极化码
2022-12-13 12:51:08 4 举报
AI智能生成
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大纲/内容
提出依据
现有技术的不足
现有编码技术不能达到香农限
通信信道的特性
信道极化现象
信道联合
信道分离
编码技术
原理
基于信道极化特性
在信道容量趋近于1的比特信道上发送信息比特,
在信道容量近于0的比特信道上发送固定(已知)比特
基本方法
极化信道的可靠性估计
比特混合
构造生成矩阵
译码技术
SC串行抵消译码算法
优点:
低运算复杂度
码长足够长的时候可达香农限
缺点:
编码码长有要求
顺序译码造成累错效应
SCL串行抵消列表译码算法
CA-SCL
AD-SCL
SCF串行抵消翻转译码算法
Multi-crc SCF
MSCF译码算法
SCF-EF优化算法
优化算法一:
使用邻差值确定翻转比特集合的优化算法
提出“邻差值”代替原算法的LLR值,
作为寻找翻转比特集合的依据
提出依据
1、LLR值在极化译码过程中的物理意义:
节点的LLR值越接近0,当前比特估计值不正确的概率越大
2、非冻结比特信道LLR值的一般规律:
相邻的比特信道具有相似特性的概率较大
预期目标
在不同信噪比条件下,
优化算法能在保持BLER性能基本不变的前提下,运算复杂度得到有效降低
计算方法
仿真结果
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优化算法二:
基于阈值的SCF-EF译码算法
使用阈值确定有效翻转比特
提出依据
1、EF有效翻转比特(本课题提出)
确定翻转集合中有效的翻转比特位置索引
2、实际译码错误比特的邻差值统计规律
a. 实际译码过程中错误比特的邻差值无明显统一规律
b. 但其有阈值规律:
仿真模拟1000组实际的译码过程,错误比特的邻差值超过240的只有0.1%,
超过80的占17%,而小于10的占大多数,约为60%以上。
c. 实际译码过程中,错误比特的邻差值有明显的大小差异,
但小于某一个数值的翻转比特几乎不发生译码错误
3、基于 邻差值确定的有效阈值
预期目标
- 使用阈值确定有效翻转比特,
- 更新翻转比特集合为有效翻转比特集合
- 减少不必要的翻转操作
- 进一步降低运算复杂度
具体方法
根据阈值,确定EF有效翻转比特
保留EF比特,删除原翻转集合A中的无效翻转比特信道索引
仿真结果
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