CN105162559A - 一种基于最大距离可分编码的harq方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无线通信中基于最大距离可分编码的混合自动重传请求(Hybrid？Automatic？Repeat？request,HARQ)方法，属于通信技术领域。本发明方法通过采用一种具有最大距离可分码特性的编码方式，如单奇偶校验(Single？Parity？Check，SPC)码，改进HARQ方法的编码性能，进而提高其纠错能力，实现在信道状态很差时仍旧能够正确解码、恢复原有信息，即结合校验包对传输错误的数据包进行正确解码。对比传统HARQ方法，本发明方法在信道状态较好时进行正常传输与原有技术复杂度相同，在信道状态较差时，通过传递校验包信息辅助解码，提高了纠错能力，改善了误块率性能。

Description

一种基于最大距离可分编码的HARQ方法

技术领域

本发明涉及一种无线通信中基于最大距离可分编码的混合自动重传请求(HybridAutomaticRepeatrequest,HARQ)方法，具体涉及一种在较差信道状态下，基于最大距离可分编码的特性进行改善，从而可以提高纠错能力的HARQ方法，属于通信技术领域。

背景技术

在对于通信系统的研究过程中，如何提高数据传输速率和提升服务质量是两个至关重要的研究重点。差错控制技术是通过编码的方式，控制在传输过程中出现的差错，对其进行去除或纠正，提高传输的可靠性，其目的为在不降低服务质量的前提下尽可能高地提升数据传输速率。前向纠错(ForwardErrorCorrection,FEC)和自动重传(AutomaticRepeatrequest,ARQ)是两个最重要的差错控制技术。混合自动重传请求(HybridAutomaticRepeatrequest,HARQ)结合了FEC和ARQ，为近来重要的链路自适应技术之一，可以有效减少误块率并提高系统吞吐量。

目前实际通信系统中应用最为广泛的为增量冗余模式(IR)下的HARQ；这种模式下假设原始数据包解码失败，则不断传递冗余数据进行解码，常通过速率匹配来获得不同的冗余情况以满足重传需求。

但上述HARQ方法仍旧存在一些问题。当传递信号的信道状态很差时，由于最初传递的信息遭受到的损害较大，尽管进行多次重传且增加了冗余信息，仍旧无法进行正确解码、恢复原有信息。HARQ存在上述问题的原因在于：上述HARQ重发包中的冗余比特没有良好的编码性能；为了最大限度提升HARQ的效率，应该在加入冗余比特时候采用最优的编码方式。

发明内容

本发明的目的是为解决上述HARQ方法在信道状态很差时仍旧无法进行正确解码、恢复原有信息的问题，提出一种基于最大距离可分编码的HARQ方法及装置。

本发明的思想是通过采用一种具有最大距离可分码特性的编码方式，如单奇偶校验(SingleParityCheck，SPC)码，改进HARQ方法的编码性能，进而提高其纠错能力，实现在信道状态很差时仍旧能够正确解码、恢复原有信息。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于最大距离可分编码的HARQ方法，包括以下步骤：

步骤一、通过将一个待传输文件分为N个数据包，并采用如下公式对所有的数据包进行异或操作，得到检验包：

C＝I₁+I₂+…+I_j+…+I_N(1)

其中，C表示检验包，I_j表示第j个数据包，j∈[1，N]；

步骤二、发射机向接收机发送待传输文件的所有数据包，接收机对接收的数据包进行解码，解码后对每个数据包分别进行CRC校验，若全部译码正确，则结束传输该文件，返回步骤一开始下一个文件的传输；若有多于一个数据包译码错误，则重新传递N个数据包；

步骤三、接收机接收到重传的数据包，与之前接收到的数据包进行软合并，再次进行解码，译码正确则结束传输该文件，返回步骤一开始下一个文件的传输；译码错误则重复步骤二直到达到数据包最大重传次数，记录此时软合并后的数据包的解码情况，不再传输数据包，改为传输步骤一中得到的校验包；

步骤四、接收端接收到校验包，对校验包解码并进行CRC校验，若解码错误则重传校验包，对重传校验包与原有校验包进行软合并，并重新对软合并后的校验包进行CRC校验，解码失败则继续重传；若解码正确则通过如下操作对步骤三中最终得到的软合并后的数据包进行恢复：

当N个数据包中，仅有一个错误包I_j(j∈[1，N])时，采用以下等式对错误包进行恢复：

I_j＝I₁+I₂+…+I_j-1+I_j+1+…+I_N+C(2)

如果有多于两个的数据包传输错误，转入步骤五；

步骤五、对于步骤三中得到的最终软合并后的数据包，对错误的数据包计算其中每个比特的LLR值的平方和，每个数据包包含比特数为L，计算公式如下：

${\mathrm{LLR}}_{sum}\left(I_j\right)={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^L{\mathrm{LLR}}_j{\left(k\right)}^2---\left(3\right)$

其中，j为传输错误的数据包的序号，j∈[1，N]；

在式(3)的计算结果中，选择LLR平方和最大的数据包，对其优先进行纠错处理，处理过程如下：

对该数据包计算其中各比特数据的LLR改进值，计算公式为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{LLR}}_j{\left(k\right)}_{revised}=\\ 2*arctanh\{tanh\[\frac{{\mathrm{LLR}}_C\left(k\right)}{2}\]*{\mathrm{\Π}}_{n=1,n\≠j}^N\tanh \[\frac{{\mathrm{LLR}}_n\left(k\right)}{2}\]\},k=\\ 1,2,...,L\end{array}---\left(4\right)$

式中LLR_j(k)表示序号为j的数据包第k个比特的LLR的值，LLR_C(k)为校验包第k个比特的LLR值。

由此得到新的LLR值为

LLR_j(k)_new＝LLR_j(k)_old+LLR_j(k)_revised，k＝1,2,…,L(5)

LLR_j(k)_old表示对原有数据包计算得到的各比特的LLR值；

对I_j数据包，应用新的LLR值重新进行解码，若对于第一个错误的数据包解码失败则重传校验包，重复步骤四到步骤五的操作，直到对于第一个错误数据包解码成功；若解码正确则转步骤六；

步骤六、找到(3)式计算中LLR平方和次大的错误包采用与第一个错误数据包相同方式进行重新解码，如此一直操作到所有的错误包都被纠正。

作为优选，所述校验包的重传需要设置其最大重传次数，并在每次进行校验包的重传时，都要对其进行检测，如果已经达到最大重传次数则终止校验包的重传，并结束；否则对校验包进行重传。

作为优选，所述校验包的最大重传次数与数据包的最大重传次数相同。

有益效果

本发明提出的基于最大距离可分编码的混合自动重传请求方法与已有技术相比较具有如下优点：

在信道状态较好时进行正常传输与原有技术复杂度相同，在信道状态较差时，通过传递校验包信息辅助解码，提高了纠错能力，改善了误块率性能。

附图说明

图1为本发明具体实施方式中基于最大距离可分编码的混合自动重传请求方法的流程示意图。

图2传统HARQ与本发明中提出的HARQ方法的BLER-SNR对比示意图。

图3传统HARQ与本发明中提出的HARQ方法的平均时隙花费对比示意图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步说明。

原理说明：

考虑到前述HARQ的存在恶劣环境下无法解码的问题，可以采用编码性能最好的码，来实现对数据的最优化解码。因此本发明利用最大距离可分码(maximumdistanceseparable，MDS)对HARQ进行设计。最大距离可分码具有最好的差错纠正能力。对于码长为n，维度为k的码，最大距离可分码的最大汉明距离为d＝n-k+1。最大距离可分码最重要的特性为：如果采用(n,k)最大距离可分码进行编码，对于任意小于n的k值都可以恢复出整个数据流。

本发明基于最大距离可分码的特性提出了一种对于HARQ技术的改进方案，可以提升纠正传输信息中错误的能力。与原有的HARQ方案相比，此方案具有更好的BLER(BlockErrorRate，误块率)性能，且传输文件所需的时间消耗没有明显增加。

本发明采用一种具体的MDS码，单奇偶校验码(SPC)；SPC码通过添加校验比特，使得码字中总是有奇数或偶数个“1”，以此为判断依据，评估码中是否存在错误信息，同时可以纠正码中的错误。采用该种纠错理念，与HARQ相融合，通过奇偶校验方式，添加校验包，在接收端对数据包进行纠正，可以进一步提高HARQ的纠错能力，改善其在传输条件较恶劣情况下的不足。

实施例

下面结合具体文件的传输说明如何应用本发明一种基于最大距离可分编码的HARQ方法提高纠错能力，如图1所示，采用基于SPC码的HARQ包括如下步骤：

步骤一、将待传文件分为多个数据包，对各数据包进行异或操作，得到检验包。

在HARQ系统中，若接收的数据包通过检验发现错误，则进行重传，且重传有最大次数限制。如果所有的数据包的重传都达到了最大次数，而数据包仍旧无法正确译码，则需要传送校验包，将校验包与数据包联合起来，进行共同解码。

获得检验包的过程可以如下例所示。将文件分为5个数据包，将五个数据包标记为I₁，I₂，I₃，I₄，I₅。对五个数据包进行异或操作可以得到检验包，表示为C。

C＝I₁+I₂+I₃+I₄+I₅(6)

步骤二、发射机向接收机发送信息，首先只发送数据包。接收机在接收之后对接收的数据包进行解码，按照原HARQ方法对数据包进行CRC校验，如果数据包进行CRC校验后结果判断为错误传输，则重新传递所有数据包。

步骤三、接收到重传的数据包，与之前接收到的数据包进行软合并，再次进行解码，译码正确则结束传输，译码错误则继续重传数据包。数据包不能进行无限次重传，需加入约束条件，即最大重传次数，例如设置对数据包传输最多只能传输5次。如果在数据包的传输达到最大重传次数前，如对于I₁，I₂，I₃，I₄，I₅五个数据包传输3次后，五个数据包均成功进行解码，则无需传递校验包，直接进行下一文件的传输。

当传输信道状态很差时，尽管对数据包的重传达到了最大重传次数，仍旧无法通过CRC校验，此时不再对全部数据包进行传输，而改为传输校验包，接收端通过校验包与数据包之间的关系，使之联合进行解码操作。

步骤四、步骤三中重传接收到的数据包与之前数据包进行软合并后的结果。可能部分数据包可以正确解码，而某些数据包无法正确解码，此时，可通过数据包与校验包之间的关系，对错误传输的数据包进行纠错。

根据步骤一中，将传输的文件分为了I₁，I₂，I₃，I₄，I₅五个数据包，假设数据包I₁，I₂，I₃，I₄及校验包C均正确接收，而I₅包为唯一一个没有通过CRC校验的数据包，通过等式(6)，我们可以得到I₅数据包和其他数据以及校验包的关系

I₅＝I₁+I₂+I₃+I₄+C(7)

因此可以通过异或操作得到I₅的值。当数据信道状态更加糟糕时，将会有更多的数据包传输错误。如果有两个及以上个数的数据包都传输错误，则无法通过异或操作进行对错误包的纠正，转到步骤五。

步骤五、解码时，常应用软信息或对数似然比(LLR)进行解码。本实施例以应用LLR解码为例说明如何对多于两个的错误数据包进行解码。接收端需选择错误数据包中更便于进行纠正的数据包更新该包的LLR值，对其进行优先纠错，具体过程如下所示：

对于步骤三中得到的最终软合并后的数据包，计算其中错误数据包内每个比特的LLR值的平方和，假设传递的5个数据包中，两个数据包I₁和I₄是错误的，我们可以计算I₁和I₄中的LLR值的平方和。每个数据包包含比特数均为L，计算公式如下：

${\mathrm{LLR}}_{sum}\left(I_j\right)={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^L{\mathrm{LLR}}_j{\left(k\right)}^2,j=1,4---\left(8\right)$

上式计算中，得到的LLR平方和值较大的数据包可纠错能力更强，可优先进行纠错。不妨假设I₁为更便于被纠正的数据包，我们需要计算对于数据包I₁的LLR的改进序列并对LLR值进行更新。

对LLR改进的公式为

$\begin{array}{c}{\mathrm{LLR}}_1{\left(k\right)}_{revised}=\\ 2*arctanh\{tanh\[\frac{{\mathrm{LLR}}_C\left(k\right)}{2}\]*{\mathrm{\Π}}_{j=2}^5\tanh \[\frac{{\mathrm{LLR}}_n\left(k\right)}{2}\]\},k=\\ 1,2,...,L\end{array}---\left(9\right)$

由此得到新的LLR值为

LLR₁(k)_new＝LLR₁(k)_old+LLR₁(k)_revised,k＝1,2,…,L(10)

LLR₁(k)_old表示I₁数据包中的各比特信息的LLR值，对I₁数据包，应用新的LLR值对其重新进行解码，若解码失败则重传校验包，对重传的校验包与原有校验包进行软合并，重复步骤四到步骤五的操作，直到对于I₁解码成功；若解码正确则转步骤六。

步骤六、当第一个错误数据包正确解码之后，找到(8)式计算中LLR值次大的错误包，采用与第一个错误数据包相同方式进行重新解码，如此一直操作到所有的错误包都被纠正。

在I₁和I₄错误传输的情况下，将I₁正确解码后，应选择I₄对其进行与纠正I₁的相同操作，对其进行解码。

另外，校验包也不能无限次重传，也需要有约束条件即其最大重传次数。本实施例中设置校验包最大重传次数与数据包的最大重传次数相等，则当数据包的最大重传次数设置为5次时，校验包的最大重传次数也应设置为5。若校验包已经传输达到最大重传次数仍旧无法对所有数据包解码，则传递下一文件，不再对该文件进行传输。

实验结果

如附图2所示为传统HARQ(traditionalHARQ)与本发明中提出的HARQ(proposedHARQ)的BLER-SNR性能的仿真对比示意图。仿真中，将文件分为了5个数据包，并得到校验包，数据包及校验包的最大重传次数均设置为4次。传输信道设置为加性高斯白噪声信道，编码采用Turbo码，编码速率设置为1/3速率。从仿真结果中可以观察到在通常通信系统较为关注的BLER为10^-1处提升了约0.5dB，BLER性能好于之前的HARQ技术。附图3对比了传统HARQ与本发明中提出的HARQ的平均时隙花费，在SNR为8dB时，提出的HARQ比原HARQ技术增加约4ms时隙损耗，在较高SNR情况下，本发明提出的HARQ与原HARQ技术相比需要的时长基本相同。

仿真结果表明本专利提出的HARQ改进技术在低SNR情况下，通过一定的时隙损耗，提升了HARQ的纠错能力。但是在高SNR下，对纠错能力改善效果更明显且几乎不产生额外的时隙损耗。

以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于最大距离可分编码的HARQ方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、通过将一个待传输文件分为N个数据包，并采用如下公式对所有的数据包进行异或操作，得到检验包：

C＝I₁+I₂+…+I_j+…+I_N(1)

其中，C表示检验包，I_j表示第j个数据包，j∈[1，N]；

步骤二、发射机向接收机发送待传输文件的所有数据包，接收机对接收的数据包进行解码，解码后对每个数据包分别进行CRC校验，若全部译码正确，则结束传输该文件，返回步骤一开始下一个文件的传输；若有多于一个数据包译码错误，则重新传递N个数据包；

步骤三、接收机接收到重传的数据包，与之前接收到的数据包进行软合并后再次进行解码，译码正确则结束传输该文件，返回步骤一开始下一个文件的传输；译码错误则重复步骤二直到达到最大重传次数，记录此时软合并后的数据包的解码情况，不再传输数据包，改为传输步骤一中得到的校验包；

步骤四、接收端接收到校验包，对校验包解码并进行CRC校验，若解码错误则重传校验包，对重传校验包与原有校验包进行软合并，并重新对软合并后的校验包进行CRC校验，解码失败则继续重传；若解码正确则通过如下操作对步骤三中最终得到的软合并后的数据包进行恢复：

当N个数据包中，仅有一个错误包I_j(j∈[1，N])时，采用以下等式对错误包进行恢复：

I_j＝I₁+I₂+…+I_j-1+I_j+1+…+I_N+C(2)

如果有多于两个的数据包传输错误，转入步骤五；

步骤五、对于步骤三中得到的最终软合并后的数据包，对错误的数据包计算其中每个比特的LLR值的平方和，每个数据包包含比特数为L，计算公式如下：

${\mathrm{LLR}}_{sum}\left(I_j\right)={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^L{\mathrm{LLR}}_j{\left(k\right)}^2---\left(3\right)$

其中，j为传输错误的数据包的序号，j∈[1，N]；

在式(3)的计算结果中，选择LLR平方和最大的数据包，对其优先进行纠错处理，处理过程如下：

对该数据包计算其中各比特数据的LLR改进值，计算公式为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{LLR}}_j{\left(k\right)}_{revised}=\\ 2*\arctan h\{\tanh \[\frac{{\mathrm{LLR}}_C\left(k\right)}{2}\]*{\mathrm{\Π}}_{n=1,n\≠j}^N\tanh \[\frac{{\mathrm{LLR}}_n\left(k\right)}{2}\]\},k=1,2,...,L\end{array}---\left(4\right)$

式中LLR_j(k)表示序号为j的数据包第k个比特的LLR的值，LLR_C(k)为校验包第k个比特的LLR值；

由此得到新的LLR值为

LLR_j(k)_new＝LLR_j(k)_old+LLR_j(k)_revised，k＝1，2，…，L(5)

LLR_j(k)_old表示对原有数据包计算得到的各比特的LLR值；

对I_j数据包，应用新的LLR值重新进行解码，若对于第一个错误的数据包解码失败则重传校验包，重复步骤四到步骤五的操作，直到对于第一个错误数据包解码成功；若解码正确则转步骤六；

步骤六、找到(3)式计算中LLR平方和次大的错误包采用与第一个错误数据包相同方式进行重新解码，如此一直操作到所有的错误包都被纠正。

2.根据权利要求1所述的一种基于最大距离可分编码的HARQ方法，其特征在于：所述校验包的重传需要设置其最大重传次数，并在每次进行校验包的重传时，都要对其进行检测，如果已经达到最大重传次数则终止校验包的重传，并结束；否则对校验包进行重传。

3.根据权利要求1所述的一种基于最大距离可分编码的HARQ方法，其特征在于：所述校验包的最大重传次数与数据包的最大重传次数相同。