下一代通信技术中高效编码算法的性能分析

摘要：为研究下一代通信技术中高效编码算法的性能特点及优化策略，本文分析了低密度奇偶校验码（LDPC码）、极化码（Polar码）和涡轮码（Turbo码）的原理及性能特性。结果表明，LDPC码在高信噪比下具备低延迟和优异性能，Polar码在低信噪比中接近香农极限，而Turbo码在中等信噪比下性能稳定但延迟较高。结合大规模MIMO、超低时延和边缘计算场景，提出混合编码、并行译码和轻量化优化策略，以提升编码效率与传输性能。

关键词：下一代通信技术；高效编码算法；性能分析；优化策略

引言

随着通信技术的快速发展，5G及下一代通信系统对数据传输效率、低延迟及高可靠性提出更高要求。高效编码算法作为核心技术，在保障数据可靠性与传输效率方面至关重要。LDPC码、Polar码和Turbo码因接近香农极限的性能成为研究热点，但其误码率、延迟及复杂度特点各异。针对这些算法的优化需结合具体应用场景进行设计。

一、高效编码算法的原理概述

（一）低密度奇偶校验码（LDPC码）

LDPC码是一种基于稀疏矩阵设计的线性分组码，因其低复杂度解码算法和优异的误码率性能成为下一代通信技术的重要编码方案。LDPC码通过稀疏矩阵的设计，在数据传输过程中引入少量冗余信息，便于在译码时快速定位和纠正错误。这种设计减少了冗余存储和运算量，使得硬件实现成本较低。

（二）极化码（Polar码）

Polar码是基于信道极化现象提出的一种新型编码方法，其核心思想是将信道分为完全可靠和完全不可靠两种极端情况，从而实现高效的信道容量利用率。

（三）涡轮码（Turbo码）

Turbo码是一种基于并行迭代译码的纠错编码方法，通过交织编码和软判决译码技术，在误码率性能上接近香农极限。Turbo码的构成要素包括两个分量码及一个交织器，其中分量码用于构建冗余信息，交织器通过重新组织输入序列，提升错误侦测效能，Turbo码通过多次迭代逐步提升解码效果，借助软信息的交流与迭代，逐步纠正错误。

二、高效编码算法的性能分析

（一）误码率性能分析

误码率是高效编码算法性能的重要指标，直接反映了算法对数据传输可靠性的保障能力。LDPC码在强信噪比环境下表现优异，其稀疏矩阵结构优化了译码过程中的信息还原效率，显著减少错误码率，该特性赋予LDPC码在高速数据传输与低误码率环境下的显著优势，然而，在信噪比较低的环境中，LDPC码性能衰减迅速，该现象源于其稀疏矩阵的冗余度偏低，译码过程对噪声干扰的抵抗性减弱，产生了较高的误码率。Polar码在低信噪比环境下表现出卓越的抗干扰性能，其以信道极化理论为依据，对信道进行分类，分为可靠与不可靠两大类，借助稳定渠道传递关键资讯，有效降低错误码率。

（二）编解码延迟分析

编解码延迟是高效编码算法在下一代通信技术中满足低时延需求的关键因素。LDPC码凭借其稀疏矩阵特性与并行解码优势，在编解码时延性能上表现卓越，其硬件架构有效挖掘并行计算潜力，加快译码速度，因此显著降低滞后性，此特性赋予LDPC码在实时通信及极低延迟应用场景中的显著优势，Polar码的SC解码策略逻辑性较强，其逐位串行处理特性引发了较高的延迟问题，在面临高数据传输量需求的情况下，SC编码技术难以满足高效处理需求。

（三）复杂度分析

复杂度直接影响高效编码算法的硬件实现成本和运算资源的占用情况，是实际应用中的重要考量因素。LDPC码的复杂性主要源自稀疏矩阵的构建与硬件实现途径，对稀疏矩阵的稀疏性及循环结构进行优化，在确保误码率性能时，大幅减少复杂性，LDPC码的并行特性赋予其在硬件实现方面的优越性，构建高效并行架构，可进一步缓解复杂性压力，Polar码的难度与信道极化机制及解码算法紧密相关，信道极化计算需依赖众多递归步骤，特别是在长码长情境下，计算需求大幅提升。尽管SC译码在理论上的复杂性相对较低，其性能不足以应对高吞吐量场景的挑战，采用BP译码、混合译码等策略，可显著增强解码效能，同步降低复杂性[2]。

三、不同应用场景中的优化策略

（一）大规模MIMO系统中的编码优化

在大规模MIMO（多输入多输出）系统中，通信系统需要同时处理来自多个用户的信号，复杂的信道环境和多用户干扰对编码算法提出了更高要求。针对这些挑战，LDPC码与Polar码的融合被视为提高系统性能的有效途径，LDPC码依托其低延迟及并行解码优势，在处理高速数据流方面展现出卓越的优越性，然而，其于低信噪比环境中的可靠性表现受限，极化码借助信道极化手段，在低信噪比条件下显著增强抗噪性能，该研究弥补了低密度奇偶校验码在该领域的局限性。混合编码策略的融合运用能够充分彰显各自的长处：在主传输通道中实施LDPC编码技术以确保高速度数据传输[3]。

（二）超低时延场景的编码设计

在车联网（V2X）和工业物联网等超低时延场景中，通信系统对数据传输的实时性和可靠性提出了极高要求。为迎合此要求，提升编码算法效率的核心要素是降低算法复杂度与缩短处理时延，LDPC码的并行解码特性在低延迟应用中表现优异，但有必要对矩阵结构进行更深入的优化，降低硬件实现的资源消耗，Polar码的连续相消译码方法尽管原理简明，序列特性引发了较大的延迟问题，为此，可采纳并行解码技术，如BP（置信传播）解码，提高解码效能。研究表明[4]。

（三）边缘计算中的编码优化

边缘计算场景中，设备的计算能力和存储资源往往有限，因此高效编码算法的轻量化设计显得尤为重要。LDPC码因稀疏矩阵的低复杂度特性，在边缘计算领域得到广泛应用，但为深化资源节约，需改进矩阵架构，例如运用局部稀疏矩阵结构，降低译码阶段的计算负担，Polar码因其在边缘计算领域的卓越可靠性而受到广泛关注，信道极化与SC译码流程的复杂性较高，制约了其应用领域，为此，可借助改进Polar码的分组策略，例如实施码长与分组策略的动态优化，优化以适应边缘设备资源限制。融合LDPC码与Polar码之优势，构建混合编码策略，在边缘设备上实现性能与资源消耗的均衡，例如，在确保信道可靠的前提下，采纳LDPC码以优化传输效能。

结论

本文对LDPC码、Polar码和Turbo码的原理和性能特点进行了全面分析，结合大规模MIMO、超低时延及边缘计算等场景，提出了针对性的优化策略。结果表明，LDPC码在高信噪比环境下表现优异，Polar码适合低信噪比条件，而Turbo码在中等信噪比范围内性能稳定但延迟较高。针对不同场景优化编码算法的特性，可显著提升通信系统的性能和适用性。

参考文献

[1]戴文骏，王康，夏凌，等.基于PPDA技术的电力线宽带载波抗扰通信方法[J].电子设计工程，2025，33（02）：86-89+96.

[2]沈娟娟.基于5G移动通信技术网络切片应用研究[J].物联网技术，2025，15（02）：68-71+74.

[3]蔡穗华，王义文，白宝明，等.面向高可靠低时延通信的信道编码技术研究综述[J/OL].电子学报，1-16[2025-01-20].

[4]魏滔，温和昌，丁荣锋.无线通信技术在配电网自动化系统风险控制中的应用[J].家电维修，2025，（01）：86-88.

作者简介：张健（1973-），男，汉族，本科，河北保定人，就职于元道通信股份有限公司河北分公司，研究方向为通信工程。