CN111614437B - 一种基于scl译码算法的极化码构造优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法：步骤一、确定打孔图样和信道估计；步骤二、寻找SCL译码算法关键比特：按照当前信息集Ai和当前冻结集
Figure DDA0002475983280000011
图样，对SCL译码算法进行仿真，并在仿真过程中统计每次译码过程第一个出现剪枝错误的信息比特位置；在所有出现剪枝错误概率超过5％的信息比特中，选择最靠近末尾的一个作为本次搜索到的关键比特ai；步骤三、关键比特替换，按照初始冻结集
Figure DDA0002475983280000012
中各个冻结子信道可靠性顺序，选择可靠性从高到底排在第i位的冻结比特bi，与步骤二中找到的关键比特ai进行交换；重复步骤二、三。本发明有非常好的译码纠错性能，同时可适用于不同码长、码率、打孔图样的极化码编码优化。

Description

一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法
技术领域
本发明属于通信领域，具体涉及一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法。
背景技术
polar码是目前唯一一种被证明在二进制擦除信道(BEC)下可以达到信道容量的信道编码方式。该编码由
Figure GDA0002936389050000011
提出，通过信道联合和信道分裂的操作，使得信道出现极化现象，即一部分信道可以近乎无噪的传输信息，而另一部分信道则无法传递任何信息，实现了信道容量的富集。由于极化码具有较为规则的编码方式，容量可达，易实现理论证明，故被选为5G增强移动场景下控制信道的编码方式。然而该信道编码方式发展时间相对较短，很多理论和算法仍需要进一步完善。
在造码时，极化码需要通过信道估计实现对不同极化子信道可靠性的排序，进而选择合适的极化子信道作为信息位，并将不可靠的极化子信道设置为冻结位，传输收发双方约定的信息。本领域内较为常用的信道估计方法是高斯近似密度进化方案。该方案以SC译码算法为基础，通过与SC译码算法相同的网络，对输入信息序列对数似然比LLR的概率密度函数进行串行序列解算，并根据高斯信道的特性进行简化计算。该方法可以较好的适应不同码长码率打孔图样下的极化码造码。然而SC译码算法在有限码长下性能不尽理想，在实际应用中，其改进算法SCL译码算法被广泛使用，此时仍然采用传统的高斯近似密度进化的信道估计方案会产生偏差，为解决这一问题，本发明将提出一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，在传统高斯近似密度进化的基础上，设计构造更加适合SCL译码算法的极化码。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，通过分析SCL译码算法出错的原因，在高斯近似密度进化得到的信道估计结果的基础上，对部分信息位和冻结位进行重排，极大的避免了SCL译码算法产生错误剪枝操作，使得优化后的极化码在SCL译码算法下具有更好的译码纠错性能。
本发明所提的一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，步骤如下：
步骤一、确定打孔图样和信道估计，具体为：
首先，根据码长N、码率R、打孔比特数量Np、CRC校验比特数量M等，利用本领域内较为常用的shortening打孔图样设计方案进行极化码构造，并按照高斯近似密度进化的方法进行信道估计确定在打孔图样下的极化子信道可靠性排序。其中可靠性较高的K＝N*R比特被设定为初始信息位集合A0，其余的N-K比特被设置为初始冻结集
Figure GDA0002936389050000021
步骤二、寻找SCL译码算法关键比特，具体为：
按照当前信息位集合Ai(简称当前信息集)和当前冻结集
Figure GDA0002936389050000022
图样，对SCL译码算法进行仿真，并在仿真过程中统计每次译码过程第一个出现剪枝错误的信息比特位置。其中剪枝错误指的是某次剪枝使得保留下的译码路径中不包含正确译码路径。经过大量仿真，在所有出现剪枝错误概率超过5％的信息比特中，选择最靠近末尾的一个信息比特作为本次搜索到的关键比特ai。如果没有错误概率超过5％的信息比特或者算法搜索关键比特重复次数超过某一门限T，则停止搜索，极化码构造优化结束。其中门限T根据仿真经验设置为信息位长度的10％；
步骤三、关键比特替换，具体为：
按照初始冻结集
Figure GDA0002936389050000023
中各个冻结子信道可靠性顺序，选择可靠性从高到底排在第i位的冻结比特bi，与步骤二中找到的关键比特ai进行交换，即从当前冻结集
Figure GDA0002936389050000024
中去除bi并加入ai，构成下一次仿真时所用的新的冻结集
Figure GDA0002936389050000025
同时从当前信息集Ai中去除ai并加入bi，构成下一次仿真时所用的新的信息集Ai+1。重复步骤二、三。
本发明的优点与积极效果在于：本发明在传统高斯近似密度进化的信道估计算法基础上，针对SCL译码算法进行极化码构造的优化，使得优化后的极化码在SCL译码算法中具有更好的译码纠错性能，同时算法可以适用于不同码长、码率、打孔图样的极化码编码优化。
附图说明
图1为本发明流程图。
图2为本发明所提基于SCL译码算法的极化码构造优化方法的SCL译码算法误帧率性能对比图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明所提的基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，通过对SCL译码算法错误原因分析，统计SCL译码算法错误剪枝发生概率较高的信息比特作为关键比特，通过迭代优化的方法，实现对高斯近似密度进化所得极化码在SCL译码算法下的优化。
下面将以码长N＝1024，码率R＝2/3，打孔数量Np＝334，级联16比特CRC的极化码，(460,690)为例对发明的具体实施方式进行详细介绍。本发明方法流程如图1所示。
步骤一、确定打孔图样和信道估计。
在Eb/N0＝2.5dB时，根据极化码码长、码率和打孔数量，根据shortening算法，确定打孔图样，得到初始信息集合为A0，初始的冻结集合为
Figure GDA0002936389050000026
打孔位置为交织前的691-1024位，其中打孔位置均被定位冻结集取值为0。
初始信息集A0和初始冻结集
Figure GDA0002936389050000031
具体如表1所示：
Figure GDA0002936389050000032
Figure GDA0002936389050000041
表1
步骤二、搜索SCL译码算法关键比特。
以SCL(L＝16)为待优化算法，按照当前信息集Ai和当前冻结集
Figure GDA0002936389050000042
图样，在Eb/N0＝2.5dB时进行仿真。统计第一次出现剪枝错误的信息比特。根据统计结果，在所有出现剪枝错误概率超过5％的信息比特中，选择最靠近末尾(690)的一个信息比特作为本次搜索到的关键比特ai。如果没有错误概率超过5％的信息比特或者重复次数超过门限T＝46，则构造过程结束；
步骤三、替换关键比特。
按照初始冻结集
Figure GDA0002936389050000043
中各个冻结子信道可靠性顺序，选择可靠性从高到底排在第i位的冻结比特bi，与步骤二中找到的关键比特ai进行交换，即从当前冻结集
Figure GDA0002936389050000044
中去除bi并加入ai，构成下一次仿真时所用的新的冻结集
Figure GDA0002936389050000045
同时从当前信息集Ai中去除ai并加入bi，构成下一次仿真时所用的新的信息集Ai+1。
表2所示，为本次优化的10次迭代中进行交换的信息比特和冻结比特。
a<sub>i</sub> 581 579 417 578 561 553 353 549 327 401
b<sub>i</sub> 547 337 520 203 95 641 389 283 152 108
表2
如图2所示，本发明所提基于SCL译码算法的极化码构造优化方法构造的极化码相比于传统高斯近似密度进化构造的极化码在SCL(L＝16)译码算法具有较好的纠错性能。通过仿真确定关键比特并进行替换，可以有效的降低由于错误剪枝带来的译码错误，在误帧率FER＝10-5处具有0.2dB左右的增益。
综上所述，本发明提基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，可以有效的优化传统高斯近似密度进化方案构造的极化码，在SCL译码算法下可以具有更好的性能，有较高的实用性。

Claims (3)

1.一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，其特征在于：该方法步骤如下：
步骤一、确定打孔图样和信道估计
根据码长N、码率R、打孔比特数量Np、CRC校验比特数量M进行极化码构造，并进行信道估计，确定在打孔图样下的极化子信道可靠性排序；其中可靠性较高的K＝N*R比特被设定为初始信息位集合A0，其余的N-K比特被设置为初始冻结集
Figure FDA0002475983250000011
步骤二、寻找SCL译码算法关键比特，具体为：
按照当前信息集Ai和当前冻结集
Figure FDA0002475983250000012
图样，对SCL译码算法进行仿真，并在仿真过程中统计每次译码过程第一个出现剪枝错误的信息比特位置；
在所有出现剪枝错误概率超过5％的信息比特中，选择最靠近末尾的一个信息比特作为本次搜索到的关键比特ai；
步骤三、关键比特替换，具体为：
按照初始冻结集
Figure FDA0002475983250000014
中各个冻结子信道可靠性顺序，选择可靠性从高到底排在第i位的冻结比特bi，与步骤二中找到的关键比特ai进行交换，即从当前冻结集
Figure FDA0002475983250000015
中去除bi并加入ai，构成下一次仿真时所用的新的冻结集
Figure FDA0002475983250000013
同时从当前信息集Ai中去除ai并加入bi，构成下一次仿真时所用的新的信息集Ai+1；重复步骤二、三。
2.根据权利要求1所述的一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，其特征在于：所述步骤二中，如果没有错误概率超过5％的信息比特或者算法搜索关键比特重复次数超过某一门限T，则停止搜索，极化码构造优化结束。
3.根据权利要求2所述的一种基于SCL译码算法的极化码构造优化方法，其特征在于：所述的门限T根据仿真经验设置为信息位长度的10％。
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