CN113067675A - 一种基于剪枝scl极化码译码的快速pdcch盲检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，包括以下步骤，确定搜索空间类型；计算该聚合等级下的CCEs候选集的起始位置，根据CCE聚合度，获取整个CCE候选集的长度和位置；将CCEs候选集进行解调、解扰、解速率匹配；进行极化码译码处理；计算比特LLR值；计算PM；对当前比特进行路径的扩展；路径剪枝；当N个比特译码结束，将最大PM对应路径通过CRC校验，校验成功，获取正确DCI，PDCCH盲检结束。本发明应用合适的盲检测流程算法在选定的CCEs候选集后，采用提出的剪枝SCL极化码译码算法，然后进行CRC校验，其性能稳定，有效提升了盲检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法。
背景技术
5G系统中，物理下行控制信道(Physical Downlink Control Channel，PDCCH)是系统上下行资源调度的控制器，承载着一个或多个终端(User Equipment，UE)的下行控制信息(Downlink Control Information，DCI)。DCI消息包括两种重要消息：一是公共控制信息，包括系统消息、寻呼消息等；二是UE特定消息，包括：上行功率控制、下行资源分配、用户授权、物理随机接入响应等。基站向UE终端发送消息时，由于UE终端数量较大，UE侧硬件计算资源、时延以及功耗的约束，同时由于无限资源的匮乏，为减少空口上的信令开销，基站在向UE发送PDCCH时，不会告知UE终端PDCCH承载的DCI消息类型，以及相对应的控制信道单元(Control Channel Elements,CCE)在时频资源中的位置。UE需要对整个控制资源集(ControlResourceSet，CORESET)区域进行盲检测。
5G系统中，搜索空间分类与LTE系统类似，也分为公共搜索空间、UE特定搜索空间。不同搜索空间下聚合等级不同，同时不同聚合等级下包含CCEs候选集个数也不同。在5GPDCCH中，公共搜索空间由聚合等级4、8、16组成，聚合等级4包含4个CCE候选集，聚合等级8包含2个CCE候选集，聚合等级16包含一个CCE候选集。UE特定搜索空间由聚合等级1、2、4、8、16组成，聚合等级1、2各包含6个CCE候选集，聚合等级4、8各包含2个CCE候选集，聚合等级16包含1个CCE候选集。由于UE终端不知道自己所需DCI在哪个时频域位置，但是它知道自己所需的是什么DCI消息，因此需要依次盲检测搜索空间的所有聚合等级下的CCEs候选集，直到盲检成功。
在5G系统中，5G与LTE在物理层控制信道设计上有很大的不同。在LTE系统中，PDCCH始终占据整个带宽，但在5G系统中，部分场景提出了更高的带宽需求，若PDCCH占据整个带宽则会造成极大资源浪费，UE只需要根据自身需求，占用一定带宽(即部分带宽)。同时，Polar码入选为5G标准中eMBB场景控制信道的编码方案，对于PDCCH，5G系统中采用Polar译码取代了LTE中Viterbi译码。PDCCH盲检测作为5G系统无线数据传输中的重要一环，同时也是PDCCH接收流程最核心部分，其盲检效率的快慢直接影响整个系统的效率。在保证正确解出UE所需的DCI的前提下，提高盲检测的可靠性，进一步缩短盲检时间，减少执行周期数，以应对5G各大场景的需求。
为了提高盲检效率，在提升盲检流程上，传统的穷搜方法，从聚合等级从低到高或者从高到低的顺序，依次对每个CCEs候选集检测，极端情况下，需要检测完所有的聚合等级及所有CCEs候选集，该方法简单，但盲检效率非常低；反馈型盲检方案，借助UE上报的信道质量指示器(Channel Quality Indicator，CQI)来确定当前盲检的聚合等级，但受信道质量好坏影响较大，性能不稳定；基于频谱感知的盲检方案，利用频谱感知，剔除无效的PDCCH候选集，减少PDCCH盲检次数，受通信环境影响较大，易出现误判的情况。无论盲检流程如何，对于选定的CCEs候选集都需经过解调、解扰、解速率匹配、Polar译码及CRC校验过程。Polar译码作为5G系统新提出的PDCCH译码方案，其复杂度的高低对PDCCH盲检流程的效率有重大影响。
发明内容
本发明要解决的问题是针对现有技术中所存在的上述不足而提供一种基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法提高5G系统PDCCH盲检测的可靠性以及检测效率。
为实现上述目的，本发明采用了如下的技术方案：一种基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1：确定搜索空间类型；
S2：计算该聚合等级下的CCEs候选集的起始位置，根据CCE聚合度，获取整个CCE候选集的长度和位置；
S3：将上述CCEs候选集进行解调、解扰、解速率匹配；
S4：进行极化码译码处理；
S5：计算当前比特LLR值，确定其是信息比特还是冻结比特；
S6：计算当前路径度量值PM；
S7：对当前比特进行路径的扩展；
S8：路径扩展到ui时，若当前路径条数小于L，则进入S5，继续进行后续信息比特的路径扩展；相反，则进入S9进行剪枝操作；
S9：路径剪枝；
S10：当前L条路径的PM值按照升序排列为PM1≤…≤PMl≤…≤PML，其每条子路径都包含原路径度量值PMl，和比特翻转后的路径度量值PMl+|αl|；
S11：进入下一信息比特翻转时，判断PML-1′与PML的大小，大于PML的路径直接删除，小于PML时占位PML，然后比较排序，找到新的PML，再按l减小的方向依次判断；
S12：若进行到某一信息比特时，其翻转后的路径如果都没有入选前L条，则该节点译码结束；
S13：当N个比特译码结束，将当前最大PM对应路径通过CRC校验，校验成功，获取正确DCI，PDCCH盲检结束；否则进入S2，对下一CCEs候选集进行盲检测。
进一步，S2中根据公式
计算该聚合等级下的CCEs候选集的起始位置；其中，L为CCE聚合等级；
为CCE候选集的起始位置；
是不同聚合等级对应的PDCCH最大候选集数目；
是关于
的参数；NCCE,p为当前CORESET中的CCE数目；nCI为载波指示；i是关于L的参数。
进一步，S4中SCL极化码译码器并行放置L个并行的SC译码器，分别记为SC1,SC2,...,SCN，初始化路径度量PM值为0。
进一步，S5中计算当前比特LLR值，确定其是信息比特还是冻结比特，其中左节点的LLR值表示为
右节点的LLR值表示为
计算公式如下：
在硬件友好型计算中公式(1)可修改为：
当LLR值大于等于0时，判决当前
为信息比特；若LLR值小于0时，当前
为冻结比特。
进一步，S6中PM计算公式如下：
其中，
表示第l条路径的第j个比特的估计值。在基于LLR的硬件友好型SCL译码算法中，公式(4)中PM值的计算可改为：
进一步，S9中根据候选的L条路径PM值并给出路径度量上界，若当前候选路径的度量值PM小于阈值，则直接删除该路径，避免冗余的路径扩展和复制操作。
相比于现有技术，本发明具有如下有益效果：
1、基于剪枝操作的SCL极化码译码方法，SCL译码算法修剪方案，利用当前信道信息/冻结比特的可靠性引入动态阈值，在解码过程的每个步骤中，路径度量小于阈值的候选路径被直接丢弃，避免冗余的路径扩展和复制操作；在保持容错区域内性能下降的情况下，尽可能多地删除冗余候选路径，降低了计算复杂度；
2、2L条路径排序占位选择方法，在特定情况下可以在达到L条路径时删除冗余路径，但是在受信道可靠性影响，存在没有路径被删除的情况；此时，L个SC译码器都被占用，L条路径翻转为2L条，通过比较，占位，选出最优L条路径；无需先验信息设置阈值，在不降低译码性能的条件下，有效降低排序复杂度，减少所需时间步数，提升Polar码译码效率；
3、由于PDCCH盲检的复杂性，UE终端需要对搜索空间下不同聚合等级的CCEs候选集一一进行盲检操作，每一次都需要经过解调、解扰、解速率匹配、Polar译码及CRC校验；Polar译码作为其中最复杂最耗时的模块，有效改善其译码性能，就能有效提升盲检效率；
4、优化了SCL译码算法修剪方案，在解码过程的每个步骤中，度量小于阈值的候选路径被直接丢弃，避免了冗余路径扩展；利用当前信道信息/冻结比特的可靠性引入动态阈值，在保持容错区域内性能下降的情况下，尽可能多地删除冗余候选路径，降低了计算复杂度；
5、设优化了自适应路径选择方案，该方案通过PM值排序占位，对码树路径分裂后的路径选择过程进行去冗余化计算，降低了PM值排序复杂度，有效减少了译码时间步数，在性能和时延方面都有较大提升。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1是本发明流程图；
图2是本发明快速剪枝SSCL极化码译码设计流程图；
图3是本发明某一译码过程基于PM值路径选择策略示意图；
图4为是本发明搜索空间CCEs候选集示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与作用更加清楚及易于了解，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步阐述：
本发明提出了一种基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1：确定搜索空间类型；根据高层参数确定搜索空间类型是公共搜索空间还是UE特定搜索空间；
S2：计算该聚合等级下的CCEs候选集的起始位置，根据CCE聚合度，获取整个CCE候选集的长度和位置；
S3：将上述CCEs候选集进行解调、解扰、解速率匹配；
S4：进行极化码译码处理；SCL极化码译码器并行放置L个并行的SC译码器，分别记为SC1,SC2,...,SCN，初始化路径度量PM值为0；
S5：计算当前比特LLR值，确定其是信息比特还是冻结比特；左节点的LLR值表示为
右节点的LLR值表示为
计算公式如下：
在硬件友好型计算中公式(1)可修改为：
S6：计算当前路径度量值PM；计算公式如下：
其中，
表示第l条路径的第j个比特的估计值。在基于LLR的硬件友好型SCL译码算法中，公式(4)中PM值的计算可改为：
S7：对当前比特进行路径的扩展；当译码信息比特ui时，存在
和
两条路径；当译码冻结比特ui时，只有
一条路径；每个SC译码器都需对N个信息比特u0,u1,…,uN-1分别进行路径的扩展，当译码ui时，存在
和
两条路径；
S8：路径扩展到ui时，若当前路径条数小于L，则进入S5，继续进行后续信息比特的路径扩展；相反，则进入S9进行剪枝操作；
S9：路径剪枝；根据候选的L条路径PM值并给出路径度量上界，若当前候选路径的度量值PM小于阈值，则直接删除该路径，避免冗余的路径扩展和复制操作。对某些j∈L的路径进行剪枝(删除)，其判决公式如下：
其中0≤α<1，α由当前极化信道的可靠性估计计算，特别当α＝1时，表示当前不进行剪枝，则进入S10，否则进入S5，进行后续比特计算；
动态阈值由L条路径的PM值共同来表征，L个PM值也表征了当前的极化信道的可靠性情况；对于极性码，通过高斯近似评估极化信道的可靠性；
S10：当前L条路径的PM值按照升序排列为PM1≤…≤PMl≤…≤PML，其每条子路径都包含原路径度量值PMl，和比特翻转后的路径度量值PMl+|αl|；
S11：进入下一信息比特翻转时，判断PML-1′与PML的大小，大于PML的路径直接删除，小于PML时占位PML，然后比较排序，找到新的PML，再按l减小的方向依次判断；
S12：若进行到某一信息比特时，其翻转后的路径如果都没有入选前L条，则该节点译码结束；
S13：当N个比特译码结束，将当前最大PM对应路径通过CRC校验，校验成功，获取正确DCI，PDCCH盲检结束；否则进入S2，对下一CCEs候选集进行盲检测。
具体实施例，S2中根据公式
计算该聚合等级下的CCEs候选集的起始位置；其中，L为CCE聚合等级；
为CCE候选集的起始位置；
是不同聚合等级对应的PDCCH最大候选集数目；
是关于
的参数；NCCE,p为当前CORESET中的CCE数目；nCI为载波指示；i是关于L的参数。
具体实施例，S4中SCL极化码译码器并行放置L个并行的SC译码器，分别记为SC1,SC2,...,SCN，初始化路径度量PM值为0。
具体实施例，S5中计算当前比特LLR值，确定其是信息比特还是冻结比特，其中左节点的LLR值表示为
右节点的LLR值表示为
计算公式如下：
在硬件友好型计算中公式(1)可修改为：
当LLR值大于等于0时，判决当前
为信息比特；若LLR值小于0时，当前
为冻结比特。
具体实施例，S6中PM计算公式如下：
其中，
表示第l条路径的第j个比特的估计值。在基于LLR的硬件友好型SCL译码算法中，公式(4)中PM值的计算可改为：
具体实施例，S9中根据候选的L条路径PM值并给出路径度量上界，若当前候选路径的度量值PM小于阈值，则直接删除该路径，避免冗余的路径扩展和复制操作。
作为具体实施例，经过S12步骤后的L条路径一定是当前PM值最小的L条路径，定义
表示第l条路径第i位翻转比特的PM值，对于1≤l≤L，当实现第i位翻转时，
所有翻转路径都大于
时，
仍然是L条候选路径最大的元素；否则，
不在属于前L最小PM值路径中。因此，如果分裂路径的PM值都大于，则该路径不属于最佳L路径。如S13所述，如果
所有翻转值都没有入选前L条路径时，后续比特的翻转PM值一定更大，就不再需要计算，此时当前翻转次数一定小于min(L-1,N)，相对传统SCL译码算法时间步数明显减少。
作为具体实施例，为了降低SCL译码的计算复杂度，在生存路径度量(PathMetric,PM)路径排序操作之后增加了一个剪枝操作，如果某个候选路径的度量值小于阈值，则直接删除该路径，以避免冗余的路径扩展和复制操作；剪枝操作后，对码树路径进行分裂，对分裂后的路径进行去冗余化计算，降低了PM值排序复杂度，有效减少了译码时间步数，以优化Polar译码性能提升盲检测效率。
作为具体实施例，基于剪枝操作的SCL极化码译码方法具体包括以下步骤：
S1：经过搜索空间及搜索空间下聚合等级选择后，获取该聚合等级下的CCEs候选集进行判断检测。
S2：当前CCEs候选集通过解调、解扰、解速率匹配，准备开始Polar译码处理。
S3：SCL极化码译码器并行放置了L个并行的SC译码器，分别记为SC1,SC2,...,SCN。
S4：初始化路径度量PM值为0。
S5：计算当前比特对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)，左节点的LLR值表示为
右节点的LLR值表示为
计算公式如下：
在硬件友好型计算中公式(1)可修改为：
S6：计算当前路径路径度量值PM，计算公式如下：
其中，
表示第l条路径的第j个比特的估计值。在基于LLR的硬件友好型SCL译码算法中，公式(4)中PM值的计算可改为：
S7：每个SC译码器都需对N个信息比特u0,u1,…,uN-1分别进行路径的扩展。当译码ui时，存在
和
两条路径。
S8：路径扩展到ui时，若当前路径条数小于L，则进入S5，继续进行后续信息比特的路径扩展。相反，则进入S9进行剪枝操作。
S9：路径剪枝。根据候选的L条路径PM值并给出路径度量上界，通过当前L条路径PM的总和，提出一个动态阈值。若当前候选路径的度量值PM小于阈值，则直接删除该路径，避免冗余的路径扩展和复制操作。对某些j∈L的路径进行剪枝(删除)，其判决公式如下：
其中0≤α<1。α由当前极化信道的可靠性估计计算。特别当α＝1时，表示当前不进行剪枝，则进入第二模块②，否则进入S5，进行后续比特计算。
S10：当N个比特译码结束，将当前最大PM对应路径通过CRC校验。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1：确定搜索空间类型；
S2：计算该聚合等级下的CCEs候选集的起始位置，根据CCE聚合度，获取整个CCE候选集的长度和位置；
S3：将上述CCEs候选集进行解调、解扰、解速率匹配；
S4：进行极化码译码处理；
S5：计算当前比特LLR值，确定其是信息比特还是冻结比特；
S6：计算当前路径度量值PM；
S7：对当前比特进行路径的扩展；
S8：路径扩展到ui时，若当前路径条数小于L，则进入S5，继续进行后续信息比特的路径扩展；相反，则进入S9进行剪枝操作；
S9：路径剪枝；
S10：当前L条路径的PM值按照升序排列为PM1≤…≤PMl≤…≤PML，其每条子路径都包含原路径度量值PMl，和比特翻转后的路径度量值PMl+|αl|；
S11：进入下一信息比特翻转时，判断PML-1′与PML的大小，大于PML的路径直接删除，小于PML时占位PML，然后比较排序，找到新的PML，再按l减小的方向依次判断；
S12：若进行到某一信息比特时，其翻转后的路径如果都没有入选前L条，则该节点译码结束；
S13：当N个比特译码结束，将当前最大PM对应路径通过CRC校验，校验成功，获取正确DCI，PDCCH盲检结束；否则进入S2，对下一CCEs候选集进行盲检测。
2.根据权利要求1所述的基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：S2中根据公式
计算该聚合等级下的CCEs候选集的起始位置；其中，L为CCE聚合等级；
为CCE候选集的起始位置；
是不同聚合等级对应的PDCCH最大候选集数目；
是关于
的参数；NCCE,p为当前CORESET中的CCE数目；nCI为载波指示；i是关于L的参数。
3.根据权利要求1所述的基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：S4中SCL极化码译码器并行放置L个并行的SC译码器，分别记为SC1,SC2,...,SCN，初始化路径度量PM值为0。
4.根据权利要求1所述的基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：S5中计算当前比特LLR值，确定其是信息比特还是冻结比特，其中左节点的LLR值表示为
右节点的LLR值表示为
计算公式如下：
在硬件友好型计算中公式(1)可修改为：
当LLR值大于等于0时，判决当前
为信息比特；若LLR值小于0时，当前
为冻结比特。
5.根据权利要求1所述的基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：S6中PM计算公式如下：
其中，
表示第l条路径的第j个比特的估计值。在基于LLR的硬件友好型SCL译码算法中，公式(4)中PM值的计算可改为：
6.根据权利要求1所述的基于剪枝SCL极化码译码的快速PDCCH盲检测方法，其特征在于：S9中根据候选的L条路径PM值并给出路径度量上界，若当前候选路径的度量值PM小于阈值，则直接删除该路径，避免冗余的路径扩展和复制操作。
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