[發明專利]級聯極化碼比特翻轉置信傳播編譯碼方法有效
| 申請號: | 202010848382.9 | 申請日: | 2020-08-21 |
| 公開(公告)號: | CN111970009B | 公開(公告)日: | 2022-11-01 |
| 發明(設計)人: | 潘志文;尹超;劉楠;尤肖虎 | 申請(專利權)人: | 東南大學;網絡通信與安全紫金山實驗室 |
| 主分類號: | H03M13/09 | 分類號: | H03M13/09;H03M13/11;H03M13/13;H03M13/29;H04L1/00 |
| 代理公司: | 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 李悅聲 |
| 地址: | 211189 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 級聯 極化 比特 翻轉 置信 傳播 譯碼 方法 | ||
1.一種級聯極化碼比特翻轉置信傳播編譯碼方法,其特征在于步驟如下:
第一步:進行基于三級串行級聯的LDPC-CRC-極化碼編碼,首先根據待編碼的信息比特個數以及編碼后的級聯碼字長,根據實際應用場景需求與仿真性能定義LDPC碼、CRC碼和極化碼三種編碼碼字,然后先后將待編碼的信息進行定義后的LDPC碼編碼,通過高斯近似方法計算極化碼的信息集合中每個極化信道的錯誤概率,根據錯誤概率定義出中等信道集合和良好信道集合;將LDPC碼碼字比特部分輸入中等信道集合,其余未經LDPC編碼的部分待編碼信息比特輸入良好信道集合,將輸入中等信道集合和良好信道集合的比特作為信息比特進行CRC碼的編碼,編碼得到的校驗比特輸入良好信道集合中未使用的剩余信道,最后將極化碼的凍結集合中的凍結比特置0,得到極化碼信息比特使用極化碼對極化碼信息比特進行編碼,得到了碼長為N的LDPC-CRC-極化碼三級級聯碼的碼字
第二步:將LDPC-CRC-極化碼三級級聯碼的碼字送入信道,利用接收端得到接收信號
第三步:進行LDPC-CRC-極化碼級聯碼置信傳播譯碼,首先使用接收信號計算出接收信號的對數似然比,定義置信傳播譯碼方法中存儲中間計算數據的矩陣L和矩陣R,兩個矩陣存儲的數據均為對數似然比;將這兩個矩陣中的數據預先置0,利用接收信號的對數似然比初始化矩陣L的列數據,利用極化碼的信息集合初始化另一個矩陣R的列數據,利用極化碼BP譯碼方法迭代地更新兩個矩陣中的所有數據,利用矩陣L的元素集合初始化LDPC碼的BP譯碼器進行譯碼,將譯碼的對數似然比輸出向量寫入矩陣R,然后輸出LDPC碼由LDPC碼的構造方式確定的校驗矩陣H矩陣進行校驗,校驗結果,若校驗正確,則對極化碼信息比特的估計矩陣進行CRC碼校驗,是對極化碼信息比特ui的估計,若校驗正確則譯碼結束,輸出極化碼信息比特的估計值矩陣若校驗失敗則更新矩陣R,計算矩陣R中的所有元素,判斷迭代次數,若達到最大迭代次數則判斷譯碼失敗,且本次譯碼失敗,輸出估計值矩陣進入下一步驟繼續譯碼使用比特翻轉置信傳播方法繼續譯碼;否則繼續重復利用極化碼BP譯碼方法迭代地更新兩個矩陣中的數據;
第四步:進行LDPC-CRC-極化碼三級級聯碼比特翻轉置信傳播譯碼,對極化碼信息比特的估計矩陣進行比特翻轉置信傳播譯碼:首先,構造待翻轉信道集合CS,對CS中信道根據其比特估計對先驗對數似然比進行比特翻轉譯碼,同時利用LDPC的H矩陣的校驗結果對中等信道集合的比特判決正確次數計數,若當前比特判決連續兩次校驗正確,判斷當前中等信道集合判決結果可靠,此時只對非中等信道中的元素進行比特翻轉,對中等信道中的元素進行比特加強,級聯碼比特翻轉置信傳播譯碼后,判斷估計值矩陣是否滿足循環冗余校驗,若滿足,則判斷比特翻轉譯碼成功,直接輸出譯碼結果;若不滿足,則根據LDPC校驗是否正確更新待翻轉信道的翻轉基準,迭代進行比特翻轉譯碼直至通過循環冗余校驗或翻轉完所有CS集合中信道,輸出譯碼結果。
2.根據權利要求1所述的級聯極化碼比特翻轉置信傳播編譯碼方法,其特征在于待編碼的信息比特個數記為K,編碼后的級聯碼字長記為N,其中N、K的取值由實際應用場景需求確定,所述的LDPC碼、CRC碼和極化碼碼字選擇為:
(n1,k1)LDPC碼,其中k1是LDPC信息比特長度,n1是LDPC碼長,LDPC碼構造方法由實際應用場景需求與仿真性能確定;
(k2+r,k2)CRC碼,其中k2是CRC信息比特長度,r是CRC的校驗比特個數,循環冗余校驗碼多項式的選取由實際應用場景需求和仿真效果確定;
(N,k2+r)極化碼,其中N是極化碼碼長,k2+r是極化碼信息比特長度,極化碼選擇k2+r個信道傳輸信息比特,這些信道集合由信息集合表示;剩余N-(k2+r)個信道固定傳輸全0比特,這些信道集合由凍結集合表示;信息集合和凍結集合的選擇由極化碼構造方式確定;
其中,三種編碼碼字中參數n1,k1,r由實際應用場景需求與仿真性能確定,參數k2=n1+(K-k1)。
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