CN108039935B - 一种基于最大似然译码的信道编码识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及自适应调制编码技术的信道编码参数识别技术，公开一种基于最大似然译码的信道编码识别方法，是在获取解调器输出的软信息序列后，通过经过优化的译码过程获取接收设备所需的信息序列。本方法实现了对于信道盲译码过程中无效的译码流程的识别，以加速信道编码盲译码过程。

Description

一种基于最大似然译码的信道编码识别方法
技术领域
本发明属于智能通信领域，涉及自适应调制编码技术的信道编码参数识别技术，具体涉及一种基于最大似然译码的信道编码识别方法。
背景技术
自适应调制编码技术(Adaptive modulation and coding,AMC)在无线通信中常被用来提高传输效率，缓和信道资源紧张的问题。AMC技术可以根据实际信道质量自适应地改变传输参数，比如调制方式及其参数、信道编码方式及其参数等等。为了支持AMC技术，发送端通常需要控制信道传输AMC参数，以便于接收端的解调和解码。然而对于控制信道本身的AMC解调和解码则常应用盲识别技术。所谓盲识别是指在没有控制信道辅助的情况下，接收端依据接收序列的特点，尝试自行识别出发送端所使用的AMC参数。AMC技术的盲识别，分为调制方式的识别和编码方式的识别两部分，本发明主要用于编码方式的识别，即信道编码的盲识别问题，相应解码过程则称为盲译码。具体来说，本发明的应用背景为发送端采用的调制方式是已知的，而信道编码方式则是发送端依据信道条件在预先定义好的信道编码参数组合(包括信道编码方式，编码器结构，编码效率)的集合中自适应选择。本发明的主要的功能是识别出哪一个参数组合是发送端采用的，在这里将可能的信道编码参数组合简称为编码候选。
目前的信道编码盲识别技术大都基于信道编码结构特性，在解调器输出接收序列的软信息后，信道编码识别模块通过软信息序列计算相应特性的识别特征量，并依据识别特征量对信道编码结构进行识别。在信道编码识别模块完成识别，确定接收序列所采用的信道编码参数组合后，译码器依据其识别结果再进行后续译码过程。在信道译码的过程中无法判断译码器所采用的编码候选是否正确，只能在完成译码后的CRC校验环节进行判断。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，优化自适应调制编码技术中信道编码盲识别的盲译码过程，而提供一种基于最大似然译码原理，可在信道译码过程中提前终止无效译码的信道编码识别方法。
本发明的技术方案:一种基于最大似然译码的信道编码识别方法，是在获取解调器输出的软信息序列后，通过经过优化的译码过程获取接收设备所需的信息序列，具体包括如下步骤：
S1：确定系统要求的信道编码识别算法漏警率α；
S2：依据α查找正态分布表确定计算识别阈值所需参数λ0；
S3：输入解调器输出的软信息序列l，l＝l0,l1,…,lN，噪声功率σ2,识别所需译码长度n；
S4：依据参数λ0，σ和n生成识别阈值λ；
S5：初始化编码候选索引参数t＝1；
S6：按照索引t所确定的编码候选集合中的编码候选Ct进行译码；
S7：对软信息序列l前n个数据进行最大似然译码，获得相应的最大欧式距离值emax；
S8：将emax与识别阈值λ相比较，若大于进入S9,否则索引t增加1指向下一候选并返回S6；
S9：继续完成剩余软信息ln+1到lN的译码过程；
S10：对译码序列进行CRC校验，若通过进入S11，否则索引t增加1指向下一候选并返回S6；
S11：输出译码得到的信息序列，完成盲译码流程。
所述步骤S1中信道编码识别算法漏警率α表示信道识别算法将有效的信道编码候选判别为无效候选而停止了正确的译码过程的概率。
所述步骤S4中识别阈值λ由公式1计算得到：
Figure BDA0001471070750000031
其中，σ2表示经过均衡后的噪声功率，λ0为标准正态分布表中概率(1-α)所对应的边界值。
与现有技术相比，本发明具有的优点：基于最大似然译码原理，实现对于信道盲译码过程中无效的译码流程的识别，以加速信道编码盲译码过程，具体如下：
1.该方法可以依据系统的可靠性需求设定识别算法的漏检率，即信道识别算法将有效的信道编码候选判别为无效候选而停止了正确的译码过程的概率，并得到此情况下虚警率最低的识别阈值。
2.该方法相当于将软信息序列l前n个数据的译码过程同时作为识别特征量生成过程，所以只需在对软信息序列l完整的译码过程中插入识别比较环节，便可以实现本方法所提出的信道编码盲识别算法。
3.该方法可以与已有的信道编码盲识别技术相结合，对其虚警情况进行删减，提前终止对于无效的信道编码候选的译码操作，以进一步加速原有算法的盲译码流程。
附图说明
图1为本发明盲译码流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例和附图对本发明作进一步的说明。本发明的实施例是为了更好地使本领域的技术人员更好地理解本发明，并不对本发明作任何的限制。
Viterbi译码是卷积码典型的最大似然译码方式。下面以卷积码的Viterbi译码为例，结合附图1就本发明的上述技术特征和优点做进一步地说明。
假设发送端有M种可能采用的编码候选C,组成编码候选集Ω，Ω＝{C1,C2,..,CM}每种编码候选可能包含不同的卷积码结构，码率。接收端需要盲译码来确定发送端所采用的候选。
为了实现上述目的，本发明步骤如下：
S1：确定系统要求的信道编码识别算法漏警率α；
S2：依据α查找正态分布表确定计算识别阈值所需参数λ0；
S3：输入解调器输出的软信息序列l，l＝l0,l1,…,lN，噪声功率σ2,识别所需译码长度长度n；
S4：依据参数λ0，σ和n生成识别阈值λ；
S5：初始化编码候选索引参数t＝1；
S6：按照索引t所确定的编码候选集合中的编码候选Ct进行Viterbi译码；
S7：对软信息序列l前n个数据进行Viterbi译码的正向译码操作，获得各个幸存路径的路径度量(Path Metric，PM)值，Viterbi译码器中的PM值便是最大似然译码中的欧式距离值，此时译码器中的最大PM值PMmax便是参数emax；
S8：将PMmax与识别阈值λ进行比较，若大于进入S9,否则索引t增加1指向下一候选并返回S6；
S9：继续完成剩余软信息ln+1到lN的正向译码译码过程和后续的回溯过程得到译码序列；
S10：对译码序列进行CRC校验，若通过进入S11，否则索引t增加1指向下一候选并返回S6；
S11：输出译码得到的信息序列，完成盲译码流程；
在所述步骤S1中，系统要求的信道编码识别算法漏警率α表示本发明中的步骤S8将有效的信道编码候选判别为无效候选而停止了正确译码过程的概率。
在所述步骤S4中，信道编码识别阈值由公式1计算得到：
Figure BDA0001471070750000051
其中，σ2表示经过均衡后的噪声功率，λ0为标准正态分布表中概率(1-α)所对应的边界值。
在步骤S6到S10中，完成对于一个编码候选的盲译码过程，而步骤S8和S11则通过候选索引t控制译码器对于编码候选Ω中各个元素的遍历顺序。在确定Ω元素的遍历顺序时，可以采用已有的信道编码盲识别算法进行优化，如基于信道编码结构的特征矩阵法，通过按照该识别算法计算出的特征值由大到小的顺序进行遍历可以提高在前几次盲译码便找到发送端采用的编码候选的概率。
应当理解的是，这里所讨论的实施方案及实例只是为了说明，对本领域技术人员来说，可以加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于最大似然译码的信道编码识别方法,其特征在于，在获取解调器输出的软信息序列后，通过经过优化的译码过程获取接收设备所需的信息序列，具体包括如下步骤：
S1：确定系统要求的信道编码识别算法漏警率α；
S2：依据α查找正态分布表确定计算识别阈值所需参数λ0；
S3：输入解调器输出的软信息序列l，l＝l0,l1,…,lN，噪声功率σ2,识别所需译码长度n；
S4：依据参数λ0，σ和n生成识别阈值λ；
S5：初始化编码候选索引参数t＝1；
S6：按照索引t所确定的编码候选集合中的编码候选Ct进行译码；
S7：对软信息序列l前n个数据进行最大似然译码，获得相应的最大欧式距离值emax；
S8：将emax与识别阈值λ相比较，若大于进入S9,否则索引t增加1指向下一候选并返回S6；
S9：继续完成剩余软信息ln+1到lN的译码过程；
S10：对译码序列进行CRC校验，若通过进入S11，否则索引t增加1指向下一候选并返回S6；
S11：输出译码得到的信息序列，完成盲译码流程；
所述步骤S1中信道编码识别算法漏警率α表示信道识别算法将有效的信道编码候选判别为无效候选而停止了正确的译码过程的概率；
所述步骤S4中识别阈值λ由公式1计算得到：
Figure FDA0002627952720000021
其中，σ2表示经过均衡后的噪声功率，λ0为标准正态分布表中概率(1-α)所对应的边界值。
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