CN111670543B - 用于信号整形的多组成编码 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及信号整形技术领域，具体是分布匹配。本发明示出了一种用于概率信号整形的设备，以及采用该设备的发射机或接收机。该设备包括处理器，该处理器用于接收符号的第一输入序列，基于算术编码算法执行编码，以将第一输入序列映射到符号的第一输出序列，接收符号的第二输入序列，以及基于相同的算术编码算法执行编码，以将第二输入序列映射到符号的第二输出序列。第一和第二输出序列被编码为具有相同的块长度。此外，第一和第二输出序列具有不同的组成。

Description

用于信号整形的多组成编码
技术领域
本发明涉及概率信号整形的技术领域，具体是分布匹配(DistributionMatching，DM)。本发明提出了一种用于概率信号整形的设备，以及采用该设备的发射机或接收机。该设备将信号输入符号序列编码成不同组成的输出符号序列。因此，该设备用于执行多组成编码。本发明涉及相应的编码方法，并且还涉及包括多个不同组成的输出序列(码字)的基础码本。
背景技术
为了实现传输信道的容量，信道输入符号需要具有一定的概率分布。例如，需要高斯分布才能实现加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道的容量。然而，在许多实际系统中，使用均匀分布的信道输入符号，这将导致容量的差距。这种损耗称为“整形损耗”，如果使用均匀分布的信道输入符号，在AWGN信道上可能高达1.53dB。
概率整形编码调制(Probabilistically Shaped Coded Modulation，PSCM)是一种传输方案，它以非均匀概率传输来自均匀正交幅度调制(Quadrature AmplitudeModulation，QAM)字母表(alphabet)的符号。概率幅度整形(Probabilistic AmplitudeShaping，PAS)是PSCM的一种实现方式。通过这种实现方式，与使用均匀分布的传输符号的方案相比，PSCM能够模拟最佳分布并避免整形损耗(也称为获得“整形增益”)。PAS方案具体包括在发射机侧的整形编码器(Shaping Encoder，ShEnc)和信道编码器(ChannelEncoder，ChEnc)，以及相应地在接收机侧的信道解码器(Channel Decoder，ChDec)和其之后的整形解码器(Shaping Decoder，ShDec)。该方案在图8中示出，并带来了以下优点：首先，ShEnc将输入消息的均匀分布的比特转换为非均匀分布，使得信道输入符号被分布以接近实现分布的容量。其次，通过改变ShEnc的参数，发射机可以调整传输速率，而无需改变前向纠错(Forward Error Correction，FEC)码的参数。这两个方面与传统的编码调制方案(例如，比特交织编码调制(Bit-Interleaved Coded Modulation，BICM))相比是不同的，在传统的编码调制方案中，没有用于优化信道输入符号分布的分布匹配，并且速率匹配是通过调整FEC码的参数完成的。
PAS系统的关键部分是ShEnc。一般来说，ShEnc旨在在输出端产生一个符号序列(随机变量)，在给定符号序列作为输入(通常具有均匀概率分布)的情况下，该符号序列具有期望的概率分布。由于这个原因，有时ShEnc称为分布匹配器，ShDec称为分布逆匹配器或分布解匹配器。在本文中，除非另有说明，否则假设ShEnc和分布匹配器以及ShDec和分布逆匹配器是相同的，即这些术语可以互换使用。
图8中所示的PAS系统(例如参见G.等人,“Bandwidth efficient andrate-matched low-density parity-check coded modulation”，IEEE Trans.Commun.，第63卷，第12期，2015年12月)的工作原理如下，其中n个符号的序列(表示为随机变量)表示为即/>
0.假设传输2m—振幅移位键(amplitude shift key，ASK)字母表中的nC个符号的块。
1.kC个均匀分布的输入比特的序列进入ShEnc。
2.ShEnc输出字母表上的具有分布为PA的nC个振幅的序列
3.通过固定的映射bA，每个振幅，具体是独立地进行映射，映射到长度为m-1的对应比特标签。
4.(m-1)nC比特的二进制序列(该二进制序列由级联比特标签组成)由比率为R＝(m-1)/m的系统FEC编码器进行编码，即，对于每个振幅产生一个奇偶校验比特。
5.二进制序列使用反向映射/>映射回到振幅。nC个奇偶校验比特的二进制序列/>通过如下表达式映射至符号S：
6.nC个振幅和符号的序列和/>以元素方式相乘，并且缩放Δ倍，以获得信道输入符号。
DM通常是在块到块的基础上执行的，即，ShEnc将固定长度为kC的均匀分布的输入二进制序列映射到根据期望的目标概率分布进行分布的符号的固定长度为nC的序列。映射应该是一对一的。通常考虑非二进制分布匹配，其中输入序列为二进制，输出序列为非二进制。已经表明，非二进制DM(具有非二进制输出序列)可以由并行二进制DM(具有二进制输出序列)和映射器执行，例如，参见M.Pikus和W.Xu，“Bit-level probabilistically shapedcoded modulation”，IEEE Commun.Lett.，第21卷，第9期，2017年9月。
到目前为止，DM是由恒定组成分布匹配器(Constant Composition DistributionMatcher，CCDM)执行的，例如，参见P.Schulte，G.“Constant CompositionDistribution Matching”，IEEE Trans.Inf.Theory，第62卷，第1期，2016，或在二进制情况下，DM是由n中取m的码或恒定权重码执行，例如，参见T.V.Ramabadran，“A coding schemefor m-out-of-n codes”，IEEE Trans.Commun.，第38卷，1990年8月。请注意，在二进制情况下，CCDM减少为n中取m的码。
DM可以被视为一种编码方案，其中数据序列被编码为具有特定分布的码字(输出序列)。DM总是可以表示为从数据序列到码字的映射，例如，参见图9所示的CCDM码本，输出长度n＝4，比特1的输出概率为P(1)＝0.25。
图9所示的小示例可以被实现为查找表。然而，当输出序列较短时，ShEnc的性能较差。在图9中，k＝2个信息比特被编码为n＝4个输出符号，P(1)＝0.25。这给出了k/n＝0.5的编码率。如果输出长度要增加到例如n＝16，则可能有个可能的输出序列，从中可以使用/>个序列，并且可以用长度为/>的二进制输入序列对该1024个序列进行双射标记。编码率为k/n＝10/16＝5/8。这是优于对于来自图9所示的码本的ShEnc的0.5(关于CCDM的更多细节，请参见下文)。图9的小示例相应地示出了对于较长的输出序列，数据可以更有效地编码为整形序列。然而，对于较长的输出序列，仍然无法通过查找表的方式实现ShEnc(因为使用了太多的存储器，因为需要存储n2k比特)。因此，基于算术编码的高效算法用于CCDM码和n中取m的码。
下面将简要描述CCDM是如何工作的。从更一般的角度来看，该描述涉及非二进制CCDM。CCDM以块为单位工作，即，其以一个比特序列作为输入，并在输出端产生一个符号序列。输出分布PA通过输出nC个某种类型符号的序列进行仿真，例如，输出序列/>包括来源于/>的固定数量的独特符号ai。
然后，序列中符号的经验分布为：
其中，为符号ai在输出序列/>中出现的次数，/>在这种情况下，CCDM的工作方式如下：
0.输入参数：PA，nC
1.找到输出序列的经验分布，该经验分布接近于目标分布PA。找到经验分布相当于找到了i＝1,...,2m-1。例如，可以进行一个简单的舍入：/>
2.利用找到的经验分布计算序列的数量。
其中，是多项式系数。
3.选择输入长度为(其中/>表示向下取整函数，即，不大于x的最大整数)，因为这是可用于双射标记序列的最大比特数。随机选择/>序列，并定义二进制输入序列和所选输出序列之间的一对一映射。基于算术编码的映射的有效实现可以参见P.Schulte，G./>“Constant Composition Distribution Matching”，IEEETrans.Inf.Theory，第62卷，第1期，2016。
现在描述第一个具体示例。假设相应的目标概率PA＝{6/12,3/12,2/12,1/12}以及nC＝12。
CCDM可以精确地匹配输出序列的经验分布，即，不需要近似。事实上，CCDM寻找使KL(Kullback-Leibler)散度最小化的经验分布/>KL散度/>是两个概率分布/>和PA的函数，概率分布/>和PA在相同的字母表/>上定义。例如：/> 我们有：
并且，
na＝{6,3,2,1}，
也就是说，有55440个序列满足期望的目标分布，长度为nC＝12，即，有55440个序列，其中A出现6次，B出现3次，C出现2次，D出现1次。由于二进制序列用于标记序列，CCDM随机选择个序列，并用/>比特标记每个序列。使用算术编码可以有效地完成标记。
现在参照图10所示的码本，描述第二具体示例。现在考虑二进制CCDM(o字母表A＝{0,1})，输出长度n＝4，输出概率P(1)＝0.5(实际上在这种情况下不需要整形，但这是一个有见地的示例)。CCDM使用图10中的码本(所有可能的输出序列)。
事实上，CCDM将如上所述只使用4个序列。这对应于一个码字中编码的2个数据比特。值得注意的是，图10中的码本称为“基础码本”，而CCDM实际使用的码本，即基础码本大小为4的子码本，称为“实际码本”。可以通过将算术编码算法应用于基础码本，获得实际码本。
不利的是，所有上述方法和示例，特别是CCDM的方法和示例，均显示出较低的信息速率(即，在整形序列中传送的数据太少)，以及在输出目标分布方面较低的灵活性(可用P(1)的选择较少)。
发明内容
针对上述缺点，本发明旨在改进用于DM的传统方法，特别是对CCDM的改进。本发明的目的是介绍一种用于块到块DM的设备和方法，其允许更高的传输速率(即，在ShEnc的输出序列中编码更多的信息比特)。此外，该设备和方法应该能够使输出目标分布具有更大的灵活性。
通过所附独立权利要求中提供的解决方案实现了本发明的目的。在从属权利要求中进一步限定了本发明的有利实施方式。
本发明总体上提出了具有码本的DM，该码本具有更多的码字(对于相同的输出长度n和概率P(1))，并且可以通过算术编码算法(编码器/解码器)有效地编码，就像CCDM使用的码本一样。本发明主要针对二进制情况进行描述，但可以将其应用于非二进制DM。
本发明的一个主要思想是在根据本发明实施例的设备或方法中，使用多组成(Multi-Composition，MC)码本(基础码本，或修剪的和/或打孔的基础码本)来进行信号整形，以便实现ShEnc和/或ShDec。具体地，具有特殊性能的MC码本(例如，包含多个组成的所有码字并且按字典顺序排列的码字)可以利用算术编码算法有效地使用。因此，本发明基于MC码本及其构造，进一步基于，具体是通过使用算术编码算法，根据消息符号生成MC码字，以及通过使用算术编码算法根据MC码字生成消息符号。
本发明的第一方面提供了一种用于概率信号整形的设备，所述设备包括处理器，所述处理器用于：接收符号的第一输入序列，基于算术编码算法执行编码，以将所述第一输入序列映射到符号的第一输出序列，接收符号的第二输入序列，基于相同的所述算术编码算法执行编码，以将所述第二输入序列映射到符号的第二输出序列，其中，所述第一和第二输出序列被编码为具有相同的块长度；并且其中，所述第一和第二输出序列具有不同的组成。在此，相同的算术编码算法具体是指具有相同参数(例如，分支概率、输出和输入长度、修剪参数等)的算术编码算法。
至少在本文中，术语“输出序列”也称为“码字”。也就是说，这两个术语可以互换使用。码字/输出序列可以基于基础码本。
“概率信号整形”是一种编码方案，旨在接近符号的输出序列的特定概率分布。该方案应该能够对符号的输出序列进行解码，以获得数据(输入符号序列)。
序列的“块长度”是序列中符号的数量。
序列的“组成”描述和/或包括元组，该元组包括来自字母表的特定符号的序列中出现的次数。例如，对于二进制字母表A＝{0,1}，序列1011的组成＝(0的数量，1的数量)＝(1，3)。
第一方面的设备使用不同组成的输出序列(码字)以映射不同的输入序列。因此，该设备用于使用来自MC码本的MC码字。这种MC码本比传统的CC码本大，但是可以用相同的算术编码算法更有效地进行编码。因此，编码具有相同的复杂度。然而，较大的码本允许每个码字传送更多的数据比特。此外，当选择例如P(1)时，MC码本允许更大的灵活性。
在第一方面的实现方式中，所述处理器用于：基于一个或多个参数计算所述输出序列，其中，具体地，所述参数作为输入被接收。
该一个或多个参数可以包括概率参数、块长度和/或用于算术编码的参数。这样，编码变得更加高效。这种实现方式的步骤可以在基于算术编码的编码期间执行。
在第一方面的另一实现方式中，基于所述输出序列的传输信道的特性(例如，SNR、路径损耗、衰落)，选择不同的组成。
因此，可以选择码字(输出序列)，从而优化信道上的传输速率或信道容量。
在第一方面的另一种实现方式中，所述处理器还用于：具体是基于最高有效符号，具体是按照字典顺序，对所述输出序列进行排序。在此，序列的排序是指具有“较高值”的输入序列，例如‘11’>‘10’，被分配有具有“较高值”的码字，例如‘1000’>‘0100’(例如参见图9)。
这种排序能够有效地将输入序列编码为输出序列。这种实现方式的步骤可以在基于算术编码的编码期间执行。“字典顺序”描述按字母顺序。这是基于单词组成字母的字母顺序对单词按字母顺序排序的方式的一种概括。这种概括主要在于定义有限字母的元素序列的总顺序。
在第一方面的另一实现方式中，所述处理器还用于：访问基础码本和/或所述基础码本的参数；对所述基础码本和/或所述基础码本的参数进行处理，以获得修剪的基础码本，以及根据所述修剪的基础码本，计算所述输出序列。
修剪允许获得更通用的基础码本。“修剪”是指从基础码本的顶部或底部(顶部和底部适用于字典顺序)移除一定数量的码字。算术编码算法(编码器/解码器)从不使用被移除的码字。这种实现方式的步骤可以在基于算术编码的编码期间执行。
获得修剪的基础码本包括获得修剪的基础码本的参数。其优点是，如果完整的基础码本具有大的尺寸，则获取和/或处理完整的基础码本可能会很繁琐。码字(即，输出序列)的计算可以基于基础码本或修剪的基础码本的参数，并且可以通过算术编码来执行。
在第一方面的另一实现方式中，所述处理器还用于：均匀地对所述基础码本、所述基础码本的参数和/或所述修剪的基础码本进行打孔，以获得所述输出序列。
打孔可以选择最终的码字，从而优化例如编码效率或传输速率。“打孔”是指从(修剪或未修剪的)基础码本中跳过(移除)某些码字。算术编码算法从(修剪或未修剪的)基础码本中选择一定数量的码字。如果要选择的码字的数量小于修剪的基础码本中的码字的数量，则一些码字将被跳过(打孔)。打孔通常均匀地在(修剪或未修剪的)基础码本上完成，并由算术编码器/解码器隐式完成。当同时使用打孔和修剪时，可以在修剪之后或之前进行打孔。在我们优选的实现中，打孔是在修剪之后完成的。这种实现方式的步骤可以在基于算术编码的编码期间执行。均匀打孔包括通过算术编码的打孔。
在第一方面的另一实现方式中，所述设备是整形编码器，所述第一和第二输入序列中的至少一个具有均匀的概率分布，并且所述第一和第二输出序列中的至少一个具有预定的目标概率分布。
均匀概率分布也可以包括基本均匀的概率分布。目标分布还包括与预定目标分布基本相同的分布。因此，概率信号编码可以由设备执行。
在第一方面的另一实现方式中，所述设备是整形解码器，所述第一和第二输出序列中的至少一个具有均匀的概率分布，并且所述第一和第二输入序列中的至少一个具有预定的目标概率分布。
因此，概率信号解码可以由设备执行。
本发明的第二方面提供了一种发射机，其包括根据第一方面或其任一实现方式所述的设备。
本发明的第三方面提供了一种接收机，其包括根据第一方面或其任一实现方式所述的设备。
因此，第二和第三方面的发射机和接收机分别享有第一方面所述的设备的所有优点和效果。
本发明的第四方面提供了一种用于概率信号整形的方法，包括：接收符号的第一输入序列，基于算术编码算法执行编码，以将所述第一输入序列映射到符号的第一输出序列，接收符号的第二输入序列，基于相同的所述算术编码算法执行编码，以将所述第二输入序列映射到符号的第二输出序列，其中，所述第一和第二输出序列被编码为具有相同的块长度；并且其中，所述第一和第二输出序列具有不同的组成。
根据第四方面的实现方式，基于所述算术编码算法执行编码包括：将具有均匀概率分布的输入比特序列映射到具有确定的目标概率分布的输出比特序列，或者将具有确定的目标概率分布的输入比特序列映射到具有均匀概率分布的输出比特序列。
第四方面的方法实现了第一方面所述的设备的所有优点和效果。该方法的实现方式可以添加对应于针对第一方面所述的设备的各种实现方式描述的附加特征的进一步的方法步骤。
本发明的第五方面提供了一种计算机程序产品，包括程序代码，所述程序代码用于控制根据第一方面或其任一实现方式所述的设备，或者用于在计算机上实现时执行根据第四方面或其实现方式所述的方法。
本发明的第六方面提供了一种具体是用于概率信号整形的码本，包括：与第一组成相关的多个输出序列；与第二组成相关的多个输出序列；其中，具体地，所述码本是基础码本或修剪的基础码本和/或打孔的基础码本。
这种MC码本可以比传统的CC码本大，但是可以用相同的算术编码算法更有效地进行编码。因此，基于MC码本的编码具有相同的复杂度。然而，较大的码本允许每个码字传送更多的数据比特。此外，当选择例如P(1)时，MC码本允许更大的灵活性。
根据第六方面的一种实现方式，所述码本包括：被排序的输出序列，具体是根据最高有效符号，具体是按字典顺序被排序的输出序列。
根据第六方面的另一实现方式，所述码本包括：一个或多个组成的，具体是每个组成的所有可能的输出序列。
这种MC码本允许通过算术编码算法进行最有效的编码。
根据第六方面的另一实现形式，所述第一组成和所述第二组成是相邻的组成。
这种码本允许通过算术编码算法进行最有效的编码。
本发明的第七方面提供了一种使用前述权利要求中任一项所述的码本的整形编码器，其中，所述整形编码器用于基于所述码本执行算术编码。
本发明的第八方面提供了一种使用前述权利要求中任一项所述的码本的整形解码器，其中，所述整形解码器用于基于所述码本执行算术编码。
应注意，本申请中描述的所有设备、元件、单元和装置可以用软件或硬件元件或其任意类型的组合来实现。由本申请中描述的各种实体执行的所有步骤以及由各种实体执行的功能旨在表示相应实体适于或用于执行相应的步骤和功能。即使在以下对特定实施例的描述中，由外部实体执行的特定功能或步骤未反映在执行该特定步骤或功能的该实体的特定详细元素的描述中，本领域技术人员应该清楚这些方法和功能可以在各自的软件或硬件元件，或者其任何种类的组合中实现。
附图说明
结合附图，将在下面对具体实施例的描述中解释本发明的上述方面和实现方式，其中，
图1示出了根据本发明一个实施例的设备。
图2示出了根据本发明一个实施例的MC基础码本。
图3示出了根据本发明一个实施例的MC基础码本。
图4示出了根据本发明一个实施例的基础码本的打孔和/或修剪，以便获得根据本发明实施例的打孔的和/或修剪的基础码本。
图5根据本发明实施例将CC码本(用于CCDM)与MC码本进行比较。
图6示出了根据本发明实施例的在PAS框架中具有BL-DM(Bit-LevelDistribution Matcher，比特级分布匹配器)的MC码本。
图7示出了根据本发明一个实施例的方法。
图8示出了传统的PAS系统。
图9示出了示例性传统CC码本。
图10示出了示例性传统CC码本。
具体实施方式
图1示出了根据本发明一个实施例的设备100。设备100被配置用于执行概率信号整形。设备100可以是ShEnc和/或可以包括在发射机中，或者可以是ShDec和/或可以包括在接收机中。设备100包括至少一个处理器101，处理器101用于至少实现如下所述的至少一个编码。
处理器101用于接收符号的第一输入序列102。此外，处理器101用于基于算术编码算法103执行编码，以将第一输入序列102映射到符号的第一输出序列104。
处理器101还用于接收符号的第二输入序列105。此外，处理器101用于基于相同的算术编码算法103(与用于对第一输入序列102进行编码相同)执行编码，以将第二输入序列105映射到符号的第二输出序列106。
第一和第二输出序列104、106具体地被编码为具有相同的块长度。此外，第一和第二输出序列104、106具有不同的组成，即，设备100用于执行MC编码。第一输入序列104和第二输出序列106都可以是从相同的基础码本中选择的码字，因此，该基础码本是MC码本。
图2示出了根据本发明一个实施例的基础码本200，具体是MC基础码本200。设备100可以使用基础码本200用于执行信号整形。然而，根据本发明的实施例(参见后面的图4)，设备100还可以使用修剪的基础码本400和/或打孔的基础码本401，即通过对基础码本200进行修剪和/或打孔而获得的码本，类似于图2中的码本。
本发明的基础码本200(以及同样的修剪和/或打孔的基础码本400、401)通常包括与第一组成201相关的多个第一输出序列104。图2所示的基础码本200示出了二进制情况下的具体示例，并且第一组成201示例性地示出为(1，2)，即，第一输出序列104包括一个“0”和两个“1”。本发明的基础码本200(以及同样的修剪和/或打孔的基础码本400、401)通常还包括与第二组成202相关的多个第二输出序列106。图2所示的基础码本200的第二组成201示例性地示为(2，1)，即，第二输出序列106包括两个“0”和一个“1”。
在下文中，描述了本发明的细节—通过图1所示的设备100，具体是处理器101，以及码本200(图2所示)、400或401来实现。
假设来自某个字符集A＝{a1,...,aM}的n个符号的序列序列的“组成”是元组，该元组包含序列中来自A的每个符号的出现次数，即：
(|{i：si＝a1}|,|{i：si:＝a2}|,...，|{i:si＝aM}|)
其中|x|表示x中的元素数量。例如，在二进制情况下A＝{0,1}，M＝2。长度n＝5的序列10111具有例如组成(1，4)，其中“1”指的是“0”的数量，“4”指的是“1”的数量。
如果两个组成对应于相同长度的序列，并且相差一个符号，那么这两个组成在词汇上就是相邻的。例如，组成(3，2)和(4，1)在词汇上是相邻的。
如果对于集合中的每一个组成，这些组成的集合是相邻的，则存在一些其他相邻的组成。例如，组成的集合{(5,0),(4,1),(3,2)}是相邻的，而组成的集合{(5,0),(3,2)}是不相邻的。
从这个意义上讲，CCDM使用CC码本(基础码本和实际码本是CC)。也就是说，每个输出序列具有固定的组成，即，具有每个符号的固定数量。在二进制情况下，该码本也称为恒定权重或n中取m的码本，其中n是块长度，m是码字的汉明权重。例如，图10所示的码本是权重为2的CC码本。
根据本发明实施例的设备100包括使用MC码本200，例如如图2所示。也就是说，设备100通常以MC码(MCC)进行操作。具体而言，允许这种MC码本中的码字，该码字具有特定的组成201、202。优选地，码本具有特殊的结构，因为存在用于将数据序列编码为码字并且以另一种方式对码字进行解码的特定有效算法。具体地，码本可以包括一个或多个组成201、202的所有码字，具体是每个组成201、202的所有码字。不同的组成201、202可以是相邻的组成。因此，可以基于用于码字传输的信道的特性和/或由设备100作为输入接收的参数来选择不同的组成201、202。
在二进制情况下，MCC是一个多权重或n中取[mL,mU]的码。具体地，n中取[mL,mU]的码字在基础码本200中具有汉明权重mL,(mL+1),...,mU。
图3示出了用于具体为P(0)＝0.5和n＝4的MC基础码本200的示例，即，4中取[1，3]的码本。当与图10中所示的CC码本相比时，MC基础码本200具有相同的参数P(0)＝0.5，n＝4，但是具有更多的码字(输出序列)。因此，使用该码本200的ShEnc可以使用13中取8的码字，这导致每个码字传输3个数据比特(与图10所示的示例中CCDM传输2个比特相对)。
当算术编码算法103应用于任何基础码本200时，将只选择特定的2k个码字。该2k个码字可以从基础码本200中选择。这些码字构成“实际码本”，其将被设备100(例如，ShEnc)有效地使用。实际码本也可以在编码之前从基础码本200获得。为此，如图4所示，设备100可以用于访问基础码本200(和/或基础码本200的参数)，并对基础码本200(和/或基础码本200的参数)进行处理以获得修剪的基础码本400。此外，设备100可以用于均匀地对基础码本200(和/或基础码本的参数)和/或修剪的基础码本400进行打孔，以获得打孔的基础码本401。
例如，可以根据以下步骤获得实际码本：
1.选择基础码本200(C)，其被定义为包含多个组成201、202的输出序列104、106的码本，在此，具体是相邻的组成201、202，例如，3中取[0，2]的码本。输出序列104、106(码字)优选地按照字典顺序排序，例如，根据0<1，剩余最高有效位(Most Significant Bit，MSB)。(字典顺序和不同的组成201、202允许通过算术编码/解码将数据有效地编码/解码为码字104、106。)
2.从C中选择包含例如M个(相邻)码字的子码本400(C')，并在C'中重新索引码字。也就是说，通过删除C中开头和/或结尾的一些码字对C进行修剪，以得到修剪的码本400(C')。这一步骤允许获得更多的码本。
3.均匀地对C'进行打孔，从而留下K个码字，形成打孔的MC码本401(C")。也就是说，C"包含来自C'的码字，索引为或/> 该步骤通过算术编码均匀地选择最终码字，从而获得设备100中使用的实际码本。可以假设所提出的打孔的码本401具有索引为0，1，...，K-1的码字。
来自上文定义的打孔的码本401的码字形成了图4的这些示例中的实际码本。使用基于算术编码的低复杂度的算术编码/解码算法，可以有效地对实际码本进行编码/解码。通常，由于存在2k个二进制输入数据序列，因此K被选择为2的幂。更多示例请参见下文的图示。
如同CCDM一样，本发明的MC码本200、400和401中的每一个都可以与基于算术编码的高效编码/解码一起使用，但是码本200、400、401比CCDM使用的码本更大。这导致更高的信息率，以及在选择符号的概率时更大的灵活性。
由于本发明的MC码本200、400、401改善了CC码本的性能，并且具有相同的编码/解码算法和复杂度，所以MC码本200、400、401可以用于需要高效DM的任何场景。这可以包括编码方案，其中数据应该在偏置的序列中进行编码，例如PSCM。
在图5中可以看出，n中取[0，m]的MC码本能够比CC码本传送更多的信息，并且能够提供更多PC(1)的选择。CC码本只能实现PC(1)＝{0,1/10,2/10,3/10,4/10,5/10}，而n中取[0，m]的码本可以实现更好的PC(1)集合。回想一下，n中取[0，m]的基础码本包括汉明权重为0，1，2，...，m的所有码字，并且CCDM基础码本仅具有权重为m的码字。
图6示出了具有所提出的多组成分布匹配(Multi-Composition DistributionMatching，MCDM)的误帧率(Frame Error Rate，FER)结果，即，对于使用n中取[0，m]的MC码本的ShEnc，例如，用作比特级分布匹配器(Bit-Level Distribution Matcher，BL-DM)的构建块，参见例如，M.Pikus和W.Xu，“Bit-level probabilistically shaped codedmodulation，”IEEE Commun.Lett.，第21卷，第9期，2017年9月。MCDM取代了BL-DM内部的CCDM。对于256-QAM调制以及长度为576和速率为5/6的WiMax LDPC码，获得了结果。对于三种传输速率1.8、2.8以及5.5b/CU进行了模拟。相对于具有CCDM的BL-DM的增益，所提出的FER＝10-3解决方案的增益分别为0.01dB、0.2dB和0.3dB。图5可以解释较高传输速率的较高增益。较高的传输速率具有较小的偏置比特级分布。在图6中，对于较小的偏置分布，相对于CCDM，MCDM的增益更高。可以得出这样的结论：对于更高的调制阶数(每个比特级的增益之和)，增益也更高。
图7示出了根据本发明一个实施例的方法700。方法700具体配置用于概率信号整形。方法700可以由图1所示的设备100执行，具体是在处理器101上实现。方法700也可以由包括设备100的发射机或接收机或者包括设备100的ShEnc或ShDec来执行。
方法700包括接收符号的第一输入序列102的步骤701。此外，方法700包括基于算术编码算法103执行编码，以将第一输入序列102映射到符号的第一输出序列104的步骤702。此外，方法700包括接收符号的第二输入序列105的步骤703。此外，方法700包括基于相同的算术编码算法103(与步骤702相同的)执行编码，以将第二输入序列105映射到符号的第二输出序列106的步骤704。因此，第一和第二输出序列104、106被编码为具有相同的块长度，并且第一和第二输出序列104、106具有不同的组成。
已经结合各种实施例作为示例以及实现对本发明进行描述。然而，通过对附图、本公开和独立权利要求的研究，本领域的技术人员可以理解和实现其它变化，并实施所要求保护的发明。在权利要求以及说明书中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个元件或其他单元可以实现权利要求中记载的若干实体或项目的功能。在相互不同的从属权利要求中记载的某些手段的事实并不表示这些手段的组合不能用于有利的实现。

Claims (16)

1.一种用于概率信号整形的设备，所述设备包括处理器，其特征在于，所述处理器用于：
接收符号的第一输入序列，
基于算术编码算法执行编码，以将所述第一输入序列映射到符号的第一输出序列，
接收符号的第二输入序列，
基于相同的所述算术编码算法执行编码，以将所述第二输入序列映射到符号的第二输出序列，
其中，所述第一输出序列和所述第二输出序列被编码为具有相同的块长度；并且
所述第一和第二输出序列具有不同的组成；
所述处理器还用于：
访问基础码本和/或所述基础码本的参数；
对所述基础码本和/或所述基础码本的参数进行处理，以获得修剪的基础码本，以及
根据所述修剪的基础码本，计算所述第一输出序列和所述第二输出序列。
2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述处理器用于：
基于一个或多个参数计算所述第一输出序列和所述第二输出序列，其中，所述一个或多个参数作为输入被接收。
3.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，
基于所述第一输出序列和所述第二输出序列的传输信道的特性，选择不同的组成。
4.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
基于最高有效符号，按照字典顺序，对所述第一输出序列和所述第二输出序列进行排序。
5.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
均匀地对所述基础码本、所述基础码本的参数和/或所述修剪的基础码本进行打孔，以获得所述第一输出序列和所述第二输出序列。
6.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，
所述设备是整形编码器，
所述第一输入序列和所述第二输入序列中的至少一个具有均匀的概率分布，并且
所述第一输出序列和所述第二输出序列中的至少一个具有预定的目标概率分布。
7.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，
所述设备是整形解码器，
所述第一输出序列和所述第二输出序列中的至少一个具有均匀的概率分布，并且
所述第一输入序列和所述第二输入序列中的至少一个具有预定的目标概率分布。
8.一种发射机，包括根据权利要求1至6中任一项所述的设备。
9.一种接收机，包括根据权利要求1至5和权利要求7中任一项所述的设备。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括程序代码，所述程序代码用于控制根据权利要求1至7中任一项所述的设备。
11.一种用于概率信号整形的码本，其特征在于，包括：
与第一组成相关的多个第一输出序列；
与第二组成相关的多个第二输出序列；
其中，所述码本是修剪的基础码本和/或打孔的基础码本。
12.根据权利要求11所述的码本，其特征在于，包括：被排序的所述第一输出序列和所述第二输出序列，是根据最高有效符号，按字典顺序被排序的。
13.根据权利要求11或12所述的码本，其特征在于，包括：
一个或多个组成的每个组成的所有可能的第一输出序列和所述第二输出序列。
14.根据权利要求11或12所述的码本，其特征在于，所述第一组成和所述第二组成是相邻的组成。
15.一种整形编码器，其特征在于，所述整形编码器使用权利要求11-14中任一项所述的码本，其中，所述整形编码器用于基于所述码本执行算术编码算法。
16.一种整形解码器，其特征在于，所述整形解码器使用权利要求11-14中任一项所述的码本，其中，所述整形解码器用于基于所述码本执行算术编码算法。
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