[发明专利]一种有效低复杂度串行抵消列表极化码译码方法

说明书

本发明公开了一种基于随机二进制数据流的有效低复杂度串行抵消列表极化码译码算法及其译码构架，算法步骤为：将接收到的待译码向量通过信道消息缩放算法后转变为相应输入概率；将计算好的输入概率值生成对应的随机二进制数据流，将数据流分别输入到两个基本碟形译码框架；数据流通过两组基本碟形译码框架混合节点的计算后得到译码的条件概率值；通过反相器计算出四条路径的条件概率随机数据流；将四个条件概率分别通过一个与门实现最终判别路径概率；通过反馈模块的计算，整合信号，反馈给基本碟形框架中，数据流再次通过基本碟形译码框架，并得到条件概率值；得到最优路径译码结果。本发明降低了系统的复杂度，同时改善了随机数据流译码的性能。

技术领域

本发明涉及编码技术极化码的有效译码，具体为一种适用于极化码的地复杂度串行抵消列表译码算法及其译码构架。

背景技术

提出，极性码是信道编码的第一类，几乎可实现对称的二进制输入离散无记忆信道的容量(B-DMCs)。由于其较低的计算复杂度为O(NlogN)，其中N为极化码长度；以及快速傅氏变换Fast Fourier Transformation(FFT)形式的译码结构，串行抵消译码successive cancellation(SC)算法已经成为最有效的极化译码算法之一。然而相比于最大似然maximum likelihood(ML)解码器，串行抵消译码器的解码性能仍然有较大的衰落。为了缩小由传统的串行抵消译码器的次最优路径选择带来的性能差距，列表串行抵消译码算法(list SC polar decoder)应运而生。加入列表(L)后，带来了更多的路径选择的机会。仿真结果表明，列表SC极解码器可以超越著名的LDPC码的误码率。

串行抵消列表译码器的主要缺点是，随着列表L大小的增大，译码器的复杂度线性增加。换句话说，为了实现更好的性能，串行抵消列表译码器必须遭受极大地硬件成本，特别是当列表L相当大的时候。此外，对于某些高度噪声的应用场景，现有的串行抵消列表译码器抗噪声能力不足。为了解决上述问题，本发明提出了基于随机二进制数据流的极性解码算法，即引入随机数据流作为运算核心。得益于随机解码的优点，串行抵消列表译码器能够达到了良好的误码率性能，减少复杂度和容错性。然而，在实践中直接应用基于随机数据流的串行抵消列表译码器，由于运算中随机序列随机性的不断丢失，将导致译码性能的严重下降。在本发明中，提出一种“概率翻倍方案”DPA(Doubling Probability Approach)，以提高解码性能。同时给出了上述译码算法的相应硬件架构。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于随机二进制数据流的有效低复杂度串行抵消列表极化码译码算法及其译码构架，以降低整个系统的复杂度，同时改善随机数据流译码的性能。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于随机二进制数据流的有效低复杂度串行抵消列表极化码译码算法，包括以下步骤：

(1)将接收到的待译码向量y_i＝(y₁,...,y_N)通过信道消息缩放算法后转变为相应输入概率值，其中α为信道缩放系数，e为自然数常数，N为极化码码长；

(2)将计算好的N个码字对应的输入概率值通过CPU生成N组对应的长度为1024位的随机二进制数据流，即每个概率值用长度为1024的随机二进制数据流表示；将这N 组数据流按位分别输入到译码构架的两个基本碟形译码框架的输入端，两组框架的输入数据相同；

(3)数据流通过两组log₂N级基本碟形译码框架混合节点的计算后得到译码的条件概率值和

(4)通过反相器计算出四条路径的条件概率随机数据流和

(5)将四个条件概率分别通过一个与门实现最终判别路径概率；

的循环累乘运算：