[发明专利]一种基于关键集的极化码连续消除列表翻转译码方法

说明书

本发明提供一种基于关键集的极化码连续消除列表翻转译码方法，包括以下步骤：S1：根据Eb/N0使用高斯近似法求得信息比特i出错的期望概率，对信息比特进行筛选，构建初始翻转集IFS；S2：执行SCL算法，当SCL算法译码结果无法通过CRC校验时，将SCL算法中的节点分为Clone节点、SC节点、SC‑DEL节点；S3：计算IFS中比特i的归一化错误概率P_SCL(i)，并构建关键集KS；S4：根据关键集KS中对应的P_SCL(i)由大到小排序，从而构建翻转集；S5：依序对翻转集中的比特进行带有翻转的重解码操作，每一次翻转尝试都会在SCL算法的基础上对翻转集中的一个比特进行翻转；直至翻转结果通过CRC校验或翻转集中的比特被全部翻转。本发明具有更好的纠错性能，且译码所需的额外翻转次数有所下降，且降低复杂度。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，更具体地，涉及一种基于关键集的极化码连续消除列表翻转译码方法。

背景技术

极化码是近年来前向信道纠错编码的研究热点，具有理论性能优秀、译码复杂度低的特点，是目前唯一被理论证明能够达到香农容量限的信道纠错码。主流的Polar码译码算法有许多，如连续消除译码(Successive Cancellation,SC)、连续消除列表译(Successive Cancellation List,SCL)、连续消除翻转译码(Successive CancellationFlip,SCF)等。

如图1所示，连续消除列表翻转译码(Successive Cancellation List Flip,SCLF)算法的示意图。SCL算法在SC算法的基础上通过保存更多的候选路径(称为列表深度)牺牲复杂度为SC算法引入一定的自我纠错能力，SCF算法则针对错误传播问题在SC译码失败时进行首错定位并翻转再译码。SCLF算法于2017年提出，结合SCL算法与SCF算法的优势，译码时首先执行列表深度较低的SCL译码算法，在无法成功解码时根据SCL译码结果侦测有可能出错的信息比特，再执行带有比特翻转的SCL重解码尝试。

在基于翻转的极化码译码算法中，受信道极化与信道噪声影响，极化码中各信息比特的出错概率各不相同，因此对部分不太可能出错的比特进行的无效翻转将会产生大量的冗余复杂度。此外，为了提高翻转的效率，许多带有翻转的译码算法需要计算各信息比特的出错概率并排序，这会带来额外的计算复杂度，并且这部分额外复杂度会需要计算的比特数的升高而升高。翻转集是一种错误点位的提前筛选技术，可以通过已获得的信息筛选出更有可能的出错信息比特集合，从而降低需要考虑的信息比特数量，同时降低因错误定位产生的额外复杂度和译码所需的额外翻转次数，达到降低译码复杂度的效果。

接下来，将会简要介绍一种高效的翻转集构造方案和两种优化的SCLF译码算法。用表示向量(a_i,a_i+1,…,a_j),P(N,K+C)表示一个码长为N，有效信息比特数为K，CRC校验比特数为C的极化码，集合为信息比特集合，L为SCLF算法的列表深度，T_max为SCLF译码算法的最大翻转次数。

1)Critical Sets

Critical sets(CS)[Z.Zhang,K.Qin,L.Zhang,H.Zhang,and G.T.Chen,“Progressive Bit-Flipping Decoding of Polar Codes over Layered CriticalSets,”in GLOBECOM 2017-2017 IEEE Global Communications Conference,Singapore,Singapore,Jan.2017,pp.1–6.]是一种针对SCF算法提出的高效翻转集构造策略，通过研究极化码译码树特点选择所有的最上级Rate-1节点相连的第一个信息比特构建翻转集。