Polar Code
一種前向錯誤更正編碼方式
極化碼（英語：Polar code）是一種前向錯誤更正編碼方式，用於訊號傳輸。
構造的核心是通過通道極化（channel polarization）處理，在編碼側採用方法使各個子通道呈現出不同的可靠性，當碼長持續增加時，部分通道將趨向於容量近於1的完美通道（無誤碼），另一部分通道趨向於容量接近於0的純雜訊通道，選擇在容量接近於1的通道上直接傳輸信息以逼近通道容量，是目前唯一能夠被嚴格證明可以達到香農極限的方法。
2016年10月，華為/海思在葡萄牙首都里斯本，以PPT文檔的形式（編號R1-1610667）給出了幾種通道編碼方案的比較。文檔從性能、靈活性、實現的複雜度、時延這幾個方面對比了Polar、LDPC、Turbo、TBCC等幾種編碼方案的特點，原文提案編號如下圖所示（華為/海思2016年10月份的原始提案）。
Polar Code
從原始文檔中看到，華為/海思除了基於自己公司的研究成果外（R1-1608864等），還參考了眾多其他同行的研究成果，比如中興通訊（R1-166411等）、展訊（R1-1608922等）、諾基亞（R1-1609583等）、電信研究院（R1-1609578等）、Intel（R1-167703等）、MTK（R1-1609336等）等等。可以看到，這篇提案（其它很多提案都類似）集合了眾多廠家的研究成果，很難說歸屬於某一家所有，科學無國界。
合併圖冊
雖然現在極化碼已經被業界認可，但依然還沒有正式被寫到5G標準中，因為現在還沒有5G標準。根據5G標準進程，2017年3月之前，國際移動通信標準化組織3GPP對於5G標準的制定尚處於研究項目階段，具體實施時間表需要到2017年3月後才開始商議。
從最初的“碾壓”、“完爆”到現在的“誤讀”，科技界的事倒像是娛樂圈的事。
這裡只談談arikan發明極化碼時所提到的2*2矩陣為核的極化碼，只說要點，不說科普。
1.上鞅收斂：構造了一個通道變換，如果不斷遞歸這個變換並隨機挑選變換結果的話，則變換結果的巴氏參數(Bhattacharya parameter)構成一個隨機過程。arikan證明這個隨機過程是一個上鞅，再利用上鞅中的隨機變數序列a.s收斂和按期望收斂，證明收斂結果為一個二值隨機變數。再證明這個二值隨機變數為0的概率是二元離散對稱無記憶通道容量I，推斷證明碼長n無窮的時候可以挑出約nI個巴氏參數逼近0的無失真子通道，這就證明了通道極化是通道容量可達的。Foundation and trends裡面polar章節，有另外一種證明方法，初等一些。
2.SC解碼：有了好碼還需要有好的解碼演演算法。香農和Gallager都已經證明，大部分碼都是好碼，只缺好的，多項式複雜度的解碼演演算法。arikan使用通道變換中的遞歸結構，先譯“壞”通道的結果，甚至凍結“壞”通道的解碼結果為0（降低碼率），然後作為“好”通道解碼的依據。複雜度是超線性的，非常Nice.
3.性能估計：引用Foundation and trends裡面polar章節作者的一種rough說明：每一次遞歸變換，碼長翻倍，而子通道中有1/2子通道的誤碼率（的上界）e會平方（e<1），1/2子通道的誤碼率（的上界）e會翻倍（誤碼率實際值當然小於1，忽略掉上界的不夠緊緻吧）。設遞歸變換了m次，隨機挑選一個子通道，誤碼率平方的次數的期望是m/2，所以子通道的誤碼率期望約是(在指數爆炸面前，忽略掉那些翻倍的係數吧，雖然這樣很粗糙)，n是碼長。嚴格的證明則說，碼長n無窮的時候，誤碼率小於的子通道數量逼近nI,I是通道容量（e的值甚至都不重要了....反正碼長n無窮的時候逼近0就好）。比較新的Finite length 性能估計出自Guruswami(2010年以後，很多做代數編碼的都跑去做極化碼了，筆者也算其中一個吧。。)，有興趣的還可以去網上查查Rate dependent性能估計。
以上3點認為是極化碼，在通道編碼中，最核心的創新。
極化碼(Polar Codes)是一種新型編碼方式，也是目前3GPP標準制定中的一種候選編碼技術方案，通過對華為極化碼試驗樣機在靜止和移動場景下的性能測試，針對短碼長和長碼長兩種場景，在相同通道條件下，相對於Turbo碼，可以獲得0.3～0.6dB的誤包率性能增益，同時，華為還測試了極化碼與高頻段通信相結合，實現了20Gbps以上的數據傳輸速率，驗證了極化碼可有效支持ITU所定義的三大應用場景。
2018年7月26日，華為為5G極化碼（Polar碼）發現者、土耳其Erdal Arikan教授頒發特別獎項。
