CN115278776A - 一种基于压缩重传的cbg-harq方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于压缩重传的CBG‑HARQ方法，属于数据传输领域；具体是：首次传输时，发送端将整个CBG中包含的N个CB进行编码，得到N个码字传输，接收端进行译码，针对存在错误CB的CBG，反馈1比特NAK信号请求重传；重传时，发送端对原始的整个CBG进行压缩后传输；接收端计算重传压缩码字的软信息LLR，并根据错误码字位置索引及压缩矩阵，生成Tanner图；对图中每个校验节点，基于校验关系计算向相关联的变量节点传递的外信息，变量节点同步更新错误码字的LLR并输入译码器进行译码，如果有错误码字被纠正，则更新校验关系，进行下一次迭代，直到所有码字都正确译码，或直到一次迭代后没有纠正任何错误码字。本发明没有增加反馈开销，大幅提升了CBG‑HARQ的传输效率。

Description

一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法

技术领域

本发明属于数据传输领域，涉及5G高数据速率下基于CBG(码块组，code blockgroup)的HARQ(混合自动重传请求,hybrid automatic repeat request)的传输效率优化问题，具体是一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法。

背景技术

近年来，各种数据传输技术的研究非常活跃，随着第五代移动通信技术的投入使用，更是实现了高速率、低时延和大容量的数据传输。HARQ是一种结合了前向纠错与自动重传请求的技术，作为保障数据传输可靠性的关键技术，被广泛应用于多种通信场景，在数据传输中发挥着重要作用。

现有的5G系统中采用的是基于CBG重传的HARQ方案。在5G物理层，TB(传输块，transport block)中的信息比特首先被划分为等长的CB(码块，code block)，然后再将TB中的多个CB分组，成为CBG，如图1所示。由于发送端对每个CB进行信道编码，因此接收端译码后可以知道每个CB是否正确。在CBG-HARQ中，反馈与重传都是基于CBG进行的，即接收端对每个CBG进行1比特的ACK/NAK(确认/否定应答，acknowledge character/negativeacknowledgment)反馈，来指示CBG是否正确传输。同样，如果发送端收到NAK反馈，则重传整个CBG。

5G采用CBG-HARQ是因为受反馈信令开销的限制。对于包含N个CB的CBG，如果要明确反馈哪些CB是错误的，需要至少N比特信令。这种基于CB反馈的HARQ(CB-HARQ)只需重传错误的CB，但是会导致反馈开销非常大。同时，大量的对传输正确的CB的反馈是没有意义的，还会造成资源的浪费。

CBG-HARQ的缺点是重传效率低：由于仅使用1比特反馈信令，发送端不知道具体的错误的CB，因此必须重新发送CBG中的所有CB，这就导致了重传的信号包含了很多冗余的正确CB。在5G的高数据速率下，一个CBG可能包含几十到几百个CB，在信道条件较好时，如BLER(码块错误率，block error rate)为0.1时，真正需要重传的CB只有几个到几十个。因此，5G现有的CBG-HARQ中的冗余非常大，导致重传的资源利用率很低。

现有的高效率的HARQ大多是基于CB反馈的；对于CBG-HARQ，已有一些研究成果通过有限的多比特反馈信令避免了重传整个CBG，如基于外码编码的重传等。然而这些方法都是在反馈开销与重传效率之间进行权衡，目前没有一种方法可以通过1比特的反馈信令达到CB-HARQ的效率。

根据常理，对于具有较大冗余的源，为了提高传输效率，应该在传输之前先对其进行压缩。在CBG-HARQ机制下，重传的CBG含有大量冗余，重传CBG的熵远小于重传的比特数。由此得到启发：在接收到1比特NAK反馈后，首先将整个CBG压缩成几个新的CB，然后再进行传输，接收端再根据接收的信号，对原始CBG进行软解压，由此即可大幅提升CBG-HARQ的传输效率。

发明内容

为了提高CBG-HARQ的传输效率，在不增加反馈开销的前提下合理减少重传中的冗余，本发明提出了一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法。

所述的基于压缩重传的CBG-HARQ方法，具体步骤如下：

步骤一、发送端将整个CBG中包含的N个CB进行编码，得到N个码字c₁,…,c_N传输到接收端，接收端根据接收信号进行译码，针对存在错误CB的CBG，存储所有码字，并反馈1比特NAK信号请求重传；

所有码字包括正确的码字以及错误码字的软信息LLR(对数似然比，Log-Likelihood Ratio)；

步骤二、发送端收到NAK信号，对原始的整个CBG进行压缩后再重传；

发送端通过压缩矩阵S将整个CBG压缩成新的CB后再通过信道传输；

压缩关系为：

其中，

是CBG原始的N个码字，

是压缩后的N_c个压缩码字，每个压缩码字都是原始码字的线性组合，组合关系由压缩矩阵

确定，

表示在二元伽罗华域上的N_c×N的矩阵。

步骤三、接收端接收重传的压缩码字，计算重传压缩码字的软信息LLR记为

步骤四、根据错误码字位置索引及压缩矩阵S，生成包括对应错误码字的变量节点，以及对应重传压缩码字的校验节点的Tanner图；

变量节点初始化为

校验节点初始化为

其中，b₁,b₂,…,b_B表示错误码字的位置索引，b₁,b₂,…,b_B∈{1,2,…,N}；

为接收端存储的错误码字的LLR；

步骤五、对Tanner图中每个校验节点，基于校验关系计算向相关联的变量节点传递的外信息；

由压缩矩阵生成压缩码字时，存在一个整体的校验关系：

其中，S_A是压缩矩阵S的a₁,a₂,…,a_A列，C_A是原始码字矩阵C的a₁,a₂,…,a_A行，S_B是压缩矩阵S的b₁,b₂,…,b_B列，C_B是原始码字矩阵C的b₁,b₂,…,b_B行。

a₁,a₂,…,a_A表示已译对的码字的位置索引，a₁,a₂,…,a_A∈{1,2,…,N}，A是已译对的码字的个数；b₁,b₂,…,b_B表示错误的码字的位置索引，b₁,b₂,…,b_B∈{1,2,…,N}，B是未译对的码字的个数；A+B＝N。

由整体校验关系的第j行，得到第j个校验节点对应的校验关系是：

其中，w_j是W＝S_AC_A的第j行的向量，在接收端是已知的，s_j,i表示压缩矩阵S第j行第i列的元素，

是原始码字的向量；

因此，针对第j个校验节点，基于此校验关系，计算向其关联的变量节点b_i传递的外信息

计算外信息的具体公式为：

其中，

是与第j个校验节点关联的错误码字的索引，λ^(k)表示向量λ的第k个元素，

表示向量w_j的第k个元素。

步骤六、Tanner图中的变量节点收到外信息后同步更新错误码字的LLR；

错误码字

更新LLR的公式为：

其中，

是与错误码字

关联的压缩码字的索引。

步骤七、将更新后的LLR输入译码器进行译码，判断错误码字是否被纠正，如果所有错误码字均被纠正，传输成功；否则，进入步骤八；

步骤八、继续判断是否有部分错误码字被纠正，如果是，更新校验关系，即删除Tanner图中已译对的变量节点及对应的边，返回步骤五；否则，没有错误码字被纠正，则反馈1比特NAK信号请求再次重传，直到达到最大重传次数。

最大重传次数根据实际需要，人为设定，本实施例选择3。

本发明的优点在于：

1)、一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，相比于现有的CBG-HARQ，本发明大幅减少了重传中的冗余，避免了资源浪费，显著提高了整体的传输效率。

2)、一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，相比于现有的CB-HARQ，本发明只需1比特的反馈开销，且由软解压算法可以看出，本发明中一个压缩码字可以关联多个错误码字，充分利用了软信息的合并，能够达到比CB-HARQ更高的传输效率。

附图说明

图1为CBG结构示意图；

图2为现有重传机制与压缩重传机制的流程对比示意图；

图3为本发明一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法流程图；

图4为本发明用于软解压的消息传递Tanner图。

具体实施方式

为了进一步说明本发明的实施方法，下面给出一个实施范例。此示例仅表示对本发明的原理性加以说明，不代表本发明的任何限制。

针对5G高速率的数据传输场景，本发明提出了一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，可以在不增加反馈开销的前提下，大幅提升传输效率；所述压缩重传与软解压方法，适用于所有需要软信息的信道译码，对于使用的具体信道模型、调制方式以及信道编码方式，本发明不做专门限制。

本发明一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，对于一个CBG的传输，通过如图2所示重传机制的对比，首次传输与现有的HARQ方案相同，发送端发送完整的CBG，接收端根据接收信号计算软信息(通常为LLR(对数似然比，Log-Likelihood Ratio))，然后进行译码；如果CBG中存在CB译码错误，接收端存储正确的码字以及错误码字的LLR，并向发送端反馈1比特NAK信号请求重传，重传则采用压缩重传与软解压的方法；

如图3所示，具体步骤如下：

步骤一、首次传输时，发送端发送整个CBG包含的N个码字c₁,…,c_N，接收端根据接收信号进行译码，针对存在错误CB的CBG，存储所有码字，并反馈1比特NAK信号请求重传；

所有码字包括正确的码字以及错误码字的软信息LLR(对数似然比，Log-Likelihood Ratio)；

步骤二、发送端收到NAK信号，对原始的整个CBG进行压缩后再重传；

现有的5G中，重传是基于整个CBG进行的，即重传时再次发送CBG对应的所有N个码字，如图2(a)所示；本申请的重传方法与现有技术方案不同，重传时，发送端不再发送所有N个码字，而是发送压缩的N_c个新的码字

如图2(b)所示。重传时，发送端通过压缩矩阵S将原始的N个码字c₁,c₂,…,c_N压缩为N_c个压缩码字

(码字均用行向量表示)再通过信道传输；压缩关系为：

其中，

是CBG原始的N个码字，

是压缩后的N_c个压缩码字，每个压缩码字都是原始码字的线性组合，组合关系由压缩矩阵

确定，

表示在二元伽罗华域上的N_c×N的矩阵。

重传时发送压缩码字

由于N_c＜N，所以压缩码字的数量小于原始码字的数量，减少了重传所需的资源；

步骤三、接收端接收重传的压缩码字，计算重传压缩码字的软信息LLR记为

步骤四、根据错误码字位置索引及压缩矩阵S，生成包括对应错误码字的变量节点，以及对应重传压缩码字的校验节点的Tanner图；

如图4所示，变量节点初始化为

校验节点初始化为

为错误的原始码字；b₁,b₂,…,b_B表示错误码字的位置索引，b₁,b₂,…,b_B∈{1,2,…,N}；

为接收端存储的错误码字的LLR；

步骤五、对Tanner图中每个校验节点，基于校验关系进行软解压，计算向相关联的变量节点传递的外信息；

由压缩矩阵生成压缩码字时，存在一个整体的校验关系

从中提取出第j个压缩码字

规定的校验关系，根据这个校验关系，得到第j个校验节点计算外信息的计算公式；

整体校验关系为：

其中，S_A是压缩矩阵S的a₁,a₂,…,a_A列，C_A是原始码字矩阵C的a₁,a₂,…,a_A行，S_B是压缩矩阵S的b₁,b₂,…,b_B列，C_B是原始码字矩阵C的b₁,b₂,…,b_B行。

a₁,a₂,…,a_A表示已译对的码字的位置索引，a₁,a₂,…,a_A∈{1,2,…,N}，A是已译对的码字的个数；b₁,b₂,…,b_B表示错误的码字的位置索引，b₁,b₂,…,b_B∈{1,2,…,N}，B是未译对的码字的个数；A+B＝N。

由整体校验关系的第j行，可以得到第j个校验节点对应的校验关系是：

其中，w_j是W＝S_AC_A的第j行的向量，在接收端是已知的，s_j,i表示压缩矩阵S第j行第i列的元素，

是原始码字的向量；因此，针对第j个校验节点，基于此校验关系、

以及其它关联的变量节点传来的

计算向其关联的变量节点b_i传递的外信息

计算外信息的具体公式为：

其中，

是与第j个校验节点关联的错误码字的索引，λ^(k)表示向量λ的第k个元素，

表示向量w_j的第k个元素。

步骤六、Tanner图中的变量节点收到外信息后，同步更新错误码字的LLR；

第i个变量节点对应错误码字

根据收到的外信息更新LLR，i＝1,2,…,B；

错误码字

更新LLR的公式为：

其中，

是与错误码字

关联的压缩码字的索引。

步骤七、将更新后的LLR输入译码器进行译码，判断错误码字是否被纠正，如果所有错误码字均被纠正，传输成功；否则，进入步骤八；

步骤八、继续判断是否有部分错误码字被纠正，如果是，更新校验关系，即删除消息传递的Tanner图中已译对的变量节点及对应的边，返回步骤五；否则，没有错误码字被纠正，则反馈1比特NAK信号请求再次重传，直到达到最大重传次数。

迭代终止准则为：(1)所有码字都正确译码，反馈ACK，传输结束；(2)在一次迭代后未能纠正任何错误码字，反馈NAK并请求下一次重传，再次重传仍采用上述方案，直到达到最大重传次数，最大重传次数根据实际需要，人为设定，通常最大重传次数为3。

实施例：

本实施例选用的CBG中包含N＝100个CB，CB分别使用LDPC码进行编码，成为N个原始码字c₁,c₂,…,c_N(码字用行向量表示)。码字经QPSK调制后通过AWGN信道进行传输，该编码在信噪比为1.4dB时，码字单次传输的BLER为p＝0.58。

首次传输发送所有N个原始码字。接收端根据接收信号计算LLR，然后分别对CB进行译码。如果CBG中所有CB都译码正确，反馈1比特ACK，传输结束；如果CBG中存在CB译码错误，则接收端存储正确的码字以及错误码字的LLR，反馈1比特NAK信号请求重传，重传采用压缩重传与软解压的方法。

具体步骤如下：

步骤一、重传时，发送端通过一个压缩矩阵S将整个CBG压缩成一些新的CB，然后再通过信道进行传输；

通过压缩矩阵S将原始的N个码字c₁,c₂,…,c_N压缩为N_c个压缩码字

(码字均用行向量表示)，压缩的关系为：

其中，

是CBG原始的N个码字，

是压缩后的N_c个压缩码字，每个压缩码字都是原始码字的线性组合，组合关系由压缩矩阵

确定，

表示在二元伽罗华域上的N_c×N的矩阵；

本实施例中，使用的压缩矩阵S为34×100的矩阵，即N_c＝34，S由伪随机算法生成，满足每列的权重均为2，每行的权重为6或5；

重传时发送34个压缩码字

相比于重传100个原始码字，大幅减少了重传所需的资源；

步骤二、接收端接收重传的压缩码字，计算压缩码字的LLR，记为

步骤三、根据未译对的码字及压缩矩阵S生成用于消息传递的Tanner图；

步骤四、通过消息传递算法更新错误码字的LLR；

消息传递算法中，变量节点初始化为

校验节点初始化为

然后，第j个校验节点基于

校验关系以及其它变量节点传来的

计算向变量节点传递的外信息，j＝1,2,…,N_c；

执行这一步时，整体校验关系为：

因此第j个压缩码字所规定的校验关系是：

其中，w_j是W＝S_AC_A的第j行，在接收端是已知的，s_j,i表示矩阵S第j行第i列的元素。

进而，第i个变量节点收到外信息后更新LLR，i＝1,2,…,B；

步骤五、使用更新后的LLR输入译码器进行译码，如果有错误码字被纠正，则更新校验关系；

更新校验关系在消息传递的Tanner图中体现为删除已译对的变量节点及对应的边；

步骤六、重复步骤四、五，直到迭代终止。

Claims (6)

1.一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一、发送端将整个CBG中包含的N个CB进行编码，得到N个码字c₁,…,c_N传输到接收端，接收端根据接收信号进行译码，针对存在错误CB的CBG，存储所有码字，并反馈1比特NAK信号请求重传；

步骤二、发送端收到NAK信号，通过压缩矩阵S将整个CBG中的原始码字压缩成新的压缩码字后再通过信道重传；

步骤三、接收端接收重传的压缩码字，计算重传压缩码字的软信息LLR记为

步骤四、根据错误码字位置索引及压缩矩阵S，生成包括对应错误码字的变量节点，以及对应重传压缩码字的校验节点的Tanner图；

步骤五、对Tanner图中每个校验节点，基于校验关系计算向相关联的变量节点传递的外信息；

整体校验关系为：

其中，S_A是压缩矩阵S的a₁,a₂,…,a_A列，C_A是原始码字矩阵C的a₁,a₂,…,a_A行，S_B是压缩矩阵S的b₁,b₂,…,b_B列，C_B是原始码字矩阵C的b₁,b₂,…,b_B行；

a₁,a₂,…,a_A表示已译对的码字的位置索引，a₁,a₂,…,a_A∈{1,2,…,N}，A是已译对的码字的个数；b₁,b₂,…,b_B表示错误的码字的位置索引，b₁,b₂,…,b_B∈{1,2,…,N}，B是未译对的码字的个数；A+B＝N；

由整体校验关系的第j行，得到第j个校验节点对应的校验关系是：

其中，w_j是W＝S_AC_A的第j行的向量，在接收端是已知的，s_j,i表示压缩矩阵S第j行第i列的元素，

是原始码字的向量；

因此，针对第j个校验节点，基于此校验关系，计算向其关联的变量节点b_i传递的外信息

计算外信息的具体公式为：

其中，

是与第j个校验节点关联的错误码字的索引，λ^(k)表示向量λ的第k个元素，

表示向量w_j的第k个元素；

步骤六、Tanner图中的变量节点收到外信息后同步更新错误码字的LLR；

步骤七、将更新后的LLR输入译码器进行译码，判断错误码字是否被纠正，如果所有错误码字均被纠正，传输成功；否则，进入步骤八；

步骤八、继续判断是否有部分错误码字被纠正，如果是，更新校验关系，即删除Tanner图中已译对的变量节点及对应的边，返回步骤五；否则，没有错误码字被纠正，则反馈1比特NAK信号请求再次重传，直到达到最大重传次数。

2.如权利要求1所述的一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，其特征在于，所述步骤一中，存储的所有码字包括正确的码字以及错误码字的软信息LLR。

3.如权利要求1所述的一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，其特征在于，所述压缩关系为：

其中，

是CBG原始的N个码字，

是压缩后的N_c个压缩码字，每个压缩码字都是原始码字的线性组合，组合关系由压缩矩阵

确定，

表示在二元伽罗华域上的N_c×N的矩阵。

4.如权利要求1所述的一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，其特征在于，所述Tanner图中变量节点初始化为

校验节点初始化为

其中，b₁,b₂,…,b_B表示错误码字的位置索引，b₁,b₂,…,b_B∈{1,2,…,N}；

为接收端存储的错误码字的LLR。

5.如权利要求1所述的一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，其特征在于，所述错误码字

更新LLR的公式为：

其中，

是与错误码字

关联的压缩码字的索引。

6.如权利要求1所述的一种基于压缩重传的CBG-HARQ方法，其特征在于，所述最大重传次数根据实际需要，人为设定。

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