[发明专利]一种基于非线性均衡与FEC结合的译码算法

权利要求书

1.一种基于非线性均衡与FEC结合的译码算法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤A：选用高斯近似构造法构造Polar码；

步骤B：对编码后的码字进行映射；

步骤C：对映射后的信号进行传输处理；

步骤D：对信号进行LLR估计；

步骤E：译码判决。

2.如权利要求1所述的一种基于非线性均衡与FEC结合的译码算法，其特征在于，步骤A具体如下：

步骤A1：确定信息比特和冻结比特的位置，并根据比特信道容量进行重新排列，得到比特序列X_N；

步骤A2：将信息比特放入容量较大的比特信道，而将冻结比特放入容量较小的比特信道中，然后通过模二加方法对比特信道进行极化，从而获得编码后的码字C_N，该过程表示为：

其中，G_N为生成矩阵，B_N为比特位反转操作矩阵，而代表了矩阵的n次克罗内克积。

3.如权利要求1所述的一种基于非线性均衡与FEC结合的译码算法，其特征在于，步骤B具体如下：

步骤B1：将得到的码字送入映射器中，每三个比特为一组格雷映射为PAM8信号；

Polar译码器中的对数似然比LLR估计表示为：

其中，b_i代表在发射端映射到PAM8符号的第i个比特，i取值范围为1，2，3，而r表示接收的PAM8信号；

步骤B2：由于用户数据中的比特“0”和“1”是等概率发送的，因此b_i＝0和b_i＝1的概率是相等的，即：

根据后验概率的特性，后验概率P(b_i＝0r)定义为：

同样地，得到后验概率P(b_i＝1r)

4.如权利要求1所述的一种基于非线性均衡与FEC结合的译码算法，其特征在于，步骤C具体如下：

步骤C1：经过脉冲成形后，调制信号被送入光纤链路中，在接收端，信号首先经过时钟恢复进行定时采样；

步骤C2：将同步后的信号送入均衡器中补偿信道损伤。

5.如权利要求1所述的一种基于非线性均衡与FEC结合的译码算法，其特征在于，步骤D具体如下：

步骤D1：将均衡后的信号送入深度神经网络，首先对信号进行LLR估计；

若信号通过均值为0、方差为σ²的加性高斯白噪声(AWGN)信道，则信道的转移概率P(rb_i＝k)表示为：

其中，k＝0,1，且表示所映射的第i个比特为k的标准符号；根据式(5)和式(6)，得到LLR的计算公式如下：

公式中的噪声方差通过加入训练序列的方式进行估计，即在发送数据的开头，发送一个长度为L_t的训练序列T_t，则噪声方差估计为：

其中，r_t表示接收的第t个PAM信号；

步骤D2：采用深度神经网络的方法估计非等同高斯分布模型的参数；

根据PAM8符号映射的规则，三个比特位置中的第一个比特对应的LLR估计表示为：

其中，μ_j表示PAM8信号的八个不同的幅度，表示PAM8信号的不同的幅度上的噪声方差，y代表均衡后的信号，第二个比特对应的LLR估计和第三个比特对应的LLR估计分别表示为：

6.如权利要求1所述的一种基于非线性均衡与FEC结合的译码算法，其特征在于，步骤E具体如下：

步骤E1：利用串行相消(SC)译码算法将估计的LLR作为初始输入放到蝶形译码结构的最右侧来进行递归计算，其中，各个节点的计算就是对不同蝶形子结构求解左侧的上、下支路节点，蝶形结构上节点的计算表示为：

而下节点的运算表示为：

其中，y代表均衡后的信号，u代表发送信号，o代表奇数位置，e代表偶数位置，函数f(l,m)和g(l,m,n)的定义分别如下：

其中，l、m、n均为自变量；

步骤E2：经过多层的蝶形运算后，即可获得码长为N的每个比特对应LLR值，根据编码器中构造Polar码时的比特序列排序位置，对LLR值进行判决得到原始发送比特，判决规则为：

经过SC译码后，根据比特位置信息将相应的信息比特提取出来，即为用户接收到的数据。