[发明专利]一种Polar码译码方法、译码装置和译码器

权利要求书

1.一种Polar码译码方法，其特征在于，包括以下步骤：

在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，其值为信道接收值，包括有效信息和信道噪声；通过设置门限值，利用硬判决对所述信道接收值进行译码，得到初步译码结果；

将所述信道接收值减去所述初步译码结果，得到信道噪声第一估计值；

利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系，将所述信道噪声第一估计值作为输入提供给所述卷积神经网络，得到信道噪声第二估计值；

利用所述信道接收值和残余噪声的分布统计，修正对数似然比LLR；将修正过的LLR进行BP译码迭代，所述残余噪声由最初的信道噪声减去所述信道噪声第二估计值得到，所述利用所述信道接收值和残余噪声的分布统计，修正对数似然比LLR具体为：

用信道接收的信息y减去信道噪声第二估计值n′，得到噪声受到抑制的接收向量y′，

y′＝y-n′

在执行BP迭代之前，根据y′和信道的残余噪声分布修正LLR值，

其中P_0,i和P_1,i表示y′的第i个元素为1或-1的概率，计算公式如下

其中prob为真实信道噪声减去信道噪声第二估计值后的残余噪声的分布统计；

其中表示残余噪声向量的第i个元素，m＝-10,q＝0.01。

2.根据权利要求1所述的译码方法，其特征在于，所述卷积神经网络的结构包括网络的层数、卷积核的大小和卷积核的数量。

3.根据权利要求1所述的译码方法，其特征在于，利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系之后，还包括：通过所述卷积神经网络对所述信道噪声第一估计值和误差函数进行训练，误差函数为

n为信道噪声的真实值，n'为信道噪声第二估计值，λ为比例因子，λ＜1，

其中

D和S分别为偏度和峰度，其中n_i表示真实噪声向量中的第i个元素，n′_i表示卷积神经网络输出向量的第i个元素，表示样本的均值。

4.一种Polar码译码装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，其值为信道接收值，包括有效信息和信道噪声；

第一译码单元，用于设置门限值并利用硬判决对所述信道接收值进行译码，得到初步译码结果；

卷积神经网络，用于将信道噪声第一估计值作为输入，经过训练，得到接近信道噪声真实值的信道噪声第二估计值，所述信道噪声第一估计值是由所述信道接收值减去所述初步译码结果而得到；

第二译码单元，用于对对数似然比LLR进行译码，LLR需事先根据所述信道接收值和残余噪声的分布统计进行了修正，所述残余噪声由最初的信道噪声减去所述信道噪声第二估计值得到；具体为：

用信道接收的信息y减去信道噪声第二估计值n′，得到噪声受到抑制的接收向量y′，

y′＝y-n′

在执行BP迭代之前，根据y′和信道的残余噪声分布修正LLR值，

其中P_0,i和P_1,i表示y′的第i个元素为1或-1的概率，计算公式如下

其中prob为真实信道噪声减去信道噪声第二估计值后的残余噪声的分布统计；

其中表示残余噪声向量的第i个元素，m＝-10,q＝0.01。

5.根据权利要求4所述的译码装置，其特征在于：所述卷积神经网络的结构包括网络的层数、卷积核的大小和卷积核的数量。

6.根据权利要求4所述的译码装置，其特征在于：还包括第一运算器，位于所述第一译码单元和所述卷积神经网络之间，用于将所述信道接收值减去所述初步译码结果，计算得到信道噪声第一估计值；第二运算器，位于所述卷积神经网络和所述第二译码单元之间，用于将最初的信道噪声减去信道噪声第二估计值，计算得到残余噪声。

7.一种Polar码译码器，其特征在于，包括：处理器，以及耦合至所述处理器的存储器，所述存储器中存储一组程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序，使得所述Polar码译码器执行如权利要求1～3任一项所述的方法。