CN113411135A - Fso中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统 - Google Patents

Fso中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统，包括：采用脉冲幅度调制，根据湍流信道条件构建SDT‑AMB优化模型，基于SDT‑AMB优化模型得到最佳概率分布整形；CCDM按照最佳概率分布整形输入序列，经比特映射后得到整形比特序列；对整形比特序列采用系统极化码编码，利用SDT比特交换和反交换进行编码保护，得到疏密有序的符号序列；将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR；对LLR序列进行译码，得到整形比特估计序列；整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值。

Description

FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统
技术领域
本发明涉及自由空间光通信中的信道编码和概率整形应用领域，具体地，涉及自由空间光通信中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统，更为具体地，涉及适合信道编码的高阶调制概率整形方案，涉及采用基于疏密传输的概率整形极化码方案。
背景技术
自由空间光(Free Space Optics,FSO)通信具有大带宽、免费频谱、高数据速率和易于部署等优点。单极性脉冲幅度调制(M-ary Pulse Amplitude Modulation,PAM-M)被认为是FSO系统的一个很有前途的候选信号，因为它可以在FSO信道上实现接近容量的性能。通过编码调制技术，即高阶调制方案和信道编码的联合设计，可以实现高效的FSO通信,常见的编码调制技术有多级编码调制(Multilevel code modulated，MLC)与比特交织编码调制(Bit Interleaved Coded Modulation，BICM)，BICM计算复杂度低于MLC。而通过星座整形可进一步减小传输速率与香农极限的差值。其中概率整形在最近几年受到越来越多的关注，因为它具有更高的整形增益和速率适应性等优点。
专利文献CN108809375A(申请号：CN201810391782.4)公开了一种基于概率整型的低精度大规模天线系统及其编码调制方法，所述低精度大规模天线系统中，发送端对信息比特进行概率整形编码、信道编码以及星座映射，接收端对接收信号进行低精度量化处理、概率整形检测、信道译码以及逆向概率整形，从而检测出信息比特，所述编码调制设计方法包括：分析低精度量化对所述低精度大规模天线系统的发送星座图能量分布的影响，基于分析结果及接收端的信道类型，对发送端发送概率分布进行优化，获得最优传输发送概率，基于所述最优传输发送概率实现编码调制设计。
对通信系统来说，概率整形与信道编码的结合是具有挑战性，国内外也提出了许多不同方案，例如Gallager提出采用“多对一映射”进行非均匀符号整形，但其与信道编码结合存在明显的挑战，解除接收机端的多对一映射会增加系统的复杂性；Trellis Shaping方案在FEC编码后整形，容易产生错误传播和错误同步等问题，是一种不灵活的设计等。Georg
Figure BDA0003158439280000021
提出的概率幅度整形(Probabilistic Amplitude Shaping，PAS)，虽然利用星座点的对称性，优化后的概率成对出现的，但FSO中传输的是单极性信号不具有对称性，因此PAS不能在FSO信道中直接扩展。Ahmed Elzanaty则指出对于PAM-M信号可以通过疏密传输(Sparse Dense Transmission,SDT)(“疏”是指整形符号，“密”则是均匀符号)自适应优化星座点的概率分布以接近FSO信道容量，但文章仅考虑概率整形与线性分组码LDPC(Low-Density Parity-Check)的结合，并未讨论极化码如何实现SDT。同时Ahmed Elzanaty仅解决了慢衰落信道下的容量优化，缺少对快衰落的湍流信道的建模和分析。
本发明在快衰落湍流信道的基础上，实现基于疏密传输的概率整形极化码方案。一方面根据不同的信道条件建立优化模型自适应地调整待优化参数以最大化系统容量。另一方面本发明设计的SDT比特交换与极化码结合，保护整形概率不被校验比特破坏，实现基于极化码的疏密传输。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统。
根据本发明提供的一种FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法，包括：
步骤S1：采用PAM调制，根据湍流信道条件构建SDT-AMB优化模型，基于SDT-AMB优化模型得到最佳概率分布整形；
步骤S2：CCDM按照最佳概率分布整形输入序列，序列经比特映射后得到整形比特序列；
步骤S3：对整形比特序列采用系统极化码编码，利用SDT比特交换与反交换进行编码保护，得到疏密有序的符号序列；
步骤S4：将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；
步骤S5：接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR；
步骤S6：对LLR序列进行译码得到整形比特估计序列；
步骤S7：整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
所述SDT-AMB优化模型是优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率，最大化通信系统可达信息速率。
优选地，所述步骤S1采用：
采用PAM-M调制，M表示星座点个数；在FSO系统中光信号具有非负性，设置PAM-M的星座点幅度值为A＝[0,1,....,M-1]；给定光信号的强度衰落为h，星座点间隔Δ和编码速率c，SDT方案下的FSO系统的可达信息速率采用：
RSDT(h,Δ,Ps)＝cIs(X；Y|Δ,h)+(1-c)Iu(X；Y|Δ,h) (1)
其中，Is(X；Y|Δ,h)表示在给定信道条件下整形符号的互信息；Iu(X；Y|Δ,h)则表示均匀符号的互信息；X表示发送符号序列；Y表示接收符号序列；
给定整形概率Ps时，SDT方案中第j个发送符号Xj的概率P(Xj)为：
Figure BDA0003158439280000031
其中，n1表示整形符号总数；n2表示均匀校验符号总数，且c＝n1/(n1+n2)；
在FSO系统中，采用光功率限制E[ΔA]≤Pav进行功率约束，建立遍历可达信息速率模型，采用：
Figure BDA0003158439280000032
Figure BDA0003158439280000033
为减少待求解的优化参数，使星座点概率近似服从Maxwell-Boltzmann分布，建立SDT-AMB模型，采用：
Figure BDA0003158439280000034
其中，v与ρ是Maxwell-Boltzmann分布中的超参数，用于调整星座点的概率分布Ps；Av表示归一化参数，使得Ps和为1；Δ表示星座间隔；h表示光信号的衰落强度；f(h)表示衰落强度h的概率密度函数；服从Gamma-Gamma分布，A表示星座点幅度值序列，c表示编码速率；M表示星座点个数，Pav表示发射平均功率；
当给定编码速率c、星座间隔Δ和光信号的衰落强度h的概率分布函数f(h)时，通过最优化SDT-AMB模型优化参数v与ρ，得到优化的概率分布Ps；利用黄金分割算法得到固定编码速率下的优化的Δ和概率分布Ps；再逐次比较不同编码速率下的遍历可达信息速率，选择最大值对应的参数c，Δ和Ps分别作为c*，Δ*和Ps *。
优选地，所述步骤S3采用：
步骤S3.1：对整形比特序列进行SDT比特交换，将整形比特全部放置于极化码的信息位中；
步骤S3.2：对交换后的序列进行系统极化码编码；
步骤S3.3：对编码码字进行SDT比特反交换，得到包括整形比特序列和均匀校验比特序列；
步骤S3.4：将包括整形比特序列和均匀校验比特序列映射为疏密有序的符号序列。
优选地，所述接收端采用：
yj＝ηhjΔxj+nj，
其中，η是PIN或APD的接收效率；xj是单极性PAM-M的幅度值；nj是均值为0方差为σ2的加性高斯白噪声；hj代表大气湍流的起伏强度。
优选地，所述步骤S5采用：
接收端估计信道状态信息，在湍流强度为h的情况下，第j个接收符号yj的第l个比特级的LLR表示为：
Figure BDA0003158439280000041
其中，1≤l≤m；m表示调制阶数；Bj,l表示第j个符号的第l比特级；χ是每个星座点的符号映射，χ[l,0]，χ[l,1]分别表示χ对应的比特映射的第l比特级为0和1。
优选地，所述步骤S6采用：
步骤S6.1：对LLR序列进行SDT比特交换；
步骤S6.2：系统极化码根据比特变化后的LLR序列译码，得到信息比特序列；
步骤S6.3：对信息比特序列进行SDT比特反交换，得到整形比特估计序列。
根据本发明提供的一种FSO中基于疏密传输的概率整形极化码系统，包括：
模块M1：采用PAM调制，根据湍流信道条件构建SDT-AMB优化模型，基于SDT-AMB优化模型得到最佳概率分布整形；
模块M2：CCDM按照最佳概率分布整形输入序列，序列经比特映射后得到整形比特序列；
模块M3：对整形比特序列采用系统极化码编码，利用SDT比特交换与反交换进行编码保护，得到疏密有序的符号序列；
模块M4：将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；
模块M5：接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR；
模块M6：对LLR序列进行译码得到整形比特估计序列；
模块M7：整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
所述SDT-AMB优化模型是优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率，最大化通信系统可达信息速率。
优选地，所述模块M1采用：
采用PAM-M调制，M表示星座点个数；在FSO系统中光信号具有非负性，设置PAM-M的星座点幅度值为A＝[0,1,....,M-1]；给定光信号的强度衰落为h，星座点间隔Δ和编码速率c，SDT方案下的FSO系统的可达信息速率采用：
RSDT(h,Δ,Ps)＝cIs(X；Y|Δ,h)+(1-c)Iu(X；Y|Δ,h) (1)
其中，Is(X；Y|Δ,h)表示在给定信道条件下整形符号的互信息；Iu(X；Y|Δ,h)则表示均匀符号的互信息；X表示发送符号序列；Y表示接收符号序列；
给定整形概率Ps时，SDT方案中第j个发送符号Xj的概率P(Xj)为：
Figure BDA0003158439280000051
其中，n1表示整形符号总数；n2表示均匀校验符号总数，且c＝n1/(n1+n2)；
在FSO系统中，采用光功率限制E[ΔA]≤Pav进行功率约束，建立遍历可达信息速率模型，采用：
Figure BDA0003158439280000052
Figure BDA0003158439280000053
为减少待求解的优化参数，使星座点概率近似服从Maxwell-Boltzmann分布，建立SDT-AMB模型，采用：
Figure BDA0003158439280000061
其中，v与ρ是Maxwell-Boltzmann分布中的超参数，用于调整星座点的概率分布Ps；Av表示归一化参数，使得Ps和为1；Δ表示星座间隔；h表示光信号的衰落强度；f(h)表示衰落强度h的概率密度函数；服从Gamma-Gamma分布，A表示星座点幅度值序列，c表示编码速率；M表示星座点个数，Pav表示发射平均功率；
当给定编码速率c、星座间隔Δ和光信号的衰落强度h的概率分布函数f(h)时，通过最优化SDT-AMB模型优化参数v与ρ，得到优化的概率分布Ps；利用黄金分割算法得到固定编码速率下的优化的Δ和概率分布Ps；再逐次比较不同编码速率下的遍历可达信息速率，选择最大值对应的参数c，Δ和Ps分别作为c*，Δ*和Ps *。
优选地，所述模块M3采用：
模块M3.1：对整形比特序列进行SDT比特交换，将整形比特全部放置于极化码的信息位中；
模块M3.2：对交换后的序列进行系统极化码编码；
模块M3.3：对编码码字进行SDT比特反交换，得到包括整形比特序列和均匀校验比特序列；
模块M3.4：将包括整形比特序列和均匀校验比特序列映射为疏密有序的符号序列。
优选地，所述模块M6采用：
模块M6.1：对LLR序列进行SDT比特交换；
模块M6.2：系统极化码根据比特变化后的LLR序列译码，得到信息比特序列；
模块M6.3：对信息比特序列进行SDT比特反交换，得到整形比特估计序列。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、提供了基于极化码的概率整形方案，使通信系统不再受限于概率幅度整形框架，摆脱了成对概率的限制，疏密传输的方式可实现任意概率整形；
2、本发明所提的SDT-AMB优化模型可根据信道条件自适应地调整待优化参数，最大化系统可达信息速率；
3、本发明设计的SDT比特交换与极化码结合，保护整形概率不被校验比特破坏，实现基于极化码的疏密传输。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明提供的在自由空间光通信中基于疏密传输的概率整形极化码方案的整体系统框图；
图2为本发明提出的在自由空间光通信中基于疏密传输的概率整形极化码方案的步骤流程图；
图3为采用PAM4调制时，SDT比特交换机制过程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例1
为了提供一种基于极化码的概率整形方案，使系统不再受限于的概率幅度整形框架和摆脱成对概率的限制。本发明的目的是实现基于疏密传输的概率整形极化码方案。根据不同的信道条件建立SDT-AMB(SDT Approximate Maxwell Boltzmann)优化模型自适应地调整待优化参数以最大化系统可达信息速率。本发明设计的SDT比特交换与极化码结合，保护整形概率不被校验比特破坏，实现基于极化码的疏密传输。
本发明是通过以下技术方案实现的。
一种在自由空间光通信中基于疏密传输的概率整形极化码方案，根据湍流信道条件，构建SDT-AMB优化模型，通过优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率最大化系统可达信息速率；本发明设计的SDT比特交换与极化码结合，保护整形概率不被校验比特破坏，实现基于极化码的疏密传输。
根据本发明提供的一种自由空间光通信(Free Space Optics,FSO)中基于疏密传输(Sparse Dense Transmission,SDT)的概率整形极化码方法，包括：
步骤S1：采用PAM调制，根据湍流信道条件构建SDT-AMB(SDT ApproximateMaxwell Boltzmann)优化模型，基于SDT-AMB优化模型得到最佳概率分布整形；
步骤S2：CCDM(Constant Composition Distribution Matching,常数成分分布匹配器)按照最佳概率分布整形输入序列，序列经比特映射后得到整形比特序列；
步骤S3：对整形比特序列采用系统极化码编码，利用SDT比特交换与反交换进行编码保护，得到疏密有序的符号序列；
步骤S4：将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；
步骤S5：接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR(LogLikelihood Ratio对数似然函数比)；
步骤S6：对LLR序列进行译码(即编码的逆运算)得到整形比特估计序列；
步骤S7：整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
所述SDT-AMB优化模型是优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率，最大化通信系统可达信息速率。
具体地，所述步骤S1采用：
采用PAM-M调制，M表示星座点个数；在FSO系统中光信号具有非负性，设置PAM-M的星座点幅度值为A＝[0,1,....,M-1]；给定光信号的强度衰落为h，星座点间隔Δ和编码速率c，SDT方案下的FSO系统的可达信息速率采用：
RSDT(h,Δ,Ps)＝cIs(X；Y|Δ,h)+(1-c)Iu(X；Y|Δ,h) (1)
其中，Is(X；Y|Δ,h)表示在给定信道条件下整形符号的互信息；Iu(X；Y|Δ,h)则表示均匀符号的互信息；X表示发送符号序列；Y表示接收符号序列；
给定整形概率Ps时，SDT方案中第j个发送符号Xj的概率P(Xj)为：
Figure BDA0003158439280000081
其中，n1表示整形符号总数；n2表示均匀校验符号总数，且c＝n1/(n1+n2)；
在FSO系统中，采用光功率限制E[ΔA]≤Pav进行功率约束，建立遍历可达信息速率模型，采用：
Figure BDA0003158439280000091
Figure BDA0003158439280000092
为减少待求解的优化参数，使星座点概率近似服从Maxwell-Boltzmann分布，建立SDT-AMB模型，采用：
Figure BDA0003158439280000093
其中，v与ρ是Maxwell-Boltzmann分布中的超参数，用于调整星座点的概率分布Ps；Av表示归一化参数，使得Ps和为1；Δ表示星座间隔；h表示光信号的衰落强度；f(h)表示衰落强度h的概率密度函数；服从Gamma-Gamma分布，A表示星座点幅度值序列，c表示编码速率；M表示星座点个数，Pav表示发射平均功率；
当给定编码速率c、星座间隔Δ和光信号的衰落强度h的概率分布函数f(h)时，通过最优化SDT-AMB模型优化参数v与ρ，得到优化的概率分布Ps；利用黄金分割算法得到固定编码速率下的优化的Δ和概率分布Ps；再逐次比较不同编码速率下的遍历可达信息速率，选择最大值对应的参数c，Δ和Ps分别作为c*，Δ*和Ps *。
具体地，所述步骤S3采用：
步骤S3.1：对整形比特序列进行SDT比特交换，将整形比特全部放置于极化码的信息位中；
步骤S3.2：对交换后的序列进行系统极化码编码；
步骤S3.3：对编码码字进行SDT比特反交换，得到包括整形比特序列和均匀校验比特序列；
步骤S3.4：将包括整形比特序列和均匀校验比特序列映射为疏密有序的符号序列。
更为具体地，记PAM-M调制的阶数为m，且满足
Figure BDA0003158439280000094
码长为N的极化码需要凿孔p比特适配调制阶数m，满足p＝Nmodm。令F表示极化码构建中的除去前p个凿孔后的冻结位索引集合，U表示除去前p个凿孔后的信息位索引集合，两者有如下关系：
U∪F＝{p+1,p+2,...,N},U∩F＝φ
令U1表示U中不大于(p+mn2)的信息位索引集合，F1表示F中大于(p+mn2)的冻结位索引集合，具体可表示为：
U1＝{d|d∈U,d≤p+mn2},F1＝{d|d∈F,d＞p+mn2}
考虑冗余等情况U1与F1中元素数量关系应该满足：|U1|≥|F1|，||表示求集合中元素的个数。
对应的编码过程为：
S31：将整形比特序列前添加p+mn2个0，形成序列Q0。若有n1个整形符号，则Q0的码长N满足N＝m(n1+n2)+p；
S32：依次交换Q0中对应索引U1与F1的比特，得到序列Q1；
S33：对Q1进行系统极化码编码，得到编码码字C0；
S34：依次交换C0中对应索引U1与F1的比特，得到C1；
S35：除去前p个凿孔，对C1剩余比特序列进行PAM映射。
具体地，所述接收端采用：
yj＝ηhjΔxj+nj，
其中，η是PIN或APD的接收效率；xj是单极性PAM-M的幅度值；ηj是均值为0方差为σ2的加性高斯白噪声；hj代表大气湍流的起伏强度。
具体地，所述步骤S5采用：
接收端估计信道状态信息，在湍流强度为h的情况下，第j个接收符号yj的第l个比特级的LLR表示为：
Figure BDA0003158439280000101
其中，1≤l≤m；m表示调制阶数；Bj,l表示第j个符号的第l比特级；χ是每个星座点的符号映射，χ[l,0]，χ[l,1]分别表示χ对应的比特映射的第l比特级为0和1。
具体地，所述步骤S6采用：
步骤S6.1：对LLR序列进行SDT比特交换，将LLR序列映射到极化码的信息位于冻结位中；
步骤S6.2：系统极化码根据比特变化后的LLR序列译码，得到信息比特序列；
步骤S6.3：对信息比特序列进行SDT比特反交换，得到整形比特估计序列。
译码过程为：
S61：在所得对LLR序列前添加p个0，得到序列L0；
S62：依次交换L0中对应索引U1与F1的LLR值，得到序列L1；
S63：对L1进行系统极化码译码，得到译码信息比特序列Z0；
S64：依次交换Z0中对应索引U1与F1的比特，得到Z1；
S65：Z1中索引为U的比特序列进行PAM映射。
根据本发明提供的一种自由空间光通信(Free Space Optics,FSO)中基于疏密传输(Sparse Dense Transmission,SDT)的概率整形极化码系统，包括：
模块M1：采用PAM调制，根据湍流信道条件构建SDT-AMB(SDT ApproximateMaxwell Boltzmann)优化模型，基于SDT-AMB优化模型得到最佳概率分布整形；
模块M2：CCDM(Constant Composition Distribution Matching,常数成分分布匹配器)按照最佳概率分布整形输入序列，序列经比特映射后得到整形比特序列；
模块M3：对整形比特序列采用系统极化码编码，利用SDT比特交换与反交换进行编码保护，得到疏密有序的符号序列；
模块M4：将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；
模块M5：接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR(LogLikelihood Ratio对数似然函数比)；
模块M6：对LLR序列进行译码(即编码的逆运算)得到整形比特估计序列；
模块M7：整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
所述SDT-AMB优化模型是优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率，最大化通信系统可达信息速率。
具体地，所述模块M1采用：
采用PAM-M调制，M表示星座点个数；在FSO系统中光信号具有非负性，设置PAM-M的星座点幅度值为A＝[0,1,....,M-1]；给定光信号的强度衰落为h，星座点间隔Δ和编码速率c，SDT方案下的FSO系统的可达信息速率采用：
RSDT(h,Δ,Ps)＝cIs(X；Y|Δ,h)+(1-c)Iu(X；Y|Δ,h) (1)
其中，Is(X；Y|Δ,h)表示在给定信道条件下整形符号的互信息；Iu(X；Y|Δ,h)则表示均匀符号的互信息；X表示发送符号序列；Y表示接收符号序列；
给定整形概率Ps时，SDT方案中第j个发送符号Xj的概率P(Xj)为：
Figure BDA0003158439280000121
其中，n1表示整形符号总数；n2表示均匀校验符号总数，且c＝n1/(n1+n2)；
在FSO系统中，采用光功率限制E[ΔA]≤Pav进行功率约束，建立遍历可达信息速率模型，采用：
Figure BDA0003158439280000122
Figure BDA0003158439280000123
为减少待求解的优化参数，使星座点概率近似服从Maxwell-Boltzmann分布，建立SDT-AMB模型，采用：
Figure BDA0003158439280000124
其中，v与ρ是Maxwell-Boltzmann分布中的超参数，用于调整星座点的概率分布Ps；Av表示归一化参数，使得Ps和为1；Δ表示星座间隔；h表示光信号的衰落强度；f(h)表示衰落强度h的概率密度函数；服从Gamma-Gamma分布，A表示星座点幅度值序列，c表示编码速率；M表示星座点个数，Pav表示发射平均功率；
当给定编码速率c、星座间隔Δ和光信号的衰落强度h的概率分布函数f(h)时，通过最优化SDT-AMB模型优化参数v与ρ，得到优化的概率分布Ps；利用黄金分割算法得到固定编码速率下的优化的Δ和概率分布Ps；再逐次比较不同编码速率下的遍历可达信息速率，选择最大值对应的参数c，Δ和Ps分别作为c*，Δ*和Ps *。
具体地，所述模块M3采用：
模块M3.1：对整形比特序列进行SDT比特交换，将整形比特全部放置于极化码的信息位中；
模块M3.2：对交换后的序列进行系统极化码编码；
模块M3.3：对编码码字进行SDT比特反交换，得到包括整形比特序列和均匀校验比特序列；
模块M3.4：将包括整形比特序列和均匀校验比特序列映射为疏密有序的符号序列。
更为具体地，记PAM-M调制的阶数为m，且满足
Figure BDA0003158439280000131
码长为N的极化码需要凿孔p比特适配调制阶数m，满足p＝Nmodm。令F表示极化码构建中的除去前p个凿孔后的冻结位索引集合，U表示除去前p个凿孔后的信息位索引集合，两者有如下关系：
U∪F＝{p+1,p+2,...,N},U∩F＝φ
令U1表示U中不大于(p+mn2)的信息位索引集合，F1表示F中大于(p+mn2)的冻结位索引集合，具体可表示为：
U1＝{d|d∈U,d≤p+mn2},F1＝{d|d∈F,d＞p+mn2}
考虑冗余等情况U1与F1中元素数量关系应该满足：|U1|≥|F1|，||表示求集合中元素的个数。
对应的编码过程为：
S31：将整形比特序列前添加p+mn2个0，形成序列Q0。若有n1个整形符号，则Q0的码长N满足N＝m(n1+n2)+p；
S32：依次交换Q0中对应索引U1与F1的比特，得到序列Q1；
S33：对Q1进行系统极化码编码，得到编码码字C0；
S34：依次交换C0中对应索引U1与F1的比特，得到C1；
S35：除去前p个凿孔，对C1剩余比特序列进行PAM映射。
具体地，所述接收端采用：
yj＝ηhjΔxj+nj，
其中，η是PIN或APD的接收效率；xj是单极性PAM-M的幅度值；nj是均值为0方差为σ2的加性高斯白噪声；hj代表大气湍流的起伏强度。
具体地，所述模块M5采用：
接收端估计信道状态信息，在湍流强度为h的情况下，第j个接收符号yj的第l个比特级的LLR表示为：
Figure BDA0003158439280000132
其中，1≤l≤m；m表示调制阶数；Bj,l表示第j个符号的第l比特级；χ是每个星座点的符号映射，χ[l,0]，χ[l,1]分别表示χ对应的比特映射的第l比特级为0和1。
具体地，所述模块M6采用：
模块M6.1：对LLR序列进行SDT比特交换，将LLR序列映射到极化码的信息位于冻结位中；
模块M6.2：系统极化码根据比特变化后的LLR序列译码，得到信息比特序列；
模块M6.3：对信息比特序列进行SDT比特反交换，得到整形比特估计序列。
译码过程为：
S61：在所得对LLR序列前添加p个0，得到序列L0；
S62：依次交换L0中对应索引U1与F1的LLR值，得到序列L1；
S63：对L1进行系统极化码译码，得到译码信息比特序列Z0；
S64：依次交换Z0中对应索引U1与F1的比特，得到Z1；
S65：Z1中索引为U的比特序列进行PAM映射。
实施例2
实施例2是实施例1的优选例
本实施例提供一种在自由空间光通信中基于疏密传输的概率整形极化码方案，根据湍流信道条件，构建SDT-AMB优化模型，通过优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率最大化系统容量；本发明设计的SDT比特交换与极化码结合，保护整形概率不被校验比特破坏，实现基于极化码的疏密传输。
所述的在自由空间光通信中基于疏密传输的概率整形极化码方案包括以下步骤：
步骤S1：根据湍流信道条件建立SDT-AMB优化模型；
步骤S2：CCDM按照最佳概率分布整形，得到非均匀的符号序列；
步骤S3：对非均匀符号序列比特映射，并采用系统极化码编码，由SDT比特交换及反交换进行编码保护；
步骤S4：将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；
步骤S5：接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR(LogLikelihood Ratio对数似然函数比)；
步骤S6：对LLR序列进行译码(即编码的逆运算)得到整形比特估计序列；
步骤S7：整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
所述SDT-AMB优化模型
下面结合附图对本实施例进一步描述。
参照图1，介绍本实施例所依托使用的自由空间光通信系统框图：
发送端由已知信道状态信息和功率限制等条件建立SDT-AMB优化模型，以最大化遍历系统可达信息速率为目标求得优化参数，包括最佳概率分布Ps *(与参数(v*,a*)有关)，最优星座间隔Δ*和最佳编码速率c*；CCDM对输入的均匀序列
Figure BDA0003158439280000151
(上下标表示序列d1～dk，以下符号表示方法相同)输出符合Ps *的整形
Figure BDA0003158439280000152
符号序列
Figure BDA0003158439280000153
对整形PAM-M符号比特映射，采用SDT比特交换、系统极化码编码和SDT比特反交换后可得均匀的
Figure BDA0003158439280000154
校验比特序列，将均匀校验比特序列
Figure BDA0003158439280000155
映射为均匀分布的PAM-M符号序列
Figure BDA0003158439280000156
然后发送端将均匀校验符号与整形符号组合的疏密序列传入FSO湍流信道；接收端进行信道估计后计算每个符号每个比特级的LLR；进行编码的逆运算，包括SDT比特交换、系统极化码译码和SDT比特反交换，得到译码序列；最后将译码序列进行PAM符号映射送入CCDM解码，得到输入比特的估计值。
本发明旨在提供了另一种基于信道编码的概率整形方案，使系统不再受限于的概率幅度整形框架，摆脱了成对概率的限制，可实现任意概率整形。根据不同的信道条件自适应地调整待优化参数以最大化系统的可达信息速率。本发明设计的SDT比特交换与极化码结合，保护整形概率不被校验比特破坏，实现基于极化码的疏密传输。
参见图2，介绍本实施例方法的具体操作步骤：
步骤S1是根据不同的湍流条件建立SDT-AMB优化模型，具体步骤包括：
S11：构建湍流信道模型。在FSO通信的信道建模中Gamma-Gamma模型被证明适应各种湍流条件，湍流强度h的概率密度函数可表示为：
Figure BDA0003158439280000157
Ka(·)是阶数为a的第二类修正贝塞尔函数，Γ(·)是gamma函数；参数α和β是散射环境中小尺度和大尺度单元的有效数目，与
Figure BDA0003158439280000158
有关。
Figure BDA0003158439280000159
越大，湍流越强；反之越小。
S12：建立SDT-AMB优化模型。在PAM4调制系统中，X∈{0,1,2,3}，m＝2，给定湍流强度为h，星座点间隔Δ和编码速率c。SDT方案的信道容量为：
RSDT(h,Δ,Ps)＝cIs(X；Y|Δ,h)+(1-c)Iu(X；Y|Δ,h) (2)
其中Is(X；Y|Δ,h)表示在给定信道条件下整形符号的互信息，Iu(X；Y|Δ,h)则表示均匀符号的互信息。在一定的整形概率Ps和Δ下，SDT方案对应的P(X)有所不同：
Figure BDA0003158439280000161
n1是整形符号总数，n2是均匀校验符号总数。经过特定交织后湍流强度服从Gamma-Gamma分布，采用光功率限制E[ΔA]≤Pav进行功率约束，对系统的遍历容量建模可得：
Figure BDA0003158439280000162
Figure BDA0003158439280000163
若采用内点法求解，优化结果与初始点的位置关系密切，在高信噪比处不容易达到最优值。而MB分布在AWGN信道下被证明是最佳概率分布，因此考虑使星座点概率近似服从MB分布(AMB)，建立SDT-AMB模型：
Figure BDA0003158439280000164
Figure BDA0003158439280000165
给定编码速率c、星座间隔Δ和湍流条件的可优化参数v*,a*，从而得到最佳概率分布Ps *；再通过黄金分割算法即可求得最佳Δ*。编码速率c*下的系统容量最大。
固定PAM4调制下信道传输速率为1.5bits/channel use，可得不同编码速率下的优化参数如表1所示。
表1不同编码速率下最优概率分布与星座间隔设置
Figure BDA0003158439280000166
步骤S2采用CCDM按照步骤S1计算的最佳概率分布整形，得到非均匀的符号序列。
若设置极化码码长为1024，根据表1设置CCDM的参数如表2所示：
表2不同星座点的个数
Figure BDA0003158439280000171
对于PAM4调制格式，共计512个PAM4符号，不同的编码速率对应的均匀校验符号数不同，如表2所示。
步骤S3中设计一种基于极化码的SDT比特交换机制，实现基于极化码的疏密传输方案，结合图3进一步说明，具体步骤包括：
记PAM-M调制的阶数为m，且满足m＝log2M。码长为N的极化码需要凿孔p比特适配调制阶数m，满足p＝Nmodm。令F表示极化码构建中的除去前p个凿孔后的冻结位索引集合，U表示除去前p个凿孔后的信息位索引集合。令U1表示U中不大于(p+mn2)的信息位索引集合，F1表示F中大于(p+mn2)的冻结位索引集合，具体可表示为：U1＝{d|d∈U,d≤p+mn2},F1＝{d|d∈F,d＞p+mn2}
考虑冗余等情况U1与F1中元素数量关系应该满足：|U1|≥|F1|，|·|表示求集合中元素的个数。对应的编码过程为：
S31：将整形比特序列前添加p+mn2个0，形成序列Q0。若有n1个整形符号，则Q0的码长N满足N＝m(n1+n2)+p；
S32：依次交换Q0中对应索引U1与F1的比特，得到序列Q1；
S33：对Q1进行系统极化码编码，得到编码码字C0；
S34：依次交换C0中对应索引U1与F1的比特，得到C1；
S35：除去前p个凿孔，对C1剩余比特序列进行PAM映射。
以码长为16的PAM4调制为例，这里整形符号数与均匀分别为n1＝5,n2＝3，如图3所示。根据5G极化码的构建标准可知F＝{1,2,3,5,9,13}，U＝{4,6,7,8,10,11,12,14,15,16}。所以F1＝{9,13}，U1＝{4,5}。其中左斜杠和右斜杠处代表整形比特；灰色表示校验比特，无凿孔比特。编码过程如下：1)在整形比特序列前加入6个0；2)将索引为F1＝{9,13}上的信息与索引为U1＝{4,5}上的信息置换；3)系统极化码编码；4)将索引为F1＝{9,13}上的信息与索引为U1＝{4,5}上的信息置换；5)PAM4符号映射，得到均匀符号序列与整形符号序列组成的疏密传输序列。在上述比特交换中，均匀符号的索引集合为{1,2,3,9,5,13}，整形符号的索引集合为{7,8,4,10,11,12,6,14,15,16}。
步骤S4中将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端，接收端采用：
yj＝ηhjΔxj+nj，
其中，η是PIN或APD的接收效率；xj是单极性PAM-M的幅度值；nj是均值为0方差为σ2的加性高斯白噪声；hj代表大气湍流的起伏强度。
步骤S5中接收端根据估计信道状态信息，在湍流强度为h的情况下，第j个接收符号yj的第l个比特级的LLR表示为：
Figure BDA0003158439280000181
其中，1≤l≤m；m表示调制阶数；Bj,l表示第j个符号的第l比特级；χ是每个星座点的符号映射，χ[l,0]，χ[l,1]分别表示χ对应的比特映射的第l比特级为0和1。
步骤S6中对LLR序列进行译码(即编码的逆运算)得到整形比特估计序列，具体步骤为：
S61：在所得对LLR序列前添加p个0，得到序列L0；
S62：依次交换L0中对应索引U1与F1的LLR值，得到序列L1；
S63：对L1进行系统极化码译码，得到译码信息比特序列Z0；
S64：依次交换Z0中对应索引U1与F1的比特，得到Z1；
S65：Z1中索引为U的比特序列进行PAM映射。
步骤S7中将整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法，其特征在于，包括：
步骤S1：采用PAM调制，根据湍流信道条件构建SDT-AMB优化模型，基于SDT-AMB优化模型得到最佳概率分布整形；
步骤S2：CCDM按照最佳概率分布整形输入序列，序列经比特映射后得到整形比特序列；
步骤S3：对整形比特序列采用系统极化码编码，利用SDT比特交换和反交换进行编码保护，得到疏密有序的符号序列；
步骤S4：将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；
步骤S5：接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR；
步骤S6：对LLR序列进行译码得到整形比特估计序列；
步骤S7：整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
所述SDT-AMB优化模型是优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率，最大化通信系统可达信息速率。
2.根据权利要求1所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法，其特征在于，所述步骤S1采用：
采用PAM-M调制，M表示星座点个数；在FSO系统中光信号具有非负性，设置PAM-M的星座点幅度值为A＝[0,1,....,M-1]；给定光信号的强度衰落为h，星座点间隔Δ和编码速率c，SDT方案下的FSO系统的可达信息速率采用：
RSDT(h,Δ,Ps)＝cIs(X；Y|Δ,h)+(1-c)Iu(X；Y|Δ,h) (1)
其中，Is(X；Y|Δ,h)表示在给定信道条件下整形符号的互信息；Iu(X；Y|Δ,h)则表示均匀符号的互信息；X表示发送符号序列；Y表示接收符号序列；
给定整形概率Ps时，SDT方案中第j个发送符号Xj的概率P(Xj)为：
Figure FDA0003158439270000011
其中，n1表示整形符号总数；n2表示均匀校验符号总数，且c＝n1/(n1+n2)；
在FSO系统中，采用光功率限制E[ΔA]≤Pav进行功率约束，建立遍历可达信息速率模型，采用：
Figure FDA0003158439270000021
Figure FDA0003158439270000022
为减少待求解的优化参数，使星座点概率近似服从Maxwell-Boltzmann分布，建立SDT-AMB模型，采用：
Figure FDA0003158439270000023
Figure FDA0003158439270000024
其中，v与ρ是Maxwell-Boltzmann分布中的超参数，用于调整星座点的概率分布Ps；Av表示归一化参数，使得Ps和为1；Δ表示星座间隔；h表示光信号的衰落强度；f(h)表示衰落强度h的概率密度函数；服从Gamma-Gamma分布，A表示星座点幅度值序列，c表示编码速率；M表示星座点个数，Pav表示发射平均功率；
当给定编码速率c、星座间隔Δ和光信号的衰落强度h的概率分布函数f(h)时，通过最优化SDT-AMB模型优化参数v与ρ，得到优化的概率分布Ps；利用黄金分割算法得到固定编码速率下的优化的Δ和概率分布Ps；再逐次比较不同编码速率下的遍历可达信息速率，选择最大值对应的参数c，Δ和Ps分别作为c*，Δ*和Ps *。
3.根据权利要求1所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法，其特征在于，所述步骤S3采用：
步骤S3.1：对整形比特序列进行SDT比特交换，将整形比特全部放置于极化码的信息位中；
步骤S3.2：对交换后的序列进行系统极化码编码；
步骤S3.3：对编码码字进行SDT比特反交换，得到包括整形比特序列和均匀校验比特序列；
步骤S3.4：将包括整形比特序列和均匀校验比特序列映射为疏密有序的符号序列。
4.根据权利要求1所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法，其特征在于，所述接收端采用：
yj＝ηhjΔxj+nj，
其中，η是PIN或APD的接收效率；xj是单极性PAM-M的幅度值；nj是均值为0方差为σ2的加性高斯白噪声；hj代表大气湍流的起伏强度。
5.根据权利要求1所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法，其特征在于，所述步骤S5采用：
接收端估计信道状态信息，在湍流强度为h的情况下，第j个接收符号yj的第l个比特级的LLR表示为：
Figure FDA0003158439270000031
其中，1≤l≤m；m表示调制阶数；Bj,l表示第j个符号的第l比特级；χ是每个星座点的符号映射，χ[l,0]，χ[l,1]分别表示χ对应的比特映射的第l比特级为0和1。
6.根据权利要求1所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码方法，其特征在于，所述步骤S6采用：
步骤S6.1：对LLR序列进行SDT比特交换；
步骤S6.2：系统极化码根据比特变化后的LLR序列译码，得到信息比特序列；
步骤S6.3：对信息比特序列进行SDT比特反交换，得到整形比特估计序列。
7.一种FSO中基于疏密传输的概率整形极化码系统，其特征在于，包括：
模块M1：采用PAM调制，根据湍流信道条件构建SDT-AMB优化模型，基于SDT-AMB优化模型得到最佳概率分布整形；
模块M2：CCDM按照最佳概率分布整形输入序列，序列经比特映射后得到整形比特序列；
模块M3：对整形比特序列采用系统极化码编码，利用SDT比特交换与反交换进行编码保护，得到疏密有序的符号序列；
模块M4：将疏密有序的符号序列送入湍流信道传输至接收端；
模块M5：接收端估计信道状态信息计算每个符号比特级对应的LLR；
模块M6：对LLR序列进行译码得到整形比特估计序列；
模块M7：整形比特估计序列经符号映射得到整形符号估计序列，CCDM对整形符号估计序列解分布，得到输入序列的估计值；
所述SDT-AMB优化模型是优化星座点概率分布、星座点间距和极化码编码速率，最大化通信系统可达信息速率。
8.根据权利要求7所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码系统，其特征在于，所述模块M1采用：
采用PAM-M调制，M表示星座点个数；在FSO系统中光信号具有非负性，设置PAM-M的星座点幅度值为A＝[0,1,....,M-1]；给定光信号的强度衰落为h，星座点间隔Δ和编码速率c，SDT方案下的FSO系统的可达信息速率采用：
RSDT(h,Δ,Ps)＝cIs(X；Y|Δ,h)+(1-c)Iu(X；Y|Δ,h) (1)
其中，Is(X；Y|Δ,h)表示在给定信道条件下整形符号的互信息；Iu(X；Y|Δ,h)则表示均匀符号的互信息；X表示发送符号序列；Y表示接收符号序列；
给定整形概率Ps时，SDT方案中第j个发送符号Xj的概率P(Xj)为：
Figure FDA0003158439270000041
其中，n1表示整形符号总数；n2表示均匀校验符号总数，且c＝n1/(n1+n2)；
在FSO系统中，采用光功率限制E[ΔA]≤Pav进行功率约束，建立遍历可达信息速率模型，采用：
Figure FDA0003158439270000042
Figure FDA0003158439270000043
为减少待求解的优化参数，使星座点概率近似服从Maxwell-Boltzmann分布，建立SDT-AMB模型，采用：
Figure FDA0003158439270000044
Figure FDA0003158439270000045
其中，v与ρ是Maxwell-Boltzmann分布中的超参数，用于调整星座点的概率分布Ps；Av表示归一化参数，使得Ps和为1；Δ表示星座间隔；h表示光信号的衰落强度；f(h)表示衰落强度h的概率密度函数；服从Gamma-Gamma分布，A表示星座点幅度值序列，c表示编码速率；M表示星座点个数，Pav表示发射平均功率；
当给定编码速率c、星座间隔Δ和光信号的衰落强度h的概率分布函数f(h)时，通过最优化SDT-AMB模型优化参数v与ρ，得到优化的概率分布Ps；利用黄金分割算法得到固定编码速率下的优化的Δ和概率分布Ps；再逐次比较不同编码速率下的遍历可达信息速率，选择最大值对应的参数c，Δ和Ps分别作为c*，Δ*和Ps *。
9.根据权利要求7所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码系统，其特征在于，所述模块M3采用：
模块M3.1：对整形比特序列进行SDT比特交换，将整形比特全部放置于极化码的信息位中；
模块M3.2：对交换后的序列进行系统极化码编码；
模块M3.3：对编码码字进行SDT比特反交换，得到包括整形比特序列和均匀校验比特序列；
模块M3.4：将包括整形比特序列和均匀校验比特序列映射为疏密有序的符号序列。
10.根据权利要求7所述的FSO中基于疏密传输的概率整形极化码系统，其特征在于，所述模块M6采用：
模块M6.1：对LLR序列进行SDT比特交换；
模块M6.2：系统极化码根据比特变化后的LLR序列译码，得到信息比特序列；
模块M6.3：对信息比特序列进行SDT比特反交换，得到整形比特估计序列。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114629595A (zh) * 2022-03-18 2022-06-14 上海交通大学 适用于湍流信道的分布式整形极化码方法及系统
CN114640391A (zh) * 2022-04-01 2022-06-17 重庆邮电大学 面向fso信道变化的高阶光dpsk系统的混合星座整形方法
CN114938259A (zh) * 2022-04-13 2022-08-23 苏州大学 概率整形pam-8信号短距离传输方法及系统
CN115883019A (zh) * 2022-11-25 2023-03-31 清华大学 一种比特映射设计方法和装置
CN115913866A (zh) * 2022-09-27 2023-04-04 重庆邮电大学 针对fso数据传输的混沌区域优化星座图概率整形方法
WO2023134435A1 (en) * 2022-01-14 2023-07-20 Huawei Technologies Co., Ltd. Bit-channel combiner and combined probabilistic constellation shaping and polar encoder
WO2024011552A1 (en) * 2022-07-15 2024-01-18 Qualcomm Incorporated Probabilistic shaping and channel coding for wireless signals
WO2024016102A1 (en) * 2022-07-18 2024-01-25 Qualcomm Incorporated Polar code construction and configuration for block-code-based shaping
CN118018120A (zh) * 2024-04-08 2024-05-10 中国科学院空间应用工程与技术中心 基于概率整形的ppm光子计数光通信方法、设备及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050254401A1 (en) * 2002-06-14 2005-11-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Controller device with switchable characteristic
CN102938673A (zh) * 2011-08-16 2013-02-20 深圳光启高等理工研究院 高速无线光通信系统
CN108259135A (zh) * 2018-01-11 2018-07-06 上海交通大学 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法
CN110380999A (zh) * 2018-04-12 2019-10-25 华为技术有限公司 概率非均匀调制的数据传输方法及装置
EP3629103A1 (fr) * 2018-09-28 2020-04-01 The Swatch Group Research and Development Ltd Pièce d'horlogerie comprenant un mouvement mécanique dont la marche est régulée par un dispositif électronique
CN112910562A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 清华大学深圳国际研究生院 一种基于概率整形的通信方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050254401A1 (en) * 2002-06-14 2005-11-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Controller device with switchable characteristic
CN102938673A (zh) * 2011-08-16 2013-02-20 深圳光启高等理工研究院 高速无线光通信系统
CN108259135A (zh) * 2018-01-11 2018-07-06 上海交通大学 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法
CN110380999A (zh) * 2018-04-12 2019-10-25 华为技术有限公司 概率非均匀调制的数据传输方法及装置
EP3629103A1 (fr) * 2018-09-28 2020-04-01 The Swatch Group Research and Development Ltd Pièce d'horlogerie comprenant un mouvement mécanique dont la marche est régulée par un dispositif électronique
CN112910562A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 清华大学深圳国际研究生院 一种基于概率整形的通信方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KHOIRUL ANWAR: "Graph-Based Decoding for High-Dense Vehicular Multiway Multirelay Networks", 《 2016 IEEE 83RD VEHICULAR TECHNOLOGY CONFERENCE (VTC SPRING)》 *
赵志伟: "基于混沌序列的数据完全置乱IMDD-OFDM加密系统", 《光通信技术》 *

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023134435A1 (en) * 2022-01-14 2023-07-20 Huawei Technologies Co., Ltd. Bit-channel combiner and combined probabilistic constellation shaping and polar encoder
US11838123B2 (en) 2022-01-14 2023-12-05 Huawei Technologies Co., Ltd. Bit-channel combiner and combined probabilistic constellation shaping and polar encoder
CN114629595A (zh) * 2022-03-18 2022-06-14 上海交通大学 适用于湍流信道的分布式整形极化码方法及系统
CN114629595B (zh) * 2022-03-18 2023-10-17 上海交通大学 适用于湍流信道的分布式整形极化码方法及系统
CN114640391A (zh) * 2022-04-01 2022-06-17 重庆邮电大学 面向fso信道变化的高阶光dpsk系统的混合星座整形方法
CN114640391B (zh) * 2022-04-01 2023-09-26 重庆邮电大学 面向fso信道变化的dpsk系统的混合星座整形方法
CN114938259A (zh) * 2022-04-13 2022-08-23 苏州大学 概率整形pam-8信号短距离传输方法及系统
CN114938259B (zh) * 2022-04-13 2023-04-25 苏州大学 概率整形pam-8信号短距离传输方法及系统
WO2024011552A1 (en) * 2022-07-15 2024-01-18 Qualcomm Incorporated Probabilistic shaping and channel coding for wireless signals
WO2024016102A1 (en) * 2022-07-18 2024-01-25 Qualcomm Incorporated Polar code construction and configuration for block-code-based shaping
CN115913866A (zh) * 2022-09-27 2023-04-04 重庆邮电大学 针对fso数据传输的混沌区域优化星座图概率整形方法
CN115913866B (zh) * 2022-09-27 2024-04-30 重庆邮电大学 针对fso数据传输的混沌区域优化星座图概率整形方法
CN115883019A (zh) * 2022-11-25 2023-03-31 清华大学 一种比特映射设计方法和装置
CN115883019B (zh) * 2022-11-25 2024-06-11 清华大学 一种比特映射设计方法和装置
CN118018120A (zh) * 2024-04-08 2024-05-10 中国科学院空间应用工程与技术中心 基于概率整形的ppm光子计数光通信方法、设备及系统
CN118018120B (zh) * 2024-04-08 2024-06-11 中国科学院空间应用工程与技术中心 基于概率整形的ppm光子计数光通信方法、设备及系统

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