CN110995279B - 一种极化码联合scf球形列表翻转译码方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及5G通信技术领域，具体涉及一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，包括：对数似然比初始化；根据SCF译码和SDL译码的复杂度计算分割点M；以M为分界，在两个方向同时使用不同的译码方法进行，即从前往后采用串行消除翻转译码，从后往前采用球形列表译码；再联合前后方向的译码结果，选取满足循环冗余校验的码字。本发明对同一码字并行执行SCF和SDL译码，有效解决了串行消除翻转SCF译码的串行特性导致的时延较大的问题，也保证了采用SDL译码方法的码字后面部分信息比特的可靠性，兼顾了5G系统性能和复杂度要求。

Description

一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法
技术领域
本发明涉及5G通信技术领域，具体涉及一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法。
背景技术
在通信传输系统中，通常将待传输的信息进行编码以提高数据传输的可靠性，保证通信的质量。2009年，由E.Arikan提出的极化码成为信道编码领域的又一重大理论突破，它是第一种由确定构造方式的被证明可以在二进制离散无记忆信道(Binary DiSCFreteMemoryless Channel，BDMC)下达到香农极限的信道编码方式，并且提出了串行消除(Successive Cancellation，SCF)译码方案。E.Arikan提出的SCF译码方案在长码时性能良好，但是在中短码时，性能较LDPC码和Turbo码有所下降。为了改善极化码在中短码长的译码性能，研究学者们提出了许多有效的译码方案，如串行消除列表(List of SuccessiveCancellation，SCFL)译码方案、增加循环冗余校验的CA-SCFL译码方案。
SCF译码方案可以视作一个树的叶子节点的递归过程，当SCF译码失败时，是由于叶子节点中的一个或多个不正确的比特估计，实际上是SCF译码方案的串行特性的原因，从而导致更多不正确的估计。因此，不正确的比特判决被分为两类：一种是由于信道噪声引起的错误，另一种是由于先前的不正确估计而引起的错误。SDL译码方法使用广度优先搜索(Breadth-First Search，BFS)以保持L条最小欧氏距离候选路径，实质上是通过牺牲译码性能来降低复杂度。虽然SD算法的性能较其他算法更优，但是SD算法复杂度高。
针对上述问题，综合SCF和SDL译码方法，在计算复杂度和译码性能上寻求一种折中方案，本发明提出了一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，在从前往后和从后往前两个方向并行执行SCF和SDL译码，待得到两种译码方法的结果后，联合其译码结果，选择能通过CRC检验器的码字，如果联合的译码结果都不能通过CRC校验，则对前半部分进行SCF译码更新译码结果，在进行联合和校验过程。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法。
一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，包括以下步骤：
S1、接收端接收由发送端编码的极化码字，并对码字符号的对数似然比计算，获得初始值，用L表示；
S2、根据SCF译码和SDL译码的复杂度计算N比特码字的分割点M；
S3、将初始化的对数似然比L后N-M个比特码字输入SDL译码器，对后N-M个比特进行SDL译码，得到后N-M个比特码字的译码结果，并将译码结果保存至存储器中；
S4、将初始化的对数似然比L前M个比特码字输入SCF译码器进行SCF译码，得到前M个比特码字的译码结果，并将译码结果保存至存储器中；
S5、将前M个比特码字的译码结果和后N-M个比特码字的译码结果串接，再将串接后的译码进行CRC校验，若能通过CRC校验，则译码成功，若都未通过CRC校验，则返回步骤S4，对前M个比特码字进行SCF译码，若达到预定翻转次数最大值Tmax还未通过CRC校验，则译码失败。
本发明的有益效果：
本发明将串行消除翻转译码和球形列表译码方法结合，针对同一码字，能并行执行SCF和SDL译码方法，待两种译码方法执行完毕后，联合其译码结果，选出能通过CRC校验的码字序列，有效解决了串行消除翻转(Successive Cancellation Flip，SCF)译码的串行特性导致的时延较大的问题，并且，保证了采用SDL译码方法的码字后面部分信息比特的可靠性，兼顾了5G系统性能和复杂度要求。通过仿真分析得出，本发明的方法在译码性能上较SCF译码方法有所提升，并且改变了SCF译码方法的串行译码特性，能针对同一码字并行执行两种译码方案，并且联合其译码结果。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
图1为本发明实施例的系统框架模型图；
图2为本发明实施例的多径球形译码列表树搜索示例图；
图3为(512,256)码的多种译码方法的性能曲线对比图；
图4为本发明仿真系统模型图。
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做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。
假设5G通信系统中，信道模型为高斯信道，设定极化Polar码的码长N为512。图4所示为本发明方法对应的系统模型，首先产生k为240比特数据信息，再通过循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check，CRC)进行添加，得到K＝k+m比特数据块，其中K表示传输数据比特长度，k表示信息块长度，m表示CRC长度，设定CRC长度为16，采用的CRC生成多项式为：g(x)＝x16+x12+x5+1，其中g(x)表示生成多项式，x表示多项式比特1位置。得到比特信息后进行极化码编码，得到码长N为512、信息比特K为256的比特序列，进行二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)调制，再经过高斯白噪声信道发送消息，然后采用本发明提供的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法进行译码。
如图1所示，一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，包括但不限于如下步骤：
S1、接收端接收由发送端编码的极化码字，并对码字符号的对数似然比进行计算，获得初始值，用L表示；
S2、根据SCF译码和SDL译码的复杂度计算N比特码字的分割点M；
S3、将初始化的对数似然比L后N-M个比特码字输入SDL译码器，对后N-M个比特进行SDL译码，得到后N-M个比特码字的译码结果，并将译码结果保存至存储器中；
S4、将初始化的对数似然比L前M个比特码字输入SCF译码器进行SCF译码，得到前M个比特码字的译码结果，并将译码结果保存至存储器中；
S5、将前M个比特码字的译码结果和后N-M个比特码字的译码结果串接，再将串接后的译码进行CRC校验，若能通过CRC校验，则译码成功，若都未通过CRC校验，则返回步骤S4，对前M个比特码字进行SCF译码，若达到预定翻转次数最大值Tmax还未通过CRC校验，则译码失败。
为了使本发明实施例更加清楚、完整，接下来对本发明方法的各个步骤进行详细描述。
接收端接收由发送端编码的极化码字，并对码字符号的对数似然比进行计算，获得初始值，用L表示，L＝[LLR1,LLR2,...LLRi,...,LLRN]，LLRi表示第i个符号的对数似然比，N表示极化码码长，其中初始化的计算方式包括：
其中，LLR(y)表示信道层的极化信道的对数似然比值，y表示接收端接收到的序列，σ2表示高斯白噪声的方差。
根据SCF译码和SDL译码的复杂度计算N比特码字的分割点M，以便两种译码方法可以并行执行，即一串比特码字中以分割点M为界限，在两个方向同时使用不同的译码方法进行译码，从第一个比特码字到第M个比特码字采用串行消除翻转译码，从第N个比特码字到第M个比特码字采用球形列表译码。
SCF译码器中存在两种运算因子，其两种运算因子表示如下：
其中，TypeA和TypeB表示运算因子，表示序号i极化信道/>的对数似然比，/>表示接收符号向量{y1,y2,...,yN}软信息，y1表示第1个接收符号，/>表示符号估计向量表示第2个符号估计值，sign函数为符号函数，min(,)表示求两个实数中最小值的函数，|·|表示求绝对值操作，/> 表示符号估计向量
假设SAc，SMc，SCc为SCF译码过程中的加法次数、乘法次数和比较次数，则
其中，N1表示运算因子Type A节点的个数，N2表示Type B节点的个数，都由信息域集合A确定。
每一个比特i的计算包括(N-i)次加法运算和(N-i+1)次乘法运算，假设 为LSD译码过程中加法次数，乘法次数和比较次数，则
其中，ki为访问的第i个比特位置，N表示码字长度，Α表示信息域集合，ΑC表示冻结域集合，K表示信息比特长度，L表示列表尺寸。
通过上述的计算，则分割点M的计算表达式为：
其中，CycleA、CycleM和CycleC分别为处理器执行一次加法、乘法和比较运算时需要的时钟周期。
将初始化的对数似然比L的前M个比特码字输入SCF译码器进行SCF译码，由于SCF译码方法的串行特性，得到前M个比特的SCF译码结果。同时，将初始化的对数似然比L的后N-M个比特码字输入SDL译码器，由于SDL译码方法通过计算最小欧式距离，对后N-M个比特进行SDL译码，得到后N-M个比特码字的SDL译码结果，并将SDL译码器的结果保存至存储器中。
进一步的，将初始化的对数似然比L后N-M个比特码字输入SDL译码器，对后N-M个比特进行SDL译码，具体包括：
首先根据接收端的软信息向量(yM,yM+1,...,yN)，从第N比特的软信息开始，逐一对每个比特的软信息与调制符号值作差取模，得到每个比特的取模结果，对每个比特的取模结果进行求和，得到求和结果，计算求和结果的最小值，公式表示为：其中yi表示第i比特软信息，ui表示第i个比特估计值，Gji表示生成矩阵G的第j行第i列元素，⊙表示同或运算。
基于球形译码算法模型，将上述的最小化问题转化成树搜索问题，通过球形译码中的半径进行约束，将超过半径值的路径删除，直到剩余的路径数量小于所需的路径数L，再扩张步长增加半径值，筛选出L条路径。
更进一步的，球形译码算法模型的表达式为：
其中，uML表示最大似然比特估计值，arg min(·)表示向量范数取最小值时u的估计值，为接收端软信息向量，u表示未编码的信源比特(u1,u2,...,uN)，u1表示第1个比特估计值，GN为生成矩阵。
更进一步的，将最小化问题转化为树搜索问题的具体转化方式包括：将每一个比特符号作为树的节点，树的根节点为第N个比特符号，其他比特符号作为数的叶子节点，求范数最小值的过程看作是对树进行深度搜索的过程，对树进行深度搜索，首先对树的每一级节点逐级进行欧式距离的计算，找到L个具有最小欧氏距离的D(u(1))的叶子节点，然后根据L个具有最小欧氏距离的D(u(1))的叶子节点找到L条路径。其中，逐级欧式距离递归表达式为：
其中，u(l)＝(uN,uN-1,...,ul)表示树的最高级N到l级所作出的比特抉择，uN表示第N个比特估计值，D(u(l))表示和码字/>之间的欧氏距离，初始条件为D(u(N+1))＝0。
SD译码中半径的设定极为关键，若半径值较小，在进行树的深度搜索时，将导致所有的叶子节点都被修剪掉，若半径值较大，在进行树的深度搜索时，将导致较少的有效修剪。本发明根据计算的分割点M，令l＝N-M+1，采用多个不同半径值来执行树搜索，其中球形译码中的半径/>的计算表达式为：
其中，为搜索半径，α为/>的扩张步长，ω为扩张次数，初始值为1，Dmin(u(l))为/>和码字/>之间的欧氏距离最小值。
在执行第ω次树搜索时，候选解路径小于列表大小L，则扩展次数ω+1，半径在前一半径基础上增加步长α向外扩张，则执行ω+1次树搜索，直到最后得到L条候选解，及筛选出L条路径。如图2所示，半径r2的最优扩张步长α为0.5。
进一步的，将初始化的对数似然比L前M个比特码字输入SCF码器进行译码，得到M个比特码字的译码结果，具体包括以下步骤：
S31、确定SCF译码器的比特翻转索引集合β：对接收端前M比特的对数似然比排序，选取Tmax个最小对数似然比的索引作为比特翻转索引集合β，其中Tmax表示SCF译码器最大翻转次数；
S32、执行SCF译码器，从u1到uM串行译码，当SCF译码器遇到比特翻转索引集合β中的索引时，进行比特翻转后继续执行译码过程，直到遇到第M个比特码字，则停止SCF译码，并将SCF译码器的结果保存至存储器中。
将SCF译码器存储器中的SCF译码结果联合SDL译码器存储器中的SDL译码结果，联合过程即将SCF译码器存储器的SCF译码结果(1～Mbit)和SDL译码器存储器中的SDL译码结果(M+1～Nbit)一一串接起来，串接后得到N比特码字，将串接后的N个译码结果进行CRC校验，如果能通过CRC校验，则译码成功；如果都未通过CRC校验，则将前M个比特码字输入SCF译码器，依据索引集合再次执行SCF译码，更新SCF译码器存储器中的译码结果，此时SDL译码器存储器中结果保持不变。待SCF译码结束后，再将最新的前M个比特码字的译码结果和后N-M个比特码字的译码结果串接，进行CRC校验，若能通过CRC校验，则译码成功，若不能通过CRC校验，则重复上述步骤，直到达到SCF译码的Tmax翻转次数，联合后还未能通过校验，则此次译码失败。
如图3所示，在不同的信噪比情况下对不同方案进行了仿真，从图中可以看出，在Eb/N0＝3dB时，本发明提出的极化码联合SCF球形列表翻转译码方法(图3中简称为JSCSCLF)较SC译码方案，误帧率性能提高约13.69dB；相比于SCF译码方案，误帧率性能提高约1.41dB；相比于SCFL(L＝2)译码方案，误帧率性能提高约0.967dB。从图中还可以看出，随着信噪比的增加，本发明提出的极化码联合SCF球形列表翻转译码方法较其他的译码方法，性能增益越来越大。除此之外，在本发明所提出的译码方法和SCF译码方法的Tmax相同的情况下，所提出的译码方法对于后半部分的译码部分只需进行一次SDL译码，与SCF译码方法相比不需反复迭代多次，与SCL(L＝2)译码方法相比不需译码多次，从而达到降低译码复杂的目的。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、接收端接收由发送端编码的极化码字，并对码字符号的对数似然比进行计算，获得初始值，用表示；
S2、根据SCF译码和SDL译码的复杂度计算N比特码字的分割点M；
S3、将初始化的对数似然比后N-M个比特码字输入SDL译码器，对后N-M个比特进行SDL译码，得到后N-M个比特码字的译码结果，并将译码结果保存至存储器中；
S4、将初始化的对数似然比前M个比特码字输入SCF译码器进行SCF译码，得到前M个比特码字的译码结果，并将译码结果保存至存储器中；
S5、将前M个比特码字的译码结果和后N-M个比特码字的译码结果串接，再将串接后的译码进行CRC校验，若能通过CRC校验，则译码成功，若都未通过CRC校验，则返回步骤S4，对前M个比特码字进行SCF译码，若达到预定翻转次数最大值Tmax还未通过CRC校验，则译码失败。
2.根据权利要求1所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，根据SCF译码和SDL译码的复杂度计算N比特码字的分割点M包括：
其中，分别为SCF译码过程中的加法次数、乘法次数和比较次数，CycleA、CycleM和CycleC分别为处理器执行一次加法、乘法和比较运算时需要的时钟周期；为LSD译码过程中加法次数，乘法次数和比较次数，N表示码字长度，N1表示运算因子Type A节点的个数，N2表示Type B节点的个数；A表示信息域集合，AC表示冻结域集合，ki为访问的第i个比特位置，K表示信息比特长度，L表示列表尺寸。
3.根据权利要求1所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，将初始化的对数似然比后N-M个比特码字输入SDL译码器，对后N-M个比特进行SDL译码，包括以下步骤：
S41、根据接收端的软信息向量(yM,yM+1,...,yN)，从第N比特的软信息开始，逐一对每个比特的软信息与调制符号值作差取模，得到每个比特的取模结果，对每个比特的取模结果的平方进行求和，得到求和结果，计算求和结果的最小值；
S42、基于球形译码算法模型，将最小化问题转化成树搜索问题，通过球形译码中的半径进行约束，将超过半径值的路径删除，直到剩余的路径数量小于所需的路径数L，再扩张步长增加半径值，筛选出L条路径。
4.根据权利要求3所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，计算求和结果的最小值包括：
其中yi表示第i比特的软信息，ui表示第i个比特估计值，Gji表示生成矩阵G的第j行第i列元素,⊙表示同或运算。
5.根据权利要求3所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，将最小化问题转化成树搜索问题包括：将每一个比特符号看作树的节点，第N个比特符号作为树的根节点，其他比特符号作为数的叶子节点，求范数最小值看作是对树进行深度搜索。
6.根据权利要求3所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，球形译码算法模型为：
其中，uML表示最大似然比特估计值，argmin(·)表示向量范数取最小值时u的估计值，为接收端软信息向量，u表示未编码的信源比特(u1,u2,...,uN)，u1表示第1个比特估计值，GN为生成矩阵。
7.根据权利要求3所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，对树进行深度搜索的计算方式包括：
其中，D(u(l))表示和码字/>之间的欧氏距离，u(l)＝(uN,uN-1,...,ul)表示树的最高级N到l级所作出的比特抉择，uN表示第N个比特估计值，/>为接收端软信息向量，u表示未编码的信源比特(u1,u2,...,uN)，GN为生成矩阵。
8.根据权利要求3所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，球形译码中的半径的计算方式为：
其中，表示搜索半径，α为/>的扩张步长，ω为扩张次数，Dmin(u(l))为/>和码字/>之间的欧氏距离最小值。
9.根据权利要求1所述的一种极化码联合SCF球形列表翻转译码方法，其特征在于，将初始化的对数似然比前M个比特码字输入SCF译码器进行SCF译码，包括以下步骤：
S31、对接收端前M比特的对数似然比进行排序，选取Tmax个最小对数似然比的索引作为SCF译码器的比特翻转索引集合β，其中，Tmax表示SCF译码器最大翻转次数；
S32、从u1到uM串行译码，当SCF译码器遇到比特翻转索引集合β中的索引时，进行比特翻转后继续执行译码过程，其中u1表示第1个比特估计值，uM表示第M个比特估计值。
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