CN114696953A - 一种自由空间光通信的信道编码和译码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种自由空间光通信的信道编码和译码方法。编码包括以下步骤:将信息比特分为两个部分：可靠比特和不可靠比特；将可靠比特进行分段，并依次对每段可靠比特进行CRC编码，在每段可靠比特后加入对应CRC的校验序列，构成新的信息序列；将不可靠比特送入BCH编码器，得到校验比特，并把校验比特与不可靠比特合并得到新的尾部信息序列。本发明方法在接收端解码时，当某个解码段无法通过CRC校验时提前终止解码，减少了冗余的传输，尾部级联的BCH码进行不等差错保护；随着信噪比的提升，BCH码的纠错能力不断提高，误码率性能有不同程度的增益；在大气湍流情况下，保证了误码率与速率性能的同时，降低了译码复杂度。

Description

一种自由空间光通信的信道编码和译码方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种自由空间光通信的信道编码和译码方法。

背景技术

自由空间光通信技术是以激光作为载波、以大气作为信道的无线通信方案，与射频无线通信相比，它具有无频谱许可、带宽大、固有安全、抗电磁干扰、低成本等诸多优势[1]，由于大气湍流会导致传输后存在波形失真、闪烁、相位波动等问题[2]，严重影响通信系统的性能。目前，抑制大气湍流干扰的方法主要有：自适应光学技术、多输入多输出(MIMO)天线技术、调制技术、信道编码技术，其中信道编码技术被广泛应用[3]。

信道编码是通过增加冗余信息的方式使接收端可以对接受信息进行检测纠错，以此获得更好的通信性能。在传统的自由空间光通信系统中，常用的信道编码技术有LDPC[4]、RS[5]、Turbo码[6]，Polar码[7]，但是受制于固定码率无法适应时变的大气信道，无速率编码没有码率约束，其正向增加冗余的特点可以自动适应信道的动态变化而不需要反馈，以此获得更高的通信质量。

J.Perry等人于2011年通过引入伪随机哈希函数提出了无速率Spinal码[8]，并在隔年详细的阐述了编码原理，提出了新的译码算法[9]。2012年H.Balakrishnan等人证明了Spinal码在二进制对称信道(BSC)和加性高斯白噪声(AWGN)信道上接近信道容量[8-9]。杨伟强[10]提出了一种前向堆栈译码(FSD)算法，在不损失传输速率的情况下减少译码复杂度。文献[11]提出了一种有效分布符号的Spinal码译码方法，该译码器所采用的分组译码方法降低了译码复杂度，与气泡译码器相比具有吞吐量增益。Spinal码的顺序编码结构也使其具有不等差错保护性质(UEP)，文献[12]提出了一种不等长传输方案以提高传输速率并分析了所提出的UEP脊髓码的有限长度性能。文献[13]提出了一种用于BSC的无速率叠加Spinal码,通过叠加运算，重要的信息比次要的信息由更多的编码符号传递，从而产生UEP特性。虽然上述译码改进方法优势明显，但是对自由空间光通信Spinal码系统性能的改善还有一定的提升空间。

Spinal码受其潜在的不等差错保护性的影响，有着差错控制性能不佳的问题，其错误比特主要集中在最后部分的码块中。此外Spinal码译码复杂度较高，译码速率有待提高。针对以上问题，本文提出一种Spinal码、CRC(CyclicR edundancy Check)码与BCH码级联的信道编码方案，简称SCB(Segmented CRC-BCH)-Spinal码。仿真结果表明，在大气湍流条件下，与不同的构造方法相比，分段SCB-Spinal码能取得更好的系统性能。

发明内容

本发明的目的是提供一种自由空间光通信的信道编码方法,用于解决现有技术问题：Spinal码受其潜在的不等差错保护性的影响，有着差错控制性能不佳的问题，其错误比特主要集中在最后部分的码块中，此外Spinal码译码复杂度较高，译码速率有待提高。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种自由空间光通信的编码方法，包括以下步骤:

将信息比特分为两个部分：可靠比特和不可靠比特；

将可靠比特进行分段M＝{M₁,M₂...M_S}，并依次对每段可靠比特进行CRC编码，在每段可靠比特后加入对应CRC的校验序列，构成新的信息序列；

将不可靠比特送入BCH编码器，得到校验比特，并把校验比特与不可靠比特合并得到新的尾部信息序列。

进一步优选的，所述不可靠比特为所述信息比特的尾部比特。

一种自由空间光通信的译码方法，适用于上述的编码方法，包括以下步骤:

依次对每个分段进行截断译码，并扩展译码树；

从根节点s₀开始构造，计算每个子节点的路径开销和，并删除多余的节点；

每个分段译码后只保留B条路径；

当分段i译码完成时，对保留的B条路径进行CRC校验，若存在校验成功的路径，将继续译码，否则解码终止并使用下一个PASS的信息对未通过CRC校验的分段继续译码；

当译码树拓展到叶子节点时，对保留路径进行伴随式校验；

若存在伴随式校验为0的路径即为解码结果，否则对保留路径进行纠错处理。

本发明至少具备以下有益效果：

本发明提出了一种FSO中分段CRC与BCH纠错码结合使用的SCB-Spinal码方案，通过将信息位与CRC校验位分为多段；在接收端解码时，当某个解码段无法通过CRC校验时提前终止解码，减少了冗余的传输，尾部级联的BCH码进行不等差错保护；在低信噪比情况下，降低了译码复杂度，速率性能也有略微提升；随着信噪比的提升，BCH码的纠错能力不断提高，误码率性能有不同程度的增益；在大气湍流情况下，保证了误码率与速率性能的同时，降低了译码复杂度，使Spinal码更适用于实际场景中。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为Spinal码编码结构图；

图2为分段方案与传统方案示意图；

图3为分段为4的CRC方案图；

图4为SCB-Spinal码编码结构图；

图5为SCB-Spinal解码树示意图；

图6为不同SNR下各方案复杂度示意图；

图7为SCB-Spinal与传统Spinal码速率性能对比图。

图8为三种方案误码率性能对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

1大气信道传输模型

激光在大气传播时会受到大气湍流的影响，Gamma-Gamma模型是应用最广泛的弱湍流模型之一，对不同强度的湍流下接收光的光强起伏建模都比较符合实际和仿真。在Gamma-Gamma模型中，归一化光强I是由两个变量I_x、I_y决定的，可表示为I＝I_xI_y，其中I_x、I_y表示为大规模和小规模的大气效应，其都服从Gamma分布，即：

因此，可以得到归一化光强I的概率密度函数为：

其中Γ()是伽马函数，K_α(β)是第二类修正贝塞尔函数，其中α和β分别表示大湍流尺度和小湍流尺度，他们与大气条件有关，由公式(3)(4)给出：

σ²为Rytov方差，

为波数，λ为波长，L为传输距离，

为大气折射率结构常数。

2Spinal码编译码原理

如图1所示，Spinal码的编码流程为：(1)将n位的信息m等分为D＝n/k数据包，即m₁,m₂,m₃,....._,m_D，数据包由k位组成。(2)编码器调用哈希函数，将信息序列映射为v位的哈希状态，哈希函数有两个输入：一个k位的信息和一个v位的哈希状态，如下式：

S_i＝h(S_i-1,m_i),1≤i≤n/k (4)

其中S₀作为哈希函数的初始状态可以随机选取，但发送端和接收端都需要已知该信息。m₁与预设的哈希种子S₀输入哈希函数，得到脊髓值S₁。随后S₁将作为新的种子值与m₂进行哈希运算得到S₂。依此类推，直到得到S_n/k。(3)v位的哈希状态S_i作为种子输入到伪随机数生成器(RNG)：

以生成尽可能多伪随机编码序列，随后利用特定的映射函数将同一批次的随机序列映射为C位的码字进行传输。(4)将x_1,j,x_2,j,…,x_n/k,j通过第j个pass进行传输，编码端不断执行上述操作，直到接收端成功解码或者主动放弃,使得Spinal码具有无速率性。

Spinal译码是基于最大似然原理(ML)来实现的，通过再现编码过程进行解码。具体地说，我们使用相同的初始哈希状态S₀、哈希函数和RNG来构造解码树：以S₀为根节点拓展深度为n/k的译码树，每个节点都有2^k个子节点。ML解码准则为：

其中

表示解码端接收到的编码符号序列，

表示的是解码端构造译码树时对应的编码符号序列，

是

中编码符号序列与

在欧式距离上最近的信息序列，

是第i级路径开销，

是M'叶节点的译码开销和。

虽然ML是最优的译码方法，但ML译码需要计算2ⁿ条路径的路径开销，其复杂度会随信息长度呈指数增长。截断译码算法较ML算法添加了一个参数：保留路径B。截断译码不再搜索整个解码树，而是每层根据路径度量对路径进行删减，只保留路径开销和较小的B条路径，对所保留的路径进行下一个深度的扩展，使得具有指数级别复杂度的ML译码降低至多项式级别。

3SCB-Spinal码方案

目前大部分Spinal码编码方案都是在信息序列后添加CRC，只有在对整个信息序列进行解码时才能进行CRC校验。由于Spinal码是在深度优先解码树上进行解码的，若在解码过程中有某一位置没有被成功解码，之后的解码计算都是无用的，导致了后续计算的浪费[14]。如图2所示，分段CRC校验与传统CRC校验的不同在于分段CRC将尾部校验位r替换为在信息序列中分散插入校验位r/S，每个分段包含n-r/S信息位和r/S的CRC校验位。S为分段数。

以图3为例，将信息序列M分成四段M₁,M₂,M₃,M₄，然后分别对每个信息序列进行CRC编码生成对应的校验序列，将校验序列添加到信息序列M_i尾部组成M'_i，然后由Spinal码编码器编码。译码过程中M'_i译码结果无法通过CRC校验时提前终止译码过程，保留通过CRC校验分段的结果并传输额外信息对M'_i继续译码，防止前面已经出现错误却继续译码的计算浪费，降低了译码复杂度。

假设将Spinal码的传输pass数设置为L，此类固定速率的Spinal码可表示为C_capacity(n,k,L)，m表示发送端发送的信息，

表示接收端的估计值，错误概率可以表示为：

由Spinal码顺序编码的特性知，只有x₁,......,x_D携带m₁,......,m_D的信息，其他输出符号与信息分段之间的互信息为0，可以分析出在Spinal编码中位置靠前的信息分段性能总是优于位置靠后的信息分段，这说明Spinal码存在潜在的UEP。如果只考虑最后一段信息m_D，发现m_D与x₁，……，x_D-1相互独立，只有x_D与其有关,因此我们可以将公式(6)近似为:

P_e≥δ_D (7)

δ_D为一个短Spinal码C_capacity(k,k,L)的误码率。Spinal码的错误性能不会随着消息长度的增加而提高。根据上述分析得出Spinal码的差错控制性能受尾部信息分段的性能影响。

分段CRC译码同样存在这个问题，尾部分段容易出错且多次重发后仍可能无法成功译码，为解决此问题提出了一种尾部级联有强纠错能力的BCH码的SCB-Spinal码改进方案。

BCH解码就是对错误比特进行自动纠错的过程。通过计算接收向量的伴随式,并根据伴随式判断有无错误。根据所求得的伴随式，进行迭代计算，求得差错定位多项式σ(x)，采用钱搜索算法求解σ(x)确定错误位置，进行纠错处理，从而实现BCH码的纠错功能。

改进后方案的编码结构框图如图4所示，较传统编码方案有以下区别：

1)：首先将信息比特分为两个部分，可靠比特(Reliablebit，RB)M₁,M₂等和不可靠比特(Unreliable bit，UB)M_D(本文中为尾部比特)。

2)：将RB分段M＝{M₁,M₂...M_S}

依次对每段M_i进行CRC编码并在M_i后加入对应CRC的校验序列，构成新的信息序列。

3)：然后将UB送入BCH编码器，得到校验比特p＝{p₁,p₂,...}，并把校验比特与UB合并得到新的尾部信息序列。

本文进而提出一种适用于SCB-Spinal码的联合译码算法(Algorithm 1)。依次对每个分段进行截断译码，扩展译码树，码树图构造如图5所示，实心点为每层保留的节点，加粗线为保留的路径。从根节点s₀开始构造，计算每个子节点的路径开销和，并删除多余的节点，每个分段译码后只保留B条路径，当分段i译码完成时，对保留的B条路径进行CRC校验，若存在校验成功的路径，将继续译码，否则解码终止并使用下一个PASS的信息对未通过CRC校验的分段继续译码。如图5中红线标注部分为分段1中通过CRC校验的路径。当分段S-1完成校验后，对UB和校验比特组成的尾部序列进行译码，计算分段S-1保留节点与2^k个子节点的路径开销和，并删除多余的节点，保留B条路径，直到到达译码树叶子节点，对保留的路径进行伴随式校验，若存在伴随式校验为0的路径，译码器将此译码路径所对应的信息序列作为译码输出结果，若不存在伴随式校验为0，对保留的路径计算误差定位多项式σ(x)进行纠错处理，若纠错后存在伴随式校验为0的值，则作为译码输出结果，否则译码失败。

4仿真结果

针对本文提出的方案进行了仿真，以验证SCB-Spinal方案比原始方案及分段CRC方案具有更好的性能。在Gamma-Gamma模型信道下进行仿真，湍流强度σ²＝0.2,调制方式为BPSK。其它具体参数为：信息比特长度n＝256，信息分段长度k＝4，保留路径数B＝16，分段CRC方案每段的CRC校验位为8位，分段数S＝4，分段CRC方案后续仿真图中简写为SCA(Segmented CRC-Aided)-Spinal码。SCB方案将尾部的CRC校验替换为在尾部级联(15，7)的BCH码，其生成多项式为g(x)＝x⁸+x⁷+x⁶+x⁴+1。对于原始Spinal码方案设置了了32位的CRC作为对照，其余参数相同。

Spinal译码是通过重现编码过程实现的，所以每个译码树节点都要进行哈希函数运算并进行路径开销的对比。对于信息长度为n、信息分段长度为k、保留参数为B、哈希状态参数为v的截断译码，其每层进行的哈希函数运算量为O(B·2^kv)，开销和排序的运算量为O(B·2^k(k+logB))，可以认为每个节点译码的计算量是相同的。所以不同方案的复杂度可以按照其平均扩展节点数量来衡量。

图6展示了三种方案在不同SNR条件下的复杂度对比，可以看出扩展节点数随着信噪比的上升而降低，这说明信道质量越高，译码的复杂度就越低。在SNR为-5到0低信噪比范围内，SCB-Spinal方案较传统Spinal码方案复杂度有明显降低，在SNR＝-1.5时降低了约68％。但因信道条件差，BCH码纠错性能有限，与SCA-Spinal方案的性能差异不大。SNR为0～5时，SCA与传统Spinal码的差距不断缩小，而SCB方案较SCA方案有21.6％～27.3％的性能优势，因在信噪比良好的条件下，SCA方案和原始Spinal码方案解码计算量非常接近，但存在尾部信息多次重发后仍无法成功译码的情况，SCB方案通过对尾部信息进行纠错保护，减少了成功译码所需的PASS数量，降低了复杂度。在SNR为5到10高信噪比范围内，只需少量PASS即可成功传输，三种方案之间的差异不断缩小。

由图7可以看出，SCB-Spinal码和传统Spinal码在低信噪比条件下的速率可以逼近信道容量。而随着信噪比不断提升，SCB-Spinal和传统Spinal码的速率性能没有其在低信噪比条件下优秀。SCB-Spinal码的速率在不同SNR条件下较传统Spinal码都有明显提升。通过分段的方法，可以减少冗余的传输，能够在保证速率性能的情况下降低Spinal码的译码复杂度，减少译码所需时间，尾部增加的校验序列通过对错误的校正也起到了性能提升的作用。

图8为误码率性能对比图。通过将传输次数L固定为8比较三种方案比特错误概率(BER)性能。SCA方案与传统方案性能差异不大。在SNR较低的时候，BCH码的纠错能力有限，对错误纠正并不明显，三种方案性能几乎一致。在较高SNR的情况下，SCB方案有更好的差错控制性能，例如当BER＝1×10^-3时，产生了0.5dB的增益。

5结论

本文提出了一种FSO中分段CRC与BCH纠错码结合使用的SCB-Spinal码方案，通过将信息位与CRC校验位分为多段。在接收端解码时，当某个解码段无法通过CRC校验时提前终止解码，减少了冗余的传输，尾部级联的BCH码进行不等差错保护。在低信噪比情况下，降低了译码复杂度，速率性能也有略微提升。随着信噪比的提升，BCH码的纠错能力不断提高，误码率性能有不同程度的增益。在大气湍流情况下，保证了误码率与速率性能的同时，降低了译码复杂度，使Spinal码更适用于实际场景中。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (3)

1.一种自由空间光通信的编码方法，其特征在于，包括以下步骤:

将信息比特分为两个部分：可靠比特和不可靠比特；

将可靠比特进行分段，并依次对每段可靠比特进行CRC编码，在每段可靠比特后加入对应CRC的校验序列，构成新的信息序列；

将不可靠比特送入BCH编码器，得到校验比特，并把校验比特与不可靠比特合并得到新的尾部信息序列。

2.根据权利要求1所述的一种自由空间光通信的信道编码方法，其特征在于，所述不可靠比特为所述信息比特的尾部比特。

3.一种自由空间光通信的译码方法，适用于权利1-2所述的编码方法，其特征在于，包括以下步骤:

依次对每个分段进行截断译码，并扩展译码树；

从根节点s₀开始构造，计算每个子节点的路径开销和，并删除多余的节点；

每个分段译码后只保留B条路径；

当分段i译码完成时，对保留的B条路径进行CRC校验，若存在校验成功的路径，将继续译码，否则解码终止并使用下一个PASS的信息对未通过CRC校验的分段继续译码；

当译码树拓展到叶子节点时，对保留路径进行伴随式校验；

若存在伴随式校验为0的路径即为解码结果，否则对保留路径进行纠错处理。

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