简化的极化码译码算法
华为主推的PolarCode极化码方案到底是什么
华为主推的PolarCode极化码方案到底是什么自现代通信技术诞生以来，以更低的代价（信号功率、信号带宽等）实现更可靠的通信一直是信息技术领域的核心课题。
信道编码技术是无线通信系统物理层最核心的基础技术之一，它的主要目的是使数字信号能够进行可靠的传递。
信道编码技术通过在发送信息序列的基础上增加额外的校验比特，并在收端采用一定的译码技术以较高的概率对传输过程中产生的差错进行纠正，从而实现发送信息序列的正确接收。
编码和调制是无线通信技术中最核心最深奥的部分，被称为顶级的通信技术。
信道编解码在基础通信框架中位于物理层位置，其性能的改进将直接提升网络覆盖及用户传输速率。
在此次3GPP的RAN1（无线物理层）87次会议上，确定了中国华为公司主导的Polar码作为控制信道的编码方案，美国高通公司主导的LDPC码作为数据信道的编码方案。
值得我们记住的是，Polar Code，极化码。
2016年11月17日凌晨0点45分，在3GPP RAN1 87次会议的5G短码方案讨论中，历经千辛万苦，中国华为公司的Polar Code（极化码）方案，最终战胜列强，成为5G控制信道eMBB场景编码最终方案。
Polar code最终成为控制信道上行和下行的编码方案。
而数据信道的上行和下行短码方案则归属高通LDPC码。
Polar Code是人类已知的第一种能够被严格证明达到香农极限的信道编码方法，纠错性能超过目前广泛使用的Turbo码和LDPC码，最终成为信道控制编码方案。
华为与澳大利亚运营商Optus合作完成了5G网络测试，使用73GHz超高频段实现了高达35Gbps的传输速率。
这是中国公司首次进入基础通信框架协议领域，对比以往2G、3G、4G时代来看，其最大意义在于加大了中国企业在全球通信领域的话语权。
什么是polar code极化码为了实现可靠的信号传输，编码学家在过去的半个多世纪提出多种纠错码技术如里所码（RS码）、卷积码，Turbo码等，并在各种通信系统中取得了广泛的应用。
Polar码译码算法的分析与研究
Polar码译码算法的分析与研究标题：Polar码译码算法的分析与研究摘要：随着通信技术的高速发展，对于高质量和高速率的无线通信需求正日益增加。
极化码作为一种新型的错误纠正码，具有很好的性能和低复杂度特点，吸引了众多学者的关注。
本文拟对极化码的译码算法进行深入分析和研究，以期为极化码的实际应用提供理论基础和技术支持。
一、引言随着移动通信和互联网的迅猛发展，人们对于数据传输的要求越来越高，特别是在高速率和可靠性方面。
在无线通信中，由于受到信道噪声和干扰的影响，数据传输过程中经常发生错误。
因此，正确编码和译码算法的研究变得至关重要。
极化码作为一种新型的通信编码方案，具有独特的优势，逐渐受到学术界和工业界的关注。
二、极化码的基本原理极化码是基于信道极化理论提出的一种码型。
信道极化理论中，通过特定的设计方法，将N个相同的独立线性二元信道分成两类：易于传输的好信道和困难传输的坏信道。
通过串行串联这些信道，便可以得到对应的极化码。
三、极化码的译码算法分析（一）信道识别算法信道识别算法是极化码译码的重要环节。
通过识别好信道和坏信道，可以对信道进行相应的调整和编码。
其中，常用的信道识别算法有排序法和似然度比较法。
排序法通过对信道输出序列进行排序，从而确定好信道和坏信道；似然度比较法则是通过计算每个信道对应的似然度以进行判断。
（二）SC译码算法SC（Successive Cancellation）译码算法是极化码译码的一种重要算法。
其基本思想是先假设部分比特已经解码，然后根据这些已解码的比特来解码剩余的比特。
SC译码算法具有较低的计算复杂度，但由于是串行处理，速率相对较慢。
（三）SCL译码算法SCL（Successive Cancellation List）译码算法是对SC算法的改进。
该算法在解码过程中维护一个路径列表，将解码的可能性扩展到多条路径上，从而提高了编码的可靠性。
同时，SCL译码算法还可以通过设置一个列表大小参数来控制性能和复杂度的平衡。
一种基于CRC-SCL的极化码译码算法
光 通 信 系 统 与 网 络 技 术
种基 于 Ｃ Ｒ Ｃ — Ｓ Ｃ Ｌ的极 化 码 译 码算 法
何天 光 。 杜 江， 郑郁 正
６ １ ０ ２ ２ ５ ） （ 成都 信 息 工程 大 学 通 信 工程 学 院 ， 成都
摘要 ： Ｐ Ｃ （ 极化码 ） 是 一 种 能 够 达 到 香 农 极 限的 纠 错 编 码 技 术 。经 过 近 几 年 的 研 究 ， 许 多 高性 能 的译 码 算 法 相 继 被 提 出。 文 章 从传 统的 Ｓ Ｃ（ 连续消除） 译 码 算 法入 手 ， 详 细研 究 了算 法 原 理 和 结 构 。为 了提 高极 化码 的 译码 性 能 ， 提 出了 Ｃ Ｒ Ｃ （ 循 环 冗 余 校 验码） 辅助的 Ｓ Ｃ Ｌ（ 序列连续消除） 算法， 同时 引入 了 Ｌ Ｃ（ 懒惰 的复制） 算 法来降低 算法的 复杂度。仿真 结果表 明， Ｃ ＲＣ － Ｓ Ｃ Ｌ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｐｏ ｌ ａ ｒ ｃ ｏ ｄｅ ｓ ｉ ｓ ａ ｔ ｙ ｐｅ ｏ ｆ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ － ｃ ｏｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｄｅ ｓ，ｗ ｈｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ ｔ ｈｅ Ｓｈａ ｎ ｎｏ ｎ ｌ ｉ ｍｉ ｔ．Ｔｈｒ ｏｕ ｇｈ ｙｅ ａ ｒ ｓ ｏ ｆ ｓ ｔ ｕ ｄｙ， ｍ ａ ｎｙ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｐｏ ｌ ａ ｒ ｃ ｏ ｄｅ ｓ；ＳＣ ；ＳＣＬ ； ｌ ａ ｚ ｙ ｃ ｏ ｐｙ
０ 引 言
近 几 十年 来 ， 信 道 编码 领 域 的研 究 者 们 为达 到 香 浓极 限做 出 了许 多 贡献 ， 一 些 性 能 优 异 的信 道 编 码 相继 被 提 出 ， 具有 代 表 性 的有 Ｔ ｕ ｒ ｂ ｏ码 和 Ｌ Ｄ Ｐ Ｃ （ 低 密度 奇偶 校验 ） 码， 他 们 采 用 迭 代 结构 的译 码 技 术进 行 译 码 ， 性 能 能 够逼 近香 农 极 限［ １ ］ 。２ ０ ０ ９年 ，
极化码编码快速算法
极化码编码快速算法英文回答：Polar codes are a type of error-correcting code that was introduced in 2009 by Erdal Arıkan. Polar codes have a number of advantages over other types of error-correcting codes, including their low decoding complexity and their ability to achieve the capacity of a channel under certain conditions.One of the key challenges in using polar codes is the encoding process. The naive encoding algorithm for polar codes has a complexity of O(N^2), where N is the length of the codeword. This complexity can be prohibitive for large codewords.However, there are a number of fast encoding algorithms for polar codes that have been developed. These algorithms have a complexity of O(N log N), which is significantly faster than the naive algorithm.One of the most popular fast encoding algorithms for polar codes is the Bhattacharyya-Kailath (BK) algorithm. The BK algorithm is a recursive algorithm that can be used to encode a polar code in O(N log N) time.Another popular fast encoding algorithm for polar codes is the fast Fourier transform (FFT) algorithm. The FFT algorithm is a non-recursive algorithm that can be used to encode a polar code in O(N log N) time.The choice of which fast encoding algorithm to use depends on a number of factors, including the size of the codeword and the desired performance.中文回答：极化码是一种由 Erdal Arıkan 于 2009 年引入的纠错码。
极化码的置信传播译码算法优化
极化码的置信传播译码算法优化作者：罗娜来源：《数字技术与应用》2018年第12期摘要：极化码是信道编码的里程碑成果。
串行抵消列表（SCL）译码取得较好的误码性能，但译码时延较大。
置信传播（BP）算法可以有效减少译码时延和计算复杂度，然而现有的BP算法的译码因子图存在大量短环，其译码性能远远不及SCL译码算法。
本文在详尽分析现有的BP译码算法后，提出了基于置换因子图的置信传播列表（CA-BPL）译码算法。
仿真表明，该算法可以有效提高极化码的译码性能。
关键词：极化码;置信传播算法;短环;置换因子图;置信传播列表译码算法中图分类号：TN911.22 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）12-0104-030 引言极化码是5G中eMBB场景的编码方案标准[1]。
二进制离散无记忆信道中，码长趋于无穷时信道容量逼近香农极限。
串行抵消（SC）算法复杂度低，码长足够大时，可很好地还原信息比特。
有限码长时由于信道未完全极化，信息比特难以正确判决且时延长。
SCL算法[2]保留至多L条路径，若路径大于L，保留路径度量值最小的L条路径，L越大误码率越低。
L≥N 时等效为最大似然译码算法。
CA-SCL算法显著提高了译码性能，但计算复杂度随L增大而增大，译码时延较大。
极化码的BP算法[3]实现并行译码，减小了译码时延，实现了软信息交互，但译码性能与SCL有很大差距。
通过对中间信道增加LDPC保护的编码方案[4]可提升极化码BP误码性能，但改变了极化码的编码结构，增加了编码复杂度。
的极化码有不同译码因子图[5-6]。
当译码在当前因子图失败时，使用另一因子图直到译码结束，译码性能优于SCL，但与CA-SCL算法仍有差距。
本文提出的置信传播列表（CA-BPL）译码算法不调整极化码编码结构，采用不同置换因子图并行排列，增加CRC校验。
仿真表明：CA-BPL算法的误码性能显著优于目前已有的BP 算法，L足够大时，译码性能优于CA-SCL算法。
极化码的编码原理
极化码的编码原理引言极化码（Polar Code）是一种由Erdal Arikan于2008年提出的编码方案，它在信道编码领域具有重要的意义。
极化码以其卓越的性能和低复杂度的实现方式而备受关注。
在理解极化码的编码原理之前，我们需要先了解一些基本概念和背景知识。
信息论基础信息论是研究信息传输和储存的数学理论。
其中，香农定理是信息论的基石之一。
香农定理指出，在给定信道容量的条件下，可以通过适当设计的编码方案实现无限接近信道容量的传输速率。
然而，实际应用中往往难以找到满足香农定理条件下的完美编码方案。
因此，人们开始寻找更加接近香农限制并且具有较低复杂度的编码方案。
极化变换极化变换（Polarization Transform）是极化码中最核心的概念之一。
它通过将一个n维二进制向量转换为两个n/2维二进制向量来实现。
设X为一个n维二进制向量，由0和1组成。
我们可以将其分为两个n/2维的子向量X0和X1，其中X0包含了X中位置为偶数的元素，而X1包含了位置为奇数的元素。
极化变换的过程如下：1.若n=1，则变换结果为X本身。
2.否则，计算X0和X1的极化变换结果U0和U1。
3.将U0和U1按顺序连接起来得到结果U。
通过多次应用极化变换，我们可以将一个n维二进制向量转换为多个长度为1的二进制向量。
这些长度为1的二进制向量被称为“信道”。
极化码构造在极化码中，我们关注的是信道传输过程中错误比特的概率。
通过选择合适的编码方案，我们希望尽可能地减小错误比特概率。
极化码通过选择信道进行编码来实现这一目标。
具体来说，对于一个长度为N的信息序列，在进行编码之前，我们先对N个信息比特进行极化变换。
根据信道传输过程中错误比特概率较低的原则，我们选择一部分较好（即错误比特概率较低）的信道进行编码，并将其作为主要信道。
同时，将剩余较差（即错误比特概率较高）的信道作为辅助信道。
极化码的编码过程如下：1.对于长度为N的信息序列，先进行极化变换，得到N个信道。
极化码的一种改进的SC译码算法实现
极化码的一种改进的SC译码算法实现姚树香【摘要】极化码( Polar Codes)是基于信道极化现象的一种新的在理论上被证明可以达到香农极限的信道编码方法,并且具有较低的编译码复杂度,然而,由于传统的连续删除( SC )译码器是串行译码,在实际应用中所需的译码器会造成很高的译码延迟和误码率,所以本文主要对极化码的译码算法进行研究,提出了一种改进的SC译码算法的实现方法,降低了译码延迟和误码率,仿真结果表明改进的SC译码算法在译码性能上有了很大的提高.%Polar Codes is a channel coding method based on channel polarization phenomenon which is verified in theory to achieve the Shannon limit, and the coding and decoding is not complex. However, the traditional se-rial deletion ( SC) decoder is a serial decoding which always causes decoding delay and errors in practical appli-cation. In this paper we study the polarization code decoding algorithm and put forward a kind of improved algo-rithm to reduce the decoding delay and errors. The simulation results show that the improved decoding algorithm greatly improve decoding performance.【期刊名称】《兰州工业学院学报》【年(卷),期】2015(022)005【总页数】5页(P61-65)【关键词】极化码;编码;SC译码【作者】姚树香【作者单位】厦门软件职业技术学院,福建厦门 361000【正文语种】中文【中图分类】TN911.22近年来，无线通信发展非常迅速，从3G到LTE,到4G技术，传输的速率也越来越高.但是无线通信中信号处理技术相对发展较慢，以至于有的学者认为未来信号处理领域可能已走入困境.然而2008年，由E.Arikan提出的极化码是编码理论的一个重大突破.极化码是基于信道极化现象的特点来构造能够达到对称信道容量I(W)的编码方式[1].其基本思想是创建一个编码系统，选择经过信道结合、信道分裂后的部分信道来发送数据.它是目前唯一的一种有确定构造方式的能在二进制离散无记忆信道下达到香农容量的信道编码方式，且具有低复杂度O(NlogN)，N是码长.然而，在实际应用中，为了达到理想的效果，极化码的码长一般需要210.由于传统的连续删除SC(Successive Cancellation)译码算法是串行译码方式，所以码长越长，译码延迟越大，同时误码率也会增大.针对这一问题，近年来已经有一些学者提出了一些改进方案，本文在此基础上提出了一种改进的SC译码算法实现方法. 极化码一般由参数定义，其中N和K分别表示码长和信息比特长度，A代表信息比特位置的集合，uAc代表冻结位.一个带有参数的GN-陪集码将被称为信道W 的极化码.对于带有参数的GN-陪集码，信息向量由随机部分uA(信息位)和固定部分uAc(冻结位)组成.信息向量经过编码后生成码字，让通过信道WN传送，信道输出被接收.译码的任务是生成的一个估算值.其中A,uAc和是已知的，译码器通过设置Ac=uAc可以避免在冻结位部分的错误，所以真正的译码任务就是生成uA 的一个评估值A[2].对于给定的任何GN-陪集码，SC译码的估算值是通过式(1)计算的.在i从1到N的顺序中，hi:γN×χi-1→χ,i∈A是一个决策函数，定义为其中，.定义似然比(Likelihood Ratio，LR)为式(1)可以写为这是一个单向传递算法，没有估计修正.该算法的复杂性基本由LRs的复杂度来决定.通过递归算法，可以得到一个更直接的计算式，⊕根据式(5)和式(6)可以看出每一个LR都是一对)，而且它们都是由同样的一对LRs 求得的⊕.因此，计算长度为N的LRs需要计算N个长度为N/2的LR.把长度为N/2的N 个LR分为两类，即最终需要计算的LRs的总数是N(1+logN).下面使用一个深度优先的算法来详细描述SC译码的具体过程，如图1所示.选择参数分别为(8,5,{3,5,6,7,8},(0,0,0)).图1中总共有N(1+logN)=32个节点，每一个节点的计算都需要接收到的信息序列和上一步求出的似然比这两个因素.SC译码从最左边开始，将图1中最左边的一列称为第一列，它对应长度为8的LR的求解，第二列对应长度为4，第三列对应长度为2，第四列对应长度为1.图1中的每个节点都有两个标签.例如，第二列的第三个节点有标签1⊕2)和18，其中1⊕2)表示这个节点的似然比，它是通过1⊕2)计算得到的，数字18表示这个节点被求解的顺序.图1中的1到32表示此节点被译码的顺序.第一列的结果经过比特翻转运算就可以得到最后的译码结果.首先，从判决节点1开始进行译码，可以计算似然比)来得到节点1的值，节点1需要根据式(5)计算节点2的似然比)和节点9的似然比)来得到，节点2需要根据式(5)计算节点3的似然比)和节点6的似然比)，节点3需要根据式(5)计算节点4的似然比(y1)和节点5的似然比(y2).同理可以得到节点9等其他节点的似然比，最终可以计算出第一个元素的判决值)，这样可以得到第一个元素的评估值1.若ui是一个冻结位，则i为0，不需要求解.依次类推一直计算到第8个节点的判决值)并得到评估值8[4].由图1可以看出，SC译码算法的结构类似于蝶形算法FFT，它们都是基于递归的思想一步步计算的，最后还需要经过一次比特翻转运算得到最终译码结果.如果在极化码编码时已经对生成矩阵GN进行了比特翻转运算，那么译码的结果就是最终的形式，不需要再进行比特翻转运算.信道极化存在一个“灰色地带”，它们是未被极化的信道，这部分信道是否被选为信息位对极化码的性能有着决定性的影响.本文提出的一种改进的SC译码算法，主要是通过选取部分不太可靠的信息位和比较可靠的冻结位来构造内码(inner block codes)的方法，从而改进极化码译码性能.由前面所述的SC译码算法可知，对于冻结位是直接译码，对于信息位是按照顺序译码的，若其中某一个比特译码错误，则接下来的译码直接使用上一个的译码结果，并且会影响后续译码的性能.实际上，译码过程中发生译码错误的比特基本对应着不太可靠的信息位.特别是对于中短长度的极化码，比较慢的极化速度会导致很多的信道没有被极化，最终会大大影响极化码的性能.要构造内码，首先需要选出k个不太可靠的信息位和m个较为可靠的冻结位.用符号C1表示构造的内码，长度为n，维度为k，构造步骤如下：首先，选定一个有序的长度为n的集合J，它是信道下标的集合，J={j1,j2,…,jn}，0<j1<j2<…<jn<N.其中k=#{i∈{1,…,n}:ji∈A}，0<k<n，k是信息位的个数并用来表示内码C1的维度.集合J没必要一定必须包含随后的信道下标，虽然J的元素之间的距离越大，越会增加计算的复杂度.在内码C1的码字被译码时，SC译码任务必须被执行多次或者并行执行，译码的详细过程如下：k表示内码C1的维度，假设内部编码是系统的.译码顺序到j1时，SC译码依据前面描述的译码算法执行译码操作.之后译码分为两个并行的链路，分别为uj1=1和uj1=0.紧接着的信道转移概率p(ui|uj1=1)和p(ui|uj1=0)(j1<i<j2)在每一条链路都分别被记录下来，无论i是信息位还是冻结位.译码顺序到达j2时，两条增加的译码链路被创建用来计算uj1和uj2的似然比概率.用同样的方法，译码顺序是J中所定义的数时，译码链路就分裂，直到jk总共产生2k条不同的支路，对应着码字cl∈Cl(l=1,…,2k)，2k条并行的译码链路继续译码，把接下来的jk+1,…,jn作为冻结位，直到集合J的最后一个jn.定义SC译码在第i个信道的译码错误概率为dx，其中假设第i信道之前所有信道译码都是正确的，li是式(3)的对数形式.内码码字cl译码是由最大概率决定..其中,pl(·)(l=1,…,2k)表示转移概率.选择码长N=256，码率R=0.5的极化码为例具体说明.为了特殊内码的可比性，选择内码的长度n=8，维度k=4.采用简单的算法，通过结合一个信息位和一个冻结位得到长度为2的重复码.首先考虑内码编码规则是基于一个长度为2的重复码.对于信息位来说，希望保护从Ac中选择的冗余比特，因为极化码的信息位和冻结位也不是交替出现的，而是成群出现的[5].构造四个长度为2的重复码，通过结合元素(1↔5)，(2↔6)，(3↔7)和(4↔8)组成一个通用的(8,4)重复码.初步筛选的信息位下标条件是比特错误概率Pe>0.001，可以得到60,62,63,88,107,109,…如果想要构造长度为8的内码，必须在[60,106]中选择四个最可靠的冻结位.表1列出了第一个内码块下标和对应的Pe，其中信息位被加粗.现在用同样的方法来构造四个编码块，如式(9)所示.其中尽管第三行必须把重复码(1↔5)，(2↔6)中信息位和冻结位调换位置，它还是可以减少BER的.式(9)四行分别对应图2中四个实现单元.以单元1进行详细译码说明，当译码进行到u60时，译码链路数增加变为2倍，同理到u62时，译码链路数变为4倍，到u88时，译码链路数已经变为16，即24，译码流程按照本文前面所述的SC译码算法并行执行16条链路继续译码.直至到u91时，求解式(8)的值，即91))，其中60分别取0,1两个值，根据结果决定选择60=0还是60=1的链路，依次类推，直到最后一个比特106只剩下一个支路.单元2,单元3,单元4依次执行这样的译码操作，直至u197之后，按照原始的SC译码算法继续译码，直至译码结束[6].极化码参数设置如下：选取1 000帧，选取码长N=256，码率R=0.5的极化码，在AWGM信道下，采用SC译码算法与改进的SC译码算法，在MATLAB中进行仿真，可以得到如图3所示误码率和图4所示误帧率的仿真结果.图3和图4中带有星号的曲线是SC译码结果，带有方框的曲线是改进的SC译码结果.从图3和图4可以看出，和原SC译码算法相比，随着信噪比的增加，误码率越来越低，在信噪比SNR>0 dB后，在10-4信噪比的改善达到了约0.5 dB.针对传统的极化码的SC译码算法译码延迟和误码率较高的缺陷，本文提出一种改进的SC译码算法，选取部分不太可靠的信息位和比较可靠的冻结位来构造内码(Inner Block Codes)的方法，仿真结果表明改进的SC译码算法与原SC译码算法相比译码性能有了很大提高.【相关文献】[1] E Arikan. Channel polarization: A method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels[J]. IEEE Trans. Inform. Theory, 2009,55:3051-3073.[2] Kahraman S, Celebi M E. Code based efficient maximum-likelihood decoding of short polar codes[C]//Information Theory Proceedings (ISIT), 2012 IEEE International Symposium on. IEEE, 2012: 1967-1971.[3] ErdalArikan. From Sequential Decoding to Polar codes[C]// 6th international symposium on turbo codes & iterative information processing, 6-10 September 2010. [4] Hof E, Shamai S. Secrecy-achieving polar-coding[C]//Information Theory Workshop (ITW), 2010 IEEE. IEEE, 2010: 1-5.[5] HamedHassani S, Urbanke R. Polar Codes: Robustness of the Successive Cancellation Decoder with Respect to Quantization[M]. 2012.[6] Niu K, Chen K. Stack decoding of polar codes[J]. Electronics letters, 2012, 48(12): 695-697.。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。