 另一重要表示就是Tanner图 ， 如下图所示 。 Tanner图中 ， 当一条路径的起始节点和终止节点重合时形成的路径是一条回路 ， 称之为环 ， 环所对应的路径长度称为环长 ， 图中所有环中路径长度最短的环长为Tanner图的周长 。 当采用迭代置信传播译码时 ， 短环的存在会限制LDPC码的译码性能 ， 阻止译码收敛到最大似然译码MLD 。 因此 ， LDPC码的Tanner 图上不能包含短环 ， 尤其是长为4的环 。
（7,4）线性分组码的Tanner图
通常有两类LDPC码 ， 一类是随机码 ， 它由计算机搜索得到 ， 优点是具有灵活的结构和良好的性能 。 但是 ， 长的随机码通常由于生成矩阵没有明显的特征 ， 因而编码复杂度高 。 另一类是结构码 ， 它由几何、代数和组合设计等方法构造 。 随机方法构造LDPC码的典型代表有Gallager和Mackay ， 用随机方法构造的 LDPC码的码字参数灵活 ， 具有良好性能 ， 但编码复杂度与码长的平方成正比 。 后续 ， 提出采用几何、图论、实验设计、置换方法来设计LDPC编码 ， 极大地降低了编码的复杂度 ， 使编码复杂度与码长接近线性关系 。
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