CN109450455B - 高性能极化码信息位选取方案 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种提升极化码RLSC算法译码性能的信息位位置选取方法，本发明包括以下步骤：通过对高斯逼近法得出的信息位位置序列进行特定位置的冻结位以及信息位进行调整互换，使得序列中呈FFFDFDDD分布的节点组不再出现，从而消除RLSC算法译码过程中对此类节点组的近似计算所带来的性能损失，最高可达到0.4dB左右的性能增益。

Description

高性能极化码信息位选取方案
技术领域
本发明属于通信领域，涉及极化码的信息位选取。
背景技术
在通信领域中，极化码是目前为止唯一一个在理论上能达到香农极限的信道编码方案，并成功入选了5G通信标准。在低复杂度软消除译码算法(reduced complexity soft-cancelation,RCSC)的基础上，有学者提出了基于计算路径简化的低延时软消除译码算法(reduced latency soft-cancelation,RLSC)，在牺牲一定译码性能的同时缩短了译码的计算路径，提高了译码速度。
原有极化码的信息位选取方案是通过高斯逼近法按照各个节点的置信度高低选取信息位(D)和冻结位(F)，选定后的位置序列称之为P序列，在P序列中标记为D的位置上传输信息比特，在标记为F的位置上传输固定比特0。在译码的初始化阶段，将冻结位的初始置信度设为∞，信息位的初始置信度设为0。现有文献中软消除译码算法译码因子图如附图1所示。现有文献极化码软消除译码过程中，每一次迭代都是按照递归激活所有叶子节点来完成信息更新的。设码长为n，对于第i层第r(r＝0,1,...,2i-1)个节点v，αv (k)，βv (k),αl (k)，βl (k)以及αr (k)，βr (k)代表在第k次迭代中的信息向量，其中信息更新的迭代公式如下：
其中t＝0,1,2,...,2n-i-1-1，f(x,y)＝sign(x)×sign(y)×min(|x|,|y|)。
上面公式(1)至(4)可以分为两组，每组计算所对应的计算单元结构在一个计算周期内完成计算。那么对于码长为n的极化码进行软消除译码需要2n-1个计算周期。现有的极化码文献已经证明：通过现有的极化码信息位位置选取方法选取出的任意码长的P序列，若从第一个位置开始，按照每8个节点一组，则这些组最多只存在9种不同分布模式：FFFFFFFF，FFFFFFFD，FFFFFFDD，FFFFFDDD，FFFDFDDD，FFFDDDDD，FFDDDDDD，FDDDDDDD，DDDDDDDD。每一种模式代表一种计算路径，它的计算过程可看成一个码长为8的极化码的一次迭代译码过程。RLSC算法是对这九种计算路径进行路径简化从而提升译码器计算速度的。
然而根据该算法的简化思想，除了FFFDFDDD这种模式外，其它模式均可在数学意义上完全简化到三个计算周期内完成，而FFFDFDDD模式则需要5个周期，因而RLSC算法的性能的损失主要在于：为了实现这九种模式所对应的计算单元流水线级数统一，而对FFFDFDDD这种模式所对应的译码过程进行了近似计算，利用归一化修正因子α来近似替代省略掉的两步计算过程。这种近似破坏了极化码软消除译码算法中的信息传递原则，因此带来了0.5dB的性能损失，如附图2所示。
而如果能让FFFDFDDD这种模式在P序列中不再出现，那么这种模式所造成的译码性能损失也就可以避免，从而提升算法的译码性能。
本发明所需要解决的技术问题在于如何将FFFDFDDD这种分布从信息位位置序列中除去。
本发明解决技术问题所采取的技术方案如下：
以采用高斯逼近法选取出来的P序列为调整对象，选取符合特定要求的相等数量的F和D进行交换，从而消除FFFDFDDD这种分布。经过本发明选取出的P序列，会多出一种FFFFDDDD的分布模式，如附图3所示。下面证明这种模式不经过上面的公式(1)至(4)计算便可得出计算结果：
当分布模式为FFFFDDDD时，译码因子图结构的第四层(layer index＝3)的左边四个节点圆圈为实心(表示冻结位)，右边四个节点为空心(表示信息位)，如附图3所示。根据公式(3)和(4)，第二层(layer index＝1)对应的左右两个返回值应满足βl (k)＝∞和βr (k)＝0。因此，根据上述推导证明，分布模式为FFFFDDDD时，最终输出的一组返回值βv[2t]和βv[2t+1]恰好等于各自计算公式中的一个输入值，也即，对于输出层(layer index＝0)中2t和2t+1这一组的两个节点，其输出值刚好等于输入值的互换。因此这一分布模式只需要一个互换操作便可完成，也必然可以在三个周期内计算完成，无需额外计算，方便硬件实现。
经本发明修正后的RLSC译码器与原RLSC译码器的硬件性能对比如表1所示，可见，经本发明修正后的RLSC译码器的吞吐率(CT)并没有受到很大影响，但译码性能却有了很大提升，如附图2所示。可以看出，当码长为1024时，经本发明修正后的RLSC算法(modifiedRLSC,MRLSC)相比原RLSC算法最高可以达到0.4dB的性能增益。
表1
下面对本发明的步骤作详细说明：
步骤一：对于极化码信息位位置序列，从第一个节点按顺序开始，每8个节点为一组往下搜索，找到所有满足分布情况为FFFDFDDD的组，将其第四个位置上的D(代表信息位)替换为F(代表冻结位)。结束后统计替换的总个数。
步骤二：从高斯逼近法所得出的未经调整过的冻结位中，按照置信度从高到低的顺序选取与步骤一中替换总个数等量的F(冻结位)，将其替换成D(信息位)。
步骤三：按照步骤一的方式重新检索替换后的极化码信息位位置序列，如果不再出现FFFDFDDD这种分布，结束步骤三，调整方案完成。否则，返回步骤一。具体过程如附图4所示。

Claims (2)

1.基于极化码信息位调整方法，其特征是依次采取如下步骤：
(1)对于极化码信息位位置序列，从第一个节点按顺序开始，每8个节点为一组往下搜索，找到所有满足分布情况为FFFDFDDD的组，将其第四个位置上的D替换成F，结束后统计替换的总个数，其中，D代表信息位，F代表冻结位；
(2)从高斯逼近法所得出的未经调整过的冻结位中，按照置信度从高到低的顺序选取与步骤一中的替换总个数等量的F，将其替换成D；
(3)按照步骤一的方式重新检索替换后的极化码信息位位置序列，如果不再出现FFFDFDDD这种分布，结束步骤三，调整方案完成，否则，返回步骤一。
2.根据权利要求1所述的基于极化码信息位调整方法，其特征是：
在现有用高斯逼近法得出的信息位排布基础上，通过对符合特定位置要求的等量信息位与冻结位进行位置互换的方式，消除排列中FFFDFDDD这种分布，从而消除极化码RLSC算法进行该种分布的译码计算中所带来的近似误差，继而提升译码性能。
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