CN108092744B

CN108092744B - 极化码码重分布的计算方法

Info

Publication number: CN108092744B
Application number: CN201711369557.2A
Authority: CN
Inventors: 陈国泰
Original assignee: Fujian Normal University
Current assignee: Fujian Normal University
Priority date: 2017-12-19
Filing date: 2017-12-19
Publication date: 2020-10-23
Anticipated expiration: 2037-12-19
Also published as: CN108092744A

Abstract

本发明属于通信网络技术领域，具体涉及一种极化码码重分布的计算方法。本发明的方法包括以下步骤：将码长为N的极化码的全零码字进行BPSK调制后通过无噪AWGN信道进行传送；从所述无噪AWGN信道接收软信息，并设置生存路径条数L；进行列表串行抵消译码得到的L个码字；计算各码字的重量，并统计码重分布。本发明的技术方案基于列表串行抵消译码方法，仅从硬盘中读取所需的数据，也仅向硬盘写入需要更新的数据，同时对过期的数据尽早删除，不仅节省了硬盘存储空间，同时也极大降低了计算机运算时间。

Description

极化码码重分布的计算方法

技术领域

本发明属于通信网络技术领域，具体涉及一种极化码码重分布的计算方法。

背景技术

极化码是由Erdal Arikan提出的目前唯一具有明确编码结构且具有低复杂度编码方案的香农极限可达的信道编码，已被接纳为5G通信标准的一种信道编码方案。极化码的构造是基于信道极化，假设有N(＝2^m，m>0)相互的独立的容量为I(W)的信道W。这N个信道可以通过信道合并和信道分裂两种操作经过多次的迭代极化。随着码长N的增加，分裂之后的信道将向两个极端发展：其中一部分分裂信道会趋近于完美信道，即信道容量趋近于1的无噪声信道；而另一部分分裂信道会趋近于完全噪声信道，即信道容量趋近于0的信道。对于信道容量为1的可靠信道，可以直接放置消息比特而不采用任何编码；而对于信道容量为0的不可靠信道，可以放置发送端和接收端都事先已知的冻结比特。

由于极化后的信道之间存在前后依赖关系，Erdal Arikan根据这个特点提出了采用串行抵消方法(SC)对极化码进行译码。这种方法的具有O(NlogN)的译码复杂度，该译码方法的性能完全取决于信道极化。当码长趋近于无穷时，由于各个分裂信道接近完全极化(其信道容量为0或者为1)，毎个消息比特都会获得正确的译码结果，可以在理论上使得极化码达到信道的对称容量I(W)。然而，在有限码长下，由于信道极化并不完全，依然会存在一些消息比特无法被正确译码。当前面某个消息比特的译码中发生错误之后，由于译码器在对后面的消息比特译码时需要用到之前的消息比特的估计值，这就会导致较为严重的错误传递。因此，对于有限码长的极化码，采用SC译码往往不能达到理想的性能。

为了避免严重的错误传递，获得更好的译码性能，Tal和Vardy提出了改进的列表串行抵消译码方法(SCL)，这种译码方法引入了生存路径数量L，增加每一层路径搜索后允许保留的候选路径数量，从串行抵消方法的仅允许选择“最好的一条路径进行下一步扩展”改为“最大允许选择最好的L条路径进行下一步扩展”，其中，最好路径选择通过计算路径度量值确定。当L＝1时，SCL译码方法退化为SC译码；当L＝2^K(K为信息位长度)时，SCL译码等价于最大似然译码。

由于极化码是基于信道极化构造的信道编码，因此，对于给定码率，当信道参数变化时，用于传输比特信息的信道可能不同，此时对应的生成矩阵也就不同(由于极化码是一种线性信道编码)。在给定信道参数范围和给定码率下，也可能会得到多个不同的生成矩阵。对于线性分组码，在最大似然译码方法下，其性能的界限可以由这个分组码的距离谱(也称为码重分布)来估计得到。在极化码的研究中，通常会希望通过每个极化码实现的距离谱分析列表串行抵消算法的性能之间的关系，为获得数量更多的距离和更为精确的距离谱，需要设置足够大的生存路径数量，但这种方法对计算的存储空间要求很高，普通计算机难以胜任。Liu等人提出一种可以在普通计算机上运行的方法，这种方法是将中间的数据暂存在计算机硬盘上，在Liu的方法中，每条路径的所有层的软信息和比特信息都存储在同一个文件中。在数据更新过程，这些数据将同时被读或写，尽管其中某些层的数据并未参与数据更新。这种处理方法不仅增加了数据读写的时间，而且过时的数据再次回写到硬盘上也占用存储空间。

发明内容

本发明的目的之一在于克服以上缺点，提供一种降低存储空间复杂度和运算时间复杂度的极化码码重分布计算方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种极化码码重分布的计算方法，包括以下步骤：

步骤1、将码长为N的极化码的全零码字进行BPSK调制后通过无噪AWGN信道进行传送；

步骤2、从所述无噪AWGN信道接收软信息，并设置生存路径条数L；

步骤3、进行列表串行抵消译码得到的L个码字；

步骤4、计算各码字的重量，并统计码重分布；

其中，步骤3的具体步骤为：

步骤301、初始化当前生存路径的条数Lc＝1；

步骤302、对第i(i＝0,1,…N-1)级的所有路径基于二叉树进行如下处理：

a、读取各路径相关的软信息和比特信息；

b、更新各路径的软信息并做比特信息判决，同时更新比特信息，计算路径度量值；

c、若当前为未冻结级，则将上一级生存路径沿着分支0和分支1分裂的两条路径中度量值大的路径放在前面，度量值小的路径放在后面；若当前是冻结级，每条路径都沿着分支0扩展路径；

d、将有关的软信息和比特信息分别写入该路径对应的软信息文件和比特信息文件中；

e、根据路径度量值从大到小顺序确定生存路径条数Lc；

f、若当前为未冻结级，若2Lc<＝L，则把有关的软信息和比特信息复制到路径位置Lc之后；若2Lc>L,则把路径位置在L之后的生存路径移到前L条的非生存路径位置上，并同时对有关的软信息和比特信息进行复制；

步骤303、根据当前确定的生存路径，对下一级重复步骤302，直至所有的级处理完成，得到最终的L条生存路径。

进一步地，所述步骤301还包括：初始化数据操作类型变量，由步骤302根据所述数据操作类型变量值进行软信息或比特信息的读取、写入、复制操作。

进一步地，所述数据操作类型变量包括：软信息读取变量、软信息写入变量、软信息复制变量、比特信息读取变量、比特信息写入变量、比特信息复制变量。

进一步地，所述步骤302还包括：判断软信息的使用情况，优先将软信息存放于内存中。

进一步地，所述步骤302还包括：判断若软信息文件和比特信息文件的已经过时，则清空相应文件。

进一步地，所述清空相应文件具体步骤为：将清空的文件指针存放在堆栈中，当需要新的文件存储数据时，再将该文件指针从堆栈中弹出。

进一步地，所述的极化码码重分布的计算方法，其特征在于，所述根据路径度量值从大到小顺序确定生存路径条数，采用二分法进行排序。

综上所述，本发明技术方案的有益效果有:

1.将不同层的数据分别存储在不同的文件，同时软信息数据和比特信息也分开存储，这样处理便于在列表串行抵消方法执行过程中，每一级中仅参与信息更新的数据被读入，而不要所有信息都读取，缩短了读取时间。

2.仅将那些被更新且在后续译码中将被用到的数据被存储在硬盘中，其他的数据存放在内存中，可以减少存储空间的占用。

3.同时当一个文件中的数据都已经过时的时候，该文件将立即清空，从而减少对硬盘存储空间的需求。

附图说明

图1是本发明的一种极化码码重分布的计算方法步骤流程图。

图2是本发明的一种列表串行抵消译码步骤流程图。

图3是本发明的中长度为8极化码的数据操作类型变量取值示例图。

图4是本发明的极化码码重分布的计算方法仿真结果。

图5是本发明的长度为128的极化码的仿真结果。

图6是本发明的长度为256的极化码的仿真结果。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1，是本发明的一种极化码码重分布的计算方法步骤流程图，

从无噪AWGN信道接收的数据，将作为列表串行抵消译码的输入，同时列表串行抵消译码允许的最大生存路径的数量也必须进行设置。

步骤3、进行列表串行抵消译码得到的L个码字；如图2，是本发明的一种列表串行抵消译码步骤流程图，包括以下步骤：

步骤301、初始化当前生存路径的条数Lc＝1(该路径是基于二叉树从根节点扩展)；该生存路径是一条度量值为0的空路径。

步骤302、对第i(i＝0,1,…N-1)级的所有路径进行如下处理：

a、各层读取各路径相关的软信息和比特信息；

根据当前级的Lr，Lr中为1所对应的层的软信息将被读入，根据路径的序号和对应的层数分别找到软信息所对应的文件及在该文件的位置，读入相关的软信息；同样根据br读入该路径相应的比特信息。

根据步骤a中读入的信息以及内存中的有关信息，先进行软信息更新，软信息在该级更新到第0层。若当前级为未冻结级，第0层的判决信息分别为0和1，即将路径分裂成两条路径，并根据第0层的软信息更新这两条路径的度量值。若当前级为冻结级，则判决信息为0，并更新路径的度量值。若当前级为偶数，则更新比特信息。

c、若当前为未冻结级，则将上一级生存路径分裂的两条路径中度量值大的路径放在前面，度量值小的路径放在后面；

若当前为未冻结级，则说明本级传输的是消息比特，将每两个分裂路径中度量值小的竞争路径放在后一部分，是因为该竞争路径更有可能被剪除，一旦被剪除，这样处理可以避免数据移动操作，减少处理时间。

d、将软信息和比特信息分别写入该路径对应的软信息文件和比特信息文件中；

现有技术的列表串行抵消译码方法中，每条路径的所有层的软信息和比特信息都存储在同一个文件中。在数据更新过程的，这些数据将同时被读或写，即使其中某些层的数据并未参与数据更新。这种处理方法不仅增加了数据读写的时间，同时将过时的数据再次回写到硬盘上也占用存储空间。

本发明的技术方案将不同层的数据分别存储在不同的文件。同时，软信息数据和比特信息也分开存储在不同的文件。在列表串行抵消译码过程中，每一级中仅参与信息更新的数据被读入，仅那些被更新且在后续译码中将被用到的数据才被存储在硬盘中。这样处理不但能缩短读取和写入数据的时间，而且还降低了存储空间的占用。

e、根据路径度量值从大到小顺序确定生存路径条数Lc；

当L很大时，在对竞争路径的度量值进行排序时，如果安排冒泡法进行排序，其时间复杂度将非常大。由于在选择生存路径时，仅仅将竞争路径分成两组，其中一组的度量值必须不小于另外一组路径的度量值。因此，可以采用二分法进行处理。假设生存路径的数量为t，则具体步骤如下：(a)任取少量竞争路径的度量值，对这些度量值求均值；(b)根据该均值，将度量值分成两部分。在这一步中，同时求得度量值大的那一组中度量值的最大值和最小值，同样，度量值小的那一组的最大值和最小值；(c)如果度量值大那部分路径数目正好为t，则停止；(d)如果度量值大的那一组的路径数目大于t，则对这组按步骤(b)开始执行，此时均值为该组最大值和最小值的平均值；若度量值大的那一组的路径数目小于t，则从t中减去这组的路径量并更新t，然后对度量值小的那一组按步骤(b)开始执行，此时均值也是该组的最大值和最小值的平均值。

当所有本级的竞争路径的路径度量值从大到小排序后，取前L个路径作为本级筛选出的生存路径。

f、若2Lc<＝L，则把软信息和比特信息复制到路径位置Lc之后；若2Lc>L,则把路径位置在L之后的生存路径移到前L条的非生存路径位置上，并同时进行软信息和比特信息复制；

步骤4、计算各码字的重量，并统计码重分布；

将列表串行抵消译码输出的L个码字，计算各码字的重量，并统计相同重量的数量，这些数量作为部分距离谱的近似值。

在一优选的实施例中，所述步骤301的初始化内容还包括：初始化数据操作类型变量，由步骤302根据这些数据操作类型变量值进行软信息或比特信息的读取、写入、复制操作。

由于在算法执行过程中，部分层数据可能只读、也可能只写或者是即被读取也被更新、以及数据复制。为了明确相应的操作，定义以下变量：Lr,Lw,Lc,br,bw和bc分别表示软信息的读取、写入(或存储)、复制以及比特信息的读取、写入和复制。当这些变量取值为“1”时表示当前级中对应层的数据按对应的操作类型进行操作，若取值为“0”则不做任何操作。

这些变量可以在译码执行之前就被设置好。假设级数phi可以用二进制表示为b_m-1…b₀，其中b₀是最低位，则Lr：仅对第j层设置为1而其它层设置为0，其中j满足：b_m-1-j＝1和b_i＝0，这里i＝m-j-2,…1,0。Lw：从第m-1层到第j-1层被设置为1而其它设置为0。其中j满足与前面相同的条件。br：在偶数级，第j+1层被设置为1而其它设置为0。这里j满足上述条件。当当前级为奇数时，从第m层到第j+1层被设置为1而其它设置为0，其中j满足b_m-j＝0和b_i＝1，i＝m-j-1,…,0。bw：在偶数级，第m层被设置为1而其它设置为0。在奇数级，第j层被设置为1而其它设置为0，其中j满足b_m-j＝0和b_i＝1，i＝m-j-1,…,0。Lc和bc不能直接从级的序号推导得到。Lc和bc在算法执行时被初始化为全零，然后在每一级信息更新完成且被复制之前，若某一层的数据已经过时，则将对应层的Lc设置为0,若某一层的数据被存储起来，则设置为1。bc的值根据相似的方法进行设置。如图3，是本发明的中长度为8极化码的数据操作类型变量取值示例图。这里需要注意的是，那些存储在内存的数据在一些级中是没有进行复制操作，因此Lw和Lc被设置为0。

在一优选的实施例中，所述步骤302还包括：判断软信息的使用情况，优先将软信息存放于内存中，而不写入硬盘。例如，第0层的软信息是从信道接收得到的，这些软信息对所有路径(包括被剪除的路径)都是一样的。因此，第0层的软信息只要在内存存储即可，当需要参与信息更新时，直接读取即可。又如，列表串行抵消译码中，第j层(j＝1,…,n-1)仅在第0级被更新，而在第1到第2n-j-1级中并没有被访问到，这些数据在第0层更新后并没有被复制直至被再次访问到为止。本发明的方法中，这些数据在被再次访问之前也是被存放在内存，而不是以文件格式存放在硬盘上。

在一优选的实施例中，本发明的极化码码重分布的计算方法，为减少存储占用空间，所述步骤302还包括：判断若软信息文件和比特信息文件的已经过时，则清空相应文件。例如，如果当前软信息文件的Lc和Lw均为零，则说明该文件数据已经过时，可以清空。同理，当比特信息文件的bc和bw都为零时,则说明该文件数据已经过时，可以清空。又如，在L条竞争路径集中在一起后，其后的被剪除的路径对应的数据即过时，则将当前文件进行清空操作。通过及时将过时的数据文件进行清空，可以有效减少本发明方法对存储空间的占用。

本发明技术方案中，所述清空相应文件具体步骤为：将清空的文件指针存放在堆栈中，当需要新的文件存储数据时，再将该文件指针从堆栈中弹出。这种处理方式可以有效地避免频繁的创建或删除文件导致的处理性能低下。

如图4，是本发明的极化码码重分布的计算方法仿真结果。这里考虑码率为1/2、码长分别为128和256的极化码，仿真的信道环境是AWGN信道。对于极化信道好坏的评估采用高斯近似方法。从信噪比0dB按步长0.1dB取点取到20dB，然后仅保留冻结位索引集合不同的那些F，其对应的信噪比称为构造信噪比。L取为4,000,000。本方法所仿真的计算机配置为：Intel(R)Core(TM)i7-6700K CUP@4.00GHz，8GB内存。现有技术中Liu采用的方法所用的计算机配置为：Intel(R)Xeon(R)E5620@2.50GHz，12GB内存。尽管本发明所用的计算机配置优于Liu所用的计算机，但是从图4中可以看到本发明的方法占用更少的存储空间，特别是运行时间得到大幅下降。

如图5，是本发明的长度为128的极化码的仿真结果，图6是本发明的长度为256的极化码的仿真结果。图5中，构码信噪比为0～6.9dB是最小距离为8，而在8.1dB时为16,。在图6中，0～2.8dB的最小距离为8,3.6～7.0dB为16。这些结果表明极化码在低构造信噪比时具有小的最小距离。

上述具体实施方式只是对本发明的技术方案进行详细解释，本发明并不只仅仅局限于上述实施例，凡是依据本发明原理的任何改进或替换，均应在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种极化码码重分布的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤3、进行列表串行抵消译码得到的L个码字；

步骤4、计算各码字的重量，并统计码重分布；

其中，步骤3的具体步骤为：

步骤301、初始化当前生存路径的条数Lc＝1；初始化数据操作类型变量，由步骤302根据所述数据操作类型变量值进行软信息或比特信息的读取、写入、复制操作；

a、读取各路径相关的软信息和比特信息；

e、根据路径度量值从大到小顺序确定生存路径条数Lc；

2.如权利要求1所述的极化码码重分布的计算方法，其特征在于，所述数据操作类型变量包括：软信息读取变量、软信息写入变量、软信息复制变量、比特信息读取变量、比特信息写入变量、比特信息复制变量。

3.如权利要求1所述的极化码码重分布的计算方法，其特征在于，所述步骤302还包括：判断软信息的使用情况，优先将软信息存放于内存中。

4.如权利要求1所述的极化码码重分布的计算方法，其特征在于，所述步骤302还包括：判断若软信息文件和比特信息文件的已经过时，则清空相应文件。

5.如权利要求4所述的极化码码重分布的计算方法，其特征在于，所述清空相应文件具体步骤为：将清空的文件指针存放在堆栈中，当需要新的文件存储数据时，再将该文件指针从堆栈中弹出。

6.如权利要求1所述的极化码码重分布的计算方法，其特征在于，所述根据路径度量值从大到小顺序确定生存路径条数，采用二分法进行排序。