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    一種極化碼的譯碼算法研究

    2019-07-29 00:56鄭昊
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年5期
    關(guān)鍵詞:無線通信

    鄭昊

    摘 要:極化碼是近年來提出的一種新型編譯碼技術(shù),是目前唯一能被證明達到香農(nóng)極限的糾錯編碼,是無線通信領(lǐng)域的重大突破,因此受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。各國學(xué)者相繼提出了一些譯碼算法,但這些算法在譯碼性能、延時、吞吐率、計算復(fù)雜度等方面表現(xiàn)的并不理想。通過對標準BP譯碼算法迭代過程方程式的改進,文章提出了一種改進的BP譯碼算法,經(jīng)仿真分析,對比標準的BP譯碼算法,改進算法在保持譯碼性能不降低的前提下,有效降低了計算復(fù)雜度和時間復(fù)雜度。

    關(guān)鍵詞:極化碼;置信度傳播譯碼;計算復(fù)雜度;時間復(fù)雜度;香農(nóng)極限;無線通信

    中圖分類號:TP39 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2019)05-00-03

    0 引 言

    極化碼[1]由土耳其學(xué)者Arikan于2008年提出,在碼長趨于無窮大時,極化碼可達到信道容量。極化碼具有結(jié)構(gòu)化、編譯碼復(fù)雜度低等特點,引起了各國學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。極化碼的核心在于信道極化現(xiàn)象,包括信道組合、信道分裂。通過對已知信道的極化處理,部分子信道容量趨近于1,部分子信道容量趨近于0,我們選擇在趨近于1的信道上傳輸有用的信息,在趨近于0的信道上傳輸冗余信息?;诖颂匦?,文獻[2]提出了串行抵消譯碼算法(Successive Cancellation,SC),文獻[3]提出了列表串行抵消譯碼算法(Successive Cancellation List,SCL),文獻[4]提出了置信度傳播譯碼算法(Belief Propagation,BP),但SC,SCL都是串行譯碼算法,存在延時較高、吞吐率較低的缺陷,而BP譯碼算法又涉及大量乘除運算,計算復(fù)雜度較高。

    針對上述譯碼算法的不足,文章提出了一種改進的BP譯碼算法,對標準BP算法的迭代公式進行改進,并對數(shù)域簡化。經(jīng)仿真分析,在保持譯碼性能不降低的前提下,可有效降低譯碼計算復(fù)雜度和時間復(fù)雜度。

    1 BP譯碼算法

    (N,K)的極化碼迭代譯碼因子圖網(wǎng)絡(luò)由(M+1)N個節(jié)點組成,其中N=2M,每一個節(jié)點(i,j)與相鄰節(jié)點進行信息傳遞更新,當(dāng)達到預(yù)置的最大迭代次數(shù)之后,將迭代后的信息輸出再進行硬判決譯碼。圖1所示為N=8的極化碼因子圖。

    因子圖包括3層,每層包含4個基本運算單元,用來更新和迭代計算譯碼信息,通過相鄰層之間的信息迭代更新,達到最佳譯碼性能。在相鄰層之間節(jié)點進行迭代信息交換的過程中,包含左向迭代信息和右向迭代信息。在一次迭代過程中先計算從右至左的傳播信息,直至最左邊一層,再計算從左至右的傳播信息,直至最右邊一層,此時完成一次迭代運算。圖2所示為BP譯碼算法的基本計算單元。

    2 改進的BP譯碼算法

    上節(jié)詳細描述了標準BP譯碼算法,可以看出,標準算法在迭代計算的過程中,第i次迭代計算需要第i-1次迭代計算的數(shù)據(jù)作為輸入,增加了運算成本。同時,標準算法是基于概率域的運算,涉及大量乘除運算,計算復(fù)雜度高且可能造成數(shù)據(jù)溢出。為了改善以上問題,本文提出了一種改進的BP譯碼算法,所有信息傳遞過程都在本次迭代內(nèi)完成,不涉及之前的迭代輪次,迭代過程如圖4、圖5所示,同時將概率域內(nèi)的運算變換至對數(shù)域,以有效降低計算復(fù)雜度,并防止數(shù)據(jù)溢出。改進的BP譯碼算法在對數(shù)域內(nèi)經(jīng)過min-sum[5]簡化后,得到迭代過程方程式,見式(7)~式(10)。譯碼流程與標準BP譯碼算法相同。

    3 譯碼算法仿真

    對碼長N=1 024,碼率R=0.5的極化碼,在BPSK(二進制相移鍵控)和AWGN(加性高斯白噪聲)信道下對標準BP譯碼算法和改進的BP譯碼算法進行譯碼性能仿真,如圖6所示。從圖中可以看出,在迭代次數(shù)為40次,信噪比較小時兩種算法性能幾乎一致,隨著信噪比增大,改進算法性能略優(yōu)于標準算法。

    迭代譯碼算法通常根據(jù)最差噪聲情況來設(shè)置固定的迭代次數(shù),但是在實際信噪比情況下,較少的迭代次數(shù)就可以達到收斂條件。我們使用基于CRC的迭代終止準則[6]對兩種譯碼算法進行對比,如圖7所示。從圖中可以看出,相同條件下,改進的BP譯碼算法所需要的迭代次數(shù)隨著信噪比的增加遠小于標準BP譯碼算法,因此在時間復(fù)雜度上優(yōu)于標準BP譯碼算法。

    4 結(jié) 語

    本文對極化碼標準BP譯碼算法進行了簡要概述,通過分析不足對其進行了改進,提出一種改進的BP譯碼算法,并對兩種算法進行仿真比較。仿真結(jié)果表明,在譯碼性能略優(yōu)于原算法的情況下,改進的BP譯碼算法可以有效降低計算復(fù)雜度和時間復(fù)雜度。

    參 考 文 獻

    [1] ARIKAN E. Channel polarization:a method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels[J]. IEEE trans. Inf. theory,2009,55(7)::3051-3073.

    [2] ARIKAN E. Channel polarization:a method for constructing capacity-achieving codes[C]// IEEE International Symposium on Information Theory(ISIT), 2008:1173-1177.

    [3] TAL I,VARDY A. List decoding of polar codes[C]// in Proceedings of the IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings (ISIT11),2011:1-5.

    [4] ARIKAN E. A performance comparison of polar codes and Reed-Muller codes[J]. IEEE communications letters,2008,12(6):447-449.

    [5]黃勝武.Polar Code譯碼算法的研究與實現(xiàn)[D].成都:電子科技大學(xué),2017.

    [6]刑超,趙生妹,鄭寶玉.極化碼置信傳播算法早期終止準則的研究[J].信號處理,2016,32(3):253-259.

    [7]田佳佳.極化碼的譯碼算法研究[D].成都:電子科技大學(xué),2016.

    [8]吳道龍.極化碼構(gòu)造與譯碼算法研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2016.

    [9]刑超,徐順頻,趙生妹.一種基于整數(shù)操作的極化碼最小和譯碼算法[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,35(1):52-55.

    [10]王繼偉.極化碼編碼與譯碼算法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2013.

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