一種基于隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流的有效低復(fù)雜度串行抵消列表極化碼譯碼算法及其譯碼構(gòu)架的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及編碼技術(shù)極化碼的有效譯碼，具體為一種適用于極化碼的地復(fù)雜度串 行抵消列表譯碼算法及其譯碼構(gòu)架。
【背景技術(shù)】
[0002] Arlkan提出，極性碼是信道編碼的第一類，幾乎可實(shí)現(xiàn)對(duì)稱的二進(jìn)制輸入離散無 記憶信道的容量(B-DMCs)。由于其較低的計(jì)算復(fù)雜度為O(NlogN)，其中N為極化碼長(zhǎng)度；以 及快速傅氏變換Fast Fourier Transformation(FFT)形式的譯碼結(jié)構(gòu)，串行抵消譯碼 successive cancellation(SC)算法已經(jīng)成為最有效的極化譯碼算法之一。然而相比于最 大似然maximum likelihood(ML)解碼器，串行抵消譯碼器的解碼性能仍然有較大的衰落。 為了縮小由傳統(tǒng)的串行抵消譯碼器的次最優(yōu)路徑選擇帶來的性能差距，列表串行抵消譯碼 算法(list SC polar decoder)應(yīng)運(yùn)而生。加入列表(L)后，帶來了更多的路徑選擇的機(jī)會(huì)。 仿真結(jié)果表明，列表SC極解碼器可以超越著名的LDPC碼的誤碼率。
[0003] 串行抵消列表譯碼器的主要缺點(diǎn)是，隨著列表L大小的增大，譯碼器的復(fù)雜度線性 增加。換句話說，為了實(shí)現(xiàn)更好的性能，串行抵消列表譯碼器必須遭受極大地硬件成本，特 別是當(dāng)列表L相當(dāng)大的時(shí)候。此外，對(duì)于某些高度噪聲的應(yīng)用場(chǎng)景，現(xiàn)有的串行抵消列表譯 碼器抗噪聲能力不足。為了解決上述問題，本發(fā)明提出了基于隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流的極性解 碼算法，即引入隨機(jī)數(shù)據(jù)流作為運(yùn)算核心。得益于隨機(jī)解碼的優(yōu)點(diǎn)，串行抵消列表譯碼器能 夠達(dá)到了良好的誤碼率性能，減少?gòu)?fù)雜度和容錯(cuò)性。然而，在實(shí)踐中直接應(yīng)用基于隨機(jī)數(shù)據(jù) 流的串行抵消列表譯碼器，由于運(yùn)算中隨機(jī)序列隨機(jī)性的不斷丟失，將導(dǎo)致譯碼性能的嚴(yán) 重下降。在本發(fā)明中，提出一種"概率翻倍方案"DPA(Doubling Probability Approach)，以 提高解碼性能。同時(shí)給出了上述譯碼算法的相應(yīng)硬件架構(gòu)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流的有 效低復(fù)雜度串行抵消列表極化碼譯碼算法及其譯碼構(gòu)架，以降低整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜度，同時(shí) 改善隨機(jī)數(shù)據(jù)流譯碼的性能。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0006] -種基于隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流的有效低復(fù)雜度串行抵消列表極化碼譯碼算法，包括 以下步驟：
[0007] (1)將接收到的待譯碼向量71=(71，. . .，yN)通過信道消息縮放算法后轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng) 輸入概率Pr(.v,_ = 1) = -~^值，其中α為信道縮放系數(shù)，e為自然數(shù)常數(shù)，N為極化碼碼長(zhǎng)； e 1 +1 (2)將計(jì)算好的N個(gè)碼字對(duì)應(yīng)的輸入概率值通過CPU生成N組對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)度為1024位的隨機(jī)二 進(jìn)制數(shù)據(jù)流，即每個(gè)概率值用長(zhǎng)度為1024的隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流表示;將這N組數(shù)據(jù)流按位分 別輸入到譯碼構(gòu)架的兩個(gè)基本碟形譯碼框架的輸入端，兩組框架的輸入數(shù)據(jù)相同；
[0008] (3)數(shù)據(jù)流通過兩組1噸辦級(jí)基本碟形譯碼框架混合節(jié)點(diǎn)的計(jì)算后得到i),譯碼的條 件概率值和M
[0009] (4)通過反相器計(jì)算出四條路徑的條件概率隨機(jī)數(shù)據(jù)流乂 =卜p;和乂 = 1 - 乂 ；
[0010] (5)將四個(gè)條件概率分別通過一個(gè)與門實(shí)現(xiàn)最終判別路徑概率；
[0011] /^) = /^ 1 )/?, i $ 1)的循環(huán)累乘運(yùn)算：
[0012] 將得到的四個(gè)概率值八句)通過排序選取兩個(gè)最大值對(duì)應(yīng)的兩條最優(yōu)路徑；
[0013] 將結(jié)果通入"概率翻倍模塊中"進(jìn)行整體概率放大，并通過memory存儲(chǔ)已選路徑；
[0014] 將選定的兩條路徑對(duì)應(yīng)的彳）值反饋到該步驟中與門的一個(gè)輸入端，等待下一 層四組條件概率4+1的到來，不斷循環(huán)累乘；
[0015] (6)通過反饋模塊的計(jì)算，將選取出的兩條路徑中的i個(gè)譯碼值通過一定規(guī)律整合 成一個(gè)信號(hào)，反饋給基本碟形框架中，數(shù)據(jù)流再次通過基本碟形譯碼框架，并得到U馬的 條件概率值A(chǔ)+ 1和片+1;
[0016] (7)重復(fù)上述步驟(4)、（5)和(6)，直到N個(gè)碼字全部譯完，從而得到最優(yōu)路徑譯碼 結(jié)果 ? ….,.%)?
[0017] -種基于隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流列表串行抵消譯碼構(gòu)架，它包含兩個(gè)基本碟形譯碼框 架，兩個(gè)基本碟形譯碼框架分別連接列表核心模塊;還包括兩個(gè)反相器，兩個(gè)反相器分別并 聯(lián)于兩個(gè)基本碟形譯碼框架與列表核心模塊的連接線路中；表核心模塊連接有反饋模塊。
[0018] 所述基本碟形譯碼框架包含了Ν-1個(gè)混合節(jié)點(diǎn)模塊，這Ν-1個(gè)節(jié)點(diǎn)模塊被分為 log2NS2Xl形式，該構(gòu)架連接有一個(gè)用于提供調(diào)配信息的外部反饋模塊。
[0019] 所述混合節(jié)點(diǎn)模塊由于使用二進(jìn)制數(shù)據(jù)流作為處理數(shù)據(jù)，此處混合節(jié)點(diǎn)模塊為單 比特運(yùn)算，所述混合節(jié)點(diǎn)模塊包括一個(gè)單輸入與門，一個(gè)二輸入或門，一個(gè)二輸入非門，一 個(gè)二輸入異或門，一個(gè)JK觸發(fā)器，兩個(gè)二輸入數(shù)據(jù)選擇器，其中，二輸入異或門的輸入端輸 入隨機(jī)數(shù)據(jù)流，輸出端連接第二二輸入數(shù)據(jù)選擇器的輸入端;二輸入非門的輸入端輸入隨 機(jī)數(shù)據(jù)流，輸出端接第一二輸入數(shù)據(jù)選擇器的輸入端;第一二輸入數(shù)據(jù)選擇器的輸入端接 隨機(jī)數(shù)據(jù)流，輸出端分別接單輸入與門和二輸入或門的輸入端;單輸入與門和二輸入或門 的輸入端均接隨機(jī)數(shù)據(jù)流，單輸入與門和二輸入或門的輸出端均接JK觸發(fā)器的輸入端;JK 觸發(fā)器的輸出端接第二二輸入數(shù)據(jù)選擇器。
[0020] 所述列表核心模塊包括4個(gè)與門，4個(gè)與門均連接有排序模塊，排序模塊連接概率 翻倍模塊，概率翻倍模塊連接memory存儲(chǔ)模塊，memory存儲(chǔ)模塊分別連接所述的4個(gè)與門。
[0021] 本發(fā)明的有益效果是：
[0022] 本發(fā)明引入了隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流作為極化碼列表串行抵消譯碼的計(jì)算核心，這樣 的操作將原本并行的數(shù)據(jù)計(jì)算單元，改為了通過單比特與單比特概率數(shù)據(jù)流計(jì)算的單元。 極大程度上降低了整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜度。同時(shí)通過"信道消息縮放方案"Channel Message Sea 1 ing (CMS)與"概率翻倍" DPA(Doub 1 ing Probabi 1 ity Approach極大地改善了隨機(jī)數(shù)據(jù) 流譯碼的性能。具體如下：
[0023] (1)通過隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流所代表的概率信息代替了傳統(tǒng)SC解碼中的比重值，巧 妙運(yùn)用比特間運(yùn)算，極大程度上降低了整個(gè)系統(tǒng)的硬件復(fù)雜度。傳統(tǒng)SC譯碼器的復(fù)雜度為0 (10qN)，本發(fā)明復(fù)雜度為0(7LN)，其中q為量化長(zhǎng)度通常取10，L為列表長(zhǎng)度此處取1或2，N為 極化碼長(zhǎng)度；
[0024] (2)本發(fā)明通過"信道消息縮放方案"Channel Message Scaling(CMS)與"概率翻 倍"DPA(Doubling Probability Approach極大地改善了隨機(jī)數(shù)據(jù)流譯碼的性能；
[0025] (3)本發(fā)明中量化長(zhǎng)度q越大，二進(jìn)制數(shù)據(jù)流的長(zhǎng)度越大，計(jì)算結(jié)果越精確，相對(duì)應(yīng) 的延時(shí)越長(zhǎng)。而隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流長(zhǎng)度的可調(diào)控性強(qiáng)，數(shù)據(jù)流長(zhǎng)短可根據(jù)系統(tǒng)所需精確度 調(diào)配，而不影響系統(tǒng)構(gòu)架。
[0026] (4)本發(fā)明同時(shí)給出了詳盡基于隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流的有效低復(fù)雜度串行抵消列表 極化碼譯碼算法，同時(shí)根據(jù)該算法設(shè)計(jì)并搭建了完整的硬件構(gòu)架平臺(tái)。
【附圖說明】
[0027] 圖1為64位極化碼譯碼中不同ae[0，l]取值下的誤比特率性能對(duì)比；
[0028] 圖2為分別使用傳統(tǒng)SC譯碼、直接隨機(jī)數(shù)據(jù)流SC譯碼以及信道縮放為0.5時(shí)的隨機(jī) 數(shù)據(jù)流SC譯碼的誤比特性能對(duì)比圖；
[0029] 圖3為列表長(zhǎng)度為2時(shí)的，基于隨機(jī)二進(jìn)制數(shù)據(jù)流的譯碼路徑選擇示意圖；
[0030] 圖4為經(jīng)過"概率翻倍"DPA(Doubling Probability Approach)后的隨機(jī)數(shù)據(jù)流譯 碼與傳統(tǒng)SC譯碼性能的誤比特率對(duì)比圖；
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