CN113949485B - 一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方法 - Google Patents

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CN113949485B CN202111010551.2A CN202111010551A CN113949485B CN 113949485 B CN113949485 B CN 113949485B CN 202111010551 A CN202111010551 A CN 202111010551A CN 113949485 B CN113949485 B CN 113949485B
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Abstract

本发明公开了一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方法，其步骤包括：1)确定发端极化码字的码长N和信息比特长度K；2)对收端进行蒙特卡罗仿真，得到发端极化码的误帧率和信道信噪比相关的曲线；3)根据盲检系统实际要求的漏检率设定目标误帧率，根据该目标误帧率在所述曲线上确定阈值信噪比；4)根据N、K和阈值信噪比，构造每个SC译码码树结点的LLR阈值；5)当收端盲检的第一阶段，对各PDCCH Candidate进行译码，并统计译码时未通过阈值检验的结点个数；6)选取未通过阈值检验的结点个数最少的B个PDCCHCandidate进入SCL译码；7)各收端做CRC校验，如果CRC校验成功，则盲检成功。

Description

一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方法
技术领域
本发明属于移动网络通信技术领域，具体涉及一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方法。
背景技术
在5G(5th Generation mobile networks，第五代移动网络)NR(New Radio，新空口)标准之中，PDCCH(Physical Download Control Channel，物理下行控制信道)承载特定UE(User Equipment，用户设备)的调度、资源分配信息，如下行资源分配、上行授权、随机接入响应、上行功率控制命令、信令消息(如系统消息、寻呼消息等)的公共调度指配。
在PDCCH上承载的净荷被称为DCI(Downlink Control Information，下行控制信息)。其中会添加CRC(Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验)来帮助检测传输错误并帮助接收机解码。5G与LTE(Long-Term Evolution，长期演进)设计相似，通过扰码操作利用终端标识修改发送的CRC。接收端根据接收的净荷计算加扰的CRC，然后和收到的CRC比较。如果相同，就说明DCI被成功接受，并且属于该终端。因此，终端的标识是终端接收DCI并检测CRC的前提，而不是在DCI中显式表明。这会减小PDCCH承载的净荷长度，而且从终端的角度来看，一个CRC校验错误的DCI和一个发送给其他终端的DCI是没有区别的。
PDCCH信道编码基于极化码，极化码的核心思想就是把多个无线信道变化为一组无噪声的信道和一组完全为噪声的信道，然后将信息比特在无噪声信道上传输。极化码需要事先定义信息比特的最大程度。在NR标准中，极化码设计为下行PDCCH最大支持512个编码比特(速率匹配前)和最多140个信息比特。为了能够提前终止解码操作，CRC不是添加在信息比特的尾部，而是分散插入，然后再进行极化编码。解码器也可以根据极化码路径测量值提前终止解码处理。
连续删除(SC)译码算法流程
SC译码算法的复杂度比较低，与编码复杂度相同，都是O(NlogN)，因此极化码的译码方案具有一定优势。SC译码可以在树结构上展现，对于任意的码长为N＝ln的极化码，可用Tl,n表示一个完全l-叉树进行译码，其深度为n。树中每个结点对应两个数组，一个数组是该结点的对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)数据，另一个数组是该结点对应的比特值。
信道分解后产生的极化子信道转移概率如式(2.1)
Figure BDA0003238770180000021
索引i对应的极化信道
Figure BDA0003238770180000022
的输入为ui，输出则包含两部分，分别为N个信道的接收信号序列
Figure BDA0003238770180000023
和极化子信道
Figure BDA0003238770180000024
至
Figure BDA0003238770180000025
的输入比特序列
Figure BDA0003238770180000026
因此，对于i∈{1，2，...，N}，比特ui的估计值
Figure BDA0003238770180000027
可以在已知接受信号
Figure BDA0003238770180000028
和硬判决译码后输入比特的估计值
Figure BDA0003238770180000029
的基础上，通过计算当
Figure BDA00032387701800000210
或
Figure BDA00032387701800000211
时
Figure BDA00032387701800000212
的转移概率大小进行判断，译码过程按照i从1到N依次进行，因此称为连续删除译码算法。
对于任意参数为
Figure BDA00032387701800000213
的极化码，其中N表示编码后的码字长度，K表示编码前信息比特的长度，A表示用于传输信息比特子信道的集合，Ac表示用于传输固定比特子信道的集合，
Figure BDA00032387701800000214
表示固定比特的取值，译码器在每个比特判决时遵循下式
Figure BDA00032387701800000215
其中
Figure BDA00032387701800000216
是一个判决函数。为了防止下溢，选取对数似然比(Log-LikelihoodRatio，LLR)来表示。译码器从根节点开始译码，初始接收信号可表示为
Figure BDA00032387701800000217
存放在根结点内，其中
Figure BDA00032387701800000218
在结点v的译码器首先用下式计算它的左子节点vl的LLR值
Figure BDA00032387701800000219
其中i＝1，...，
Figure BDA00032387701800000226
dv表示结点v在译码树中的深度。在接受到结点vl的硬判决结果
Figure BDA00032387701800000220
后，结点v开始计算右子结点的LLR值
Figure BDA00032387701800000221
当结点v接收到右子结点的硬判值
Figure BDA00032387701800000222
后，计算结点v的硬判值
Figure BDA00032387701800000223
其中
Figure BDA00032387701800000224
是异或运算。当接收到
Figure BDA00032387701800000225
之后，结点v的译码结束，相邻结点也采用相同的译码方式译码。
判断结点可靠度的方案
在收端译码过程中，由于极化码经过了信道极化和信道噪声的影响，不同结点具有不同的硬判可靠性。由于在SC译码时，判决函数采取的是对数似然比函数，节点的硬判错误率反比于结点所包含的对数似然比函数的绝对值大小，即
Figure BDA0003238770180000031
我们用vi表示存储在结点
Figure BDA0003238770180000032
中的LLR值，其中i∈{1，...，c}。我们设定结点vi的阈值为Ti，即当
Figure BDA0003238770180000033
时，我们认为该结点的硬判值不可靠，硬判出错的概率较大。用
Figure BDA0003238770180000034
表示码字的估计值，结点vi硬判的错误概率可以表示为
Figure BDA0003238770180000035
假定发端发的是全0序列，即
Figure BDA0003238770180000036
经过编码、BPSK调制、AWGN信道加噪后，各个子信道的LLR值可以用高斯近似法来表示，即λi～N(μi，2μi)，其中结点vi的LLR值的均值μi与码长N、码率K和信道SNR有关。所以，(2.7)就可简化为
Figure BDA0003238770180000037
我们将硬判错误的概率限制在一定的范围内，即假定
Figure BDA0003238770180000038
其中
Figure BDA0003238770180000039
zα是标准正态分布的α分位点。因此在这个要求下，结点元素vi应满足
Figure BDA00032387701800000310
因此，阈值应设定为
Figure BDA00032387701800000311
5G NR标准中两阶段盲检译码流程
单阶段盲检算法采用的是SCL译码方式，由于SCL算法的译码时间复杂度较高。目前采用较多的是两阶段的译码方案，即首先使用低复杂度的SC译码算法对所有的PDCCHCandidate进行初次筛选，一旦有通过CRC校验的PDCCH Candidate，则认为此PDCCHCandidate属于自己，盲检结束。如果在所有的PDCCH Candidate的SC译码结束之后，没有一个PDCCH Candidate能够通过CRC校验，则再把所有的PDCCH Candidate拿去进行高复杂度的SCL译码。
在实际场景中，应用这种两阶段的盲检方案会出现漏检(Missed Detection)和虚警(False Alarm)的问题。如果基站发送了属于此UE的控制信息，但是最终UE没有检测到，则认为这是一次漏检，对应的概率称为漏检率(Missed Detection Rate，MDR)。如果基站没有发送此UE的控制信息，但是最终UE错误检测到属于自己的控制信息，则认为这是一次虚警，对应的概率称为虚警率(False Detection Rate，FAR)。在两阶段的盲检系统中，一般漏检率曲线与译码器误帧率(Frame Error Rate，FER)曲线大致相同。虚警问题的产生则主要是由于噪声帧的存在，收端在译码时错误地将噪声帧译为UE的控制信息，从而使UE端后续处理出错。
为了减少虚警的现象的发生，现有方法在两阶段的盲检流程中，不仅要提升收端译码性能，还需判别发端信息属于噪声帧或是极化码字帧。此外，由于两阶段的盲检方法在第二阶段采用的是高复杂度的SCL译码技术，若能在第一阶段结束后区分出一定数量的噪声帧，减少进入第二阶段译码的PDCCH Candidate数量，能显著降低第二阶段的译码能耗。
由于极化码属于线性分组码的一种，因此可以考虑利用线性分组码的经典译码算法，如置信度传播(Belief Propagation，BP)译码。极化码的编码结构可以用Tanner图或因子图来表示，BP译码就是以Tanner图或因子图为基础，在图中各个节点之间传递译码所需的软信息。
针对BP译码中每个节点的LLR值不断更新直至收敛的特性，一般在第一阶段译码的同时可以进行噪声帧和极化码字帧的判决，目前有两种基于BP译码算法区分噪声帧和极化码字帧的方法：
(1)检查固定比特集的方法
在极化码码字的构造过程中，固定比特集的取值一般为全0向量。因此，即使在传输固定比特集时选取的是可靠性最差的极化子信道，随着BP译码的收敛，越来越多的固定比特的LLR值应趋向于非负数。基于此特性，传统的检查固定比特集的方法定义了下式来区分极化码字帧
Figure BDA0003238770180000041
其中Ac是固定比特集，
Figure BDA0003238770180000042
是BP算法第I轮置信度传播时第i个固定比特的LLR值。如果该帧属于极化码字帧的可能性越高，则
Figure BDA0003238770180000043
数值应越大。算法复杂度近似为O(INlogN)，其中I为译码迭代的次数。
将所有Candidate按照
Figure BDA0003238770180000044
进行排序，选取最大的B个Candidate进入下一阶段的SCL译码。
(2)判决向量再编码的方法
在BP算法中，从右向左的置信度传递是译码的过程，从左向右的置信度传递是类似于软编码已获得的LLR值的过程。随着BP算法的收敛，发送码字判决向量
Figure BDA0003238770180000058
的极化编码与接受序列的硬判决向量
Figure BDA0003238770180000059
应趋于相同，即
Figure BDA0003238770180000051
其中G是极化编码矩阵。因此，判决向量再编码的方法定义了下式来区分极化码字帧
Figure BDA0003238770180000052
其中，
Figure BDA0003238770180000053
Figure BDA00032387701800000510
度量了BP算法第I轮置信度传播时，向量
Figure BDA0003238770180000054
和
Figure BDA0003238770180000055
相同的比特数。如果该帧属于极化码字帧的可能性越高，则
Figure BDA0003238770180000056
数值应越大。算法复杂度近似为O(2INlogN)，其中I为译码迭代的次数。
将所有Candidate按照
Figure BDA0003238770180000057
进行排序，选取最大的B个Candidate进入下一阶段的SCL译码。
基于BP译码算法区分噪声帧和极化码字帧的方法需要进行多次BP译码迭代，其复杂度正比于BP译码的迭代次数。在实际场景中，为达到相同的误帧率指标，一般BP译码的复杂度远高于SC译码。因此，为了实现较优的误帧率性能，现有的两种基于BP译码算法区分噪声帧和极化码字帧的方法具有复杂度高的问题，导致在实际场景中数据传送速率较低，无法满足系统中低时延的需求。
发明内容
针对上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方法。
本发明的技术方案为：
一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方法，其步骤包括：
1)确定发端极化码字的码长N和信息比特长度K；
2)对收端进行蒙特卡罗仿真，得到发端极化码的误帧率和信道信噪比相关的曲线；
3)根据盲检系统实际要求的漏检率设定目标误帧率，根据该目标误帧率在所述曲线上确定阈值信噪比；
4)根据码长N、信息比特长度K和阈值信噪比，构造每个SC译码码树结点的LLR阈值；
5)当收端盲检的第一阶段，采用SC译码算法对所有的PDCCH Candidate进行译码，并统计每个PDCCH Candidate在译码时未通过阈值检验的结点个数；
6)根据各PDCCH Candidate在译码时未通过阈值检验的结点个数，对PDCCHCandidate进行排序；选取未通过阈值检验的结点个数最少的B个PDCCH Candidate进入第二阶段的SCL译码；
7)进行第二阶段SCL译码，各收端根据各自的RNTI去与接收帧的CCE信息做CRC校验，如果CRC校验成功，则盲检成功；否则盲检失败。
进一步的，所述曲线为漏检率MDR与进入第二阶段译码的PDCCH Candidate数量B值曲线。
进一步的，第i个结点vi的LLR阈值
Figure BDA0003238770180000061
其中，zα是标准正态分布的α分位点，μi为结点vi的LLR值的均值。
进一步的，在实现目标误帧率的条件下，盲检系统所需的最小信噪比为所述阈值信噪比。
在5G(5th Generation mobile networks，第五代移动网络)系统之中，UE(UserEquipment，用户设备)需要采用盲检的方式接收PDCCH(PhysicalDownloadControlChannel，物理下行控制信道)发送给自己的DCI(Download Control Information，下行控制信息)。在实际系统中，存在一定数量的发端PDCCH未发送任何下行控制信息，终端接收的是纯噪声的情况。若对纯噪声帧进行盲检流程不仅会造成时延和能耗的浪费，同时纯噪声帧也会导致收端虚警(False Alarm)状况的发生，降低盲检准确率。本发明针对目前的5G两阶段盲检流程，提出一种区分噪声帧和极化码字帧的方案，即在给定码长N、信息位K时，根据5GNR盲检标准的漏检率要求确定阈值信噪比，构造每个SC译码码树结点的阈值。在收端将接收到的码字序列在SC译码时进行阈值检验，统计所有PDCCH Candidate不通过阈值检验的结点数，经过排序后，选出一定数量的PDCCH Candidate进行第二阶段复杂度较高的译码。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
仿真结果表明，本专利提出的区分噪声帧和极化码字帧的盲检方案可以在第一阶段就剔除一定数量的噪声帧，在保证MDR(Missed Detection Rate，漏检率)达到设定要求的情况下，极大程度上减少进入第二阶段译码的候选集数量，从而降低两阶段盲检的能耗和复杂度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为MDR性能随进入第二阶段盲检Candidate个数B的变化趋势图。
具体实施方式
以下结合附图通过实施例对本发明的特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：
本专利提出一种阈值盲检方案，同时为了进一步降低第二阶段盲检的复杂度，减少进入第二阶段的Candidate数量，如图1所示，本发明的流程如下：
1、确定发端极化码字的码长N和信息比特长度K；
2、对收端进行蒙特卡罗仿真，得到发端极化码的误帧率和信道信噪比相关的曲线；
3、根据盲检系统实际要求的漏检率设定目标误帧率，根据该目标误帧率在所述曲线上确定阈值信噪比；在曲线上会有多个对应的信噪比满足目标误帧率的条件，在其中我们选取最小的信噪比为阈值信噪比。
4、根据码长N、信息比特长度K和阈值信噪比，构造每个SC译码码树结点的LLR阈值；
5、当收端盲检的第一阶段，采用SC译码算法对所有的PDCCH Candidate进行译码，在此译码过程中，统计每个PDCCH Candidate在译码时未通过阈值检验的结点个数；
6、将所有PDCCH Candidate未通过阈值检验的结点个数按照大小进行排序，选取最小的B个PDCCH Candidate进入下一阶段的SCL译码；即根据各PDCCH Candidate在译码时未通过阈值检验的结点个数，对PDCCH Candidate进行排序；选取未通过阈值检验的结点个数最少的B个PDCCH Candidate进入下一阶段的SCL译码；
7、进行第二阶段SCL译码，不同的收端用各自的RNTI(Radio Network TemporaryIdentity，无线网络临时识别符)去和接受帧的CCE(Control Channel Element，CCE)信息做CRC(Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验)校验，如果CRC校验成功，则盲检成功；否则盲检失败。
在实际应用场景中，当收端经过蒙特卡罗法仿真，得到MDR与进入第二阶段译码的PDCCH Candidate数量B值曲线后，可根据系统实际的MDR要求，选择合适的B值，实现保证MDR性能要求的条件下，减小两阶段译码复杂度的目标。
本算法同时考虑了漏检率指标和虚警率指标。首先利用盲检漏检率和译码误帧率近似相同的特性，在曲线上确定对应的信噪比作为阈值信噪比，确保基于本方法的盲检流程实现较低的漏检率。其次，通过阈值检验，能在一定程度上区分噪声帧和极化码字帧。但是由于结点LLR值的分布跨度较大，噪声帧和极化码字帧LLR的均值会有一定数量的重叠。此时我们在盲检第一阶段结束后按照未通过阈值检验的结点个数对所有PDCCH Candidate进行排序，根据系统要求选取多个PDCCH Candidate再进入下一阶段的译码，这种两阶段的盲检流程能有效降低上述LLR值重叠的影响，进一步区分噪声帧和极化码字帧，降低系统虚警率。若不考虑排序的时间，本发明所提出的算法在第一阶段进行一次阈值盲检所需的时间复杂度近似可表示为O(NlogN)。
仿真实验
参数配置
本实验平台配置发端Polar码码长N＝256，信息比特长度K＝40，CRC比特长度m＝16，对应净荷长度k＝K-m。发端发送10000次，每次发送44个PDCCH Candidate，在这些所有的PDCCH Candidate之中，只有一个是标准的极化码码字帧，剩余43个PDCCH Candidate都是纯噪声帧。信道为AWGN信道，信道设置使极化码字经过BPSK调制后送入信道加噪，收端采用CA-SCL2方式解调对应BLER值为10-2，即对应Eb/N0＝4.25dB。
当前UE对于接收到的每一个PDCCH Candidate，首先进行第一阶段的阈值检验，也就是UE第一阶段需要进行的盲检次数为22×2＝44次，在第一阶段结束后选取B个Candidate进入第二阶段的译码。我们仿真时不考虑第二阶段的译码方式，仅度量算法将B个Candidate送入第二阶段后MDR与B的变化情况。
仿真结果
对比算法选取检查固定比特集的方法和判决向量再编码的方法，为了控制两个传统算法在与本算法复杂度尽可能接近，选取BP译码迭代次数为1。同时为了衡量三种算法的有效性，以随机选取的方法作为对照，即每次在44个Candidate中随机选取B个。
本实验MDR性能与选取进入第二阶段的Candidate个数B的变化趋势如图2所示。当B取1时，阈值盲检算法的MDR为0.386；随着B的增大，MDR快速单调递减，说明两阶段的阈值盲检算法能够有效降低LLR值重叠的影响。
由图2可以看出，本发明提出的算法能在相同的B值限定时能达到更低的MDR要求。同时，本发明提出的算法在保证低MDR的要求下，可以极大地减少进入第二阶段译码的Candidate数量，从而降低两阶段盲检的复杂度。
实验结论
在PDCCH盲检过程中，噪声帧的存在增加了不必要的译码时延和能耗，同时也是导致收端虚警现象发生的主要原因。为了减少这种现象的发生，本发明提出一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方案。仿真结果表明，与现有的基于BP译码的检查固定比特集的方法和判决向量再编码的方法相比，本发明提出的方案在相同的MDR要求下，能极大地减少进入第二阶段译码的Candidate数量，从而降低两阶段译码的复杂度。在实际应用场景中，当收端经过蒙特卡洛法仿真，得到MDR与进入第二阶段译码的Candidate数量B值曲线后，可根据系统实际的MDR要求，选择合适的B值，实现保证MDR性能要求的条件下，减小两阶段译码复杂度的目标。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。

Claims (3)

1.一种区分噪声帧和极化码字帧的阈值盲检方法，其步骤包括：
1)确定发端极化码字的码长N和信息比特长度K；
2)对收端进行蒙特卡罗仿真，得到发端极化码的误帧率和信道信噪比相关的曲线；所述曲线为漏检率MDR与进入第二阶段译码的PDCCH Candidate数量B值曲线；
3)根据盲检系统实际要求的漏检率设定目标误帧率，根据该目标误帧率在所述曲线上确定阈值信噪比；
4)根据码长N、信息比特长度K和阈值信噪比，构造每个SC译码码树结点的LLR阈值；
5)当收端盲检的第一阶段，采用SC译码算法对所有的PDCCH Candidate进行译码，并统计每个PDCCH Candidate在译码时未通过阈值检验的结点个数；
6)根据各PDCCH Candidate在译码时未通过阈值检验的结点个数，对PDCCH Candidate进行排序；选取未通过阈值检验的结点个数最少的B个PDCCH Candidate进入第二阶段的SCL译码；
7)进行第二阶段SCL译码，各收端根据各自的RNTI去与接收帧的CCE信息做CRC校验，如果CRC校验成功，则盲检成功；否则盲检失败。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第i个结点νi的LLR阈值
Figure FDA0003811366630000011
其中，zα是标准正态分布的α分位点，μi为结点νi的LLR值的均值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在实现目标误帧率的条件下，盲检系统所需的最小信噪比为所述阈值信噪比。
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