基于量子近似优化算法的下一代无线信道编码解码器架构

前向纠错（Forward Error Correction，FEC）为无线网络中的数据传输提供可靠性，尽管存在噪声和干扰。然而，其处理需求巨大，占用了无线网络资源的显著比例，due to its computationally-expensive decoding process。这迫使网络设计者在性能和实现复杂度之间作出妥协。本文研究了一种新的 FEC 解码处理架构，基于量子近似优化算法（Quantum Approximate Optimization Algorithm，QAOA），以评估这种新兴量子计算方法在解决解码性能与复杂度权衡方面的潜力。我们提出了 FDeQ，一种面向主流下一代（NextG）无线低密度奇偶检验（Low-Density Parity Check，LDPC）和极化（Polar）码的 QAOA-based FEC 解码器设计。为加速 QAOA 解码向实际应用的推进，FDeQ 利用 FEC 解码任务之间的时间相似性。这种相似性由特定 FEC 码的固定结构所支持，该结构独立于任何时变无线信道噪声、环境干扰乃至有效载荷数据。我们在理想（无噪声）和噪声 QAOA 仿真环境中，对 FDeQ 在多种系统参数设置下进行评估，表明 FDeQ 能以与当前最先进经典解码器相当的误码性能成功解码，尤其在较小的 FEC 码块长度下。此外，我们提出了整体资源估计分析，量化预测未来量子设备在实际无线网络中应用 FDeQ 所需的量子比特数和门时长，凸显了 FDeQ 在何种场景下可能超越当前最先进经典 FEC 解码器的情形。