本發(fā)明屬于通信技術領域，特別涉及一種極化碼中基于SCL譯碼算法的改進算法——PR-SCL(Path Reused-SCL)。

背景技術：

極化碼(Polar Codes)是2008年由E.Arikan提出的一種新型信道編碼。極化碼具有極化現(xiàn)象：當組合信道的數(shù)量趨于無窮大的時候,一部分信道趨向于完美的信道,而一部分信道則趨向于純噪聲信道。此外，極化碼也是唯一一種能夠通過嚴格的數(shù)學方法證明達到信道容量的信道編碼方案。在Polar Code提出之初，串行抵消SC(Success Cancellation)譯碼也隨之被提出。SC譯碼具有復雜度低、譯碼結(jié)構(gòu)簡單的特點，并且在理論上可以證明在碼長足夠大時能夠達到Shannon極限。但SC譯碼算法存在缺點，即在碼長為有限長的配置下，糾錯性能不理想。此外，應用置信度傳播(BP)等譯碼算法時性能亦不理想。為了提高性能，提出串行抵消列表(Successive Cancellation List,SCL)譯碼。SCL譯碼算法基于SC譯碼算法，其通過增加候選譯碼路徑的條數(shù)來提高譯碼正確率，并用CRC輔助檢驗。CRC輔助的SCL譯碼算法有著比Turbo碼與LDPC碼更好的譯碼性能。但隨著L的增大，譯碼復雜度也線性增加。針對此問題，改進后的AD-SCL算法能通過自適應的控制L增長，來降低譯碼過程中L的平均值，減少譯碼復雜度。

SCL譯碼結(jié)構(gòu)可以看作在一棵譯碼樹上選取路徑度量值最大的L條候選譯碼路徑的過程。選取的L越大，譯碼成功率越高，同時復雜度也隨之增加。改進的AD-SCL則是在上一次的候選路徑未通過CRC校驗后，通過增加L的值重新進行SCL譯碼，來進一步提高譯碼成功率。然而，在下一次譯碼過程中，存在本次譯碼路徑與上一次譯碼路徑重疊的現(xiàn)象，即存在公共子路徑。當譯碼碼字較長時，該現(xiàn)象會更加明顯。所以，譯碼路徑重復將增加不必要的計算過程，在增加L值的下一次重新譯碼時，將花費額外開銷，增加整體譯碼的復雜度。

為了解決此問題，在保證譯碼正確率的情況下減少計算量、降低譯碼復雜度，本發(fā)明專利提出了一種定位特殊結(jié)點，尋找重復路徑，并進行路徑復用的算法，即PR-SCL(Path Reuse SCL)算法，通過在譯碼過程中對重復路徑定位，進行多次復用，從而能夠有效降低譯碼復雜度。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出了一種基于SCL譯碼算法的PR-SCL譯碼算法，在保證譯碼性能不變的情況下降低譯碼算法的復雜度。

路徑度量值(PM)作為L的保留依據(jù)，定義為對下一譯碼碼字對數(shù)似然比的處理，其實質(zhì)是對數(shù)似然比(LLR)的判決。而對數(shù)似然比則定義為在信宿接收到y(tǒng)i的條件下，發(fā)送端發(fā)送0的概率和發(fā)送1的概率的比值的對數(shù)。當LLR值大于零時，表示發(fā)送端發(fā)送零的概率大；當LLR值小于零時，表示發(fā)送端發(fā)送1的概率大；而當LLR值的絕對值接近零時，說明信道條件較差，這時候容易產(chǎn)生錯誤判決。在SCL算法中，當前碼字的似然值由前面碼字的似然值按遞推公式給出。設置PM初始值為0，當計算出的LLR值大于零，則對取零的支路不作處理，對取1的支路累加LLR值，并作為新的路徑度量值；當計算出的LLR值小于零，則對取1的支路不作處理，對取0的支路累加LLR值，并作為新的路徑度量值；當選擇為錯誤的固定碼字時，度量值直接設置為無窮。因此，度量值越小越可靠。

在譯碼樹進行擴展譯碼時，根據(jù)對數(shù)似然比的概率意義，同一層的路徑度量值在譯碼條件較差時的差異性將減小。基于以上原理，在本發(fā)明的算法中我們對譯碼樹每一層的L個路徑度量值進行取方差處理，如果方差小于某個固定閾值，說明取值的不確定性很大，信道條件較差，則判定該層的譯碼碼字不可靠，即該層在整個譯碼過程中出錯的概率較大。所以，將該層結(jié)點標記為要存儲的特殊結(jié)點，以此作為尋找重復路徑的依據(jù)。在實際譯碼過程中，當?shù)谝淮蜸CL校驗失敗后，本算法將定位特殊結(jié)點，在本層的特殊結(jié)點處按要求直接進行2L的擴展，繼續(xù)執(zhí)行SCL算法，并不斷的利用路徑復用技術進行譯碼，直到譯出的碼序列通過CRC校驗。需要注意的是，本算法要求重復路徑具有較高的正確譯碼率，因此SNR應為中等或更高條件。最后，在SNR滿足要求的條件下，在碼序列較長的情況下，PR-SCL算法能夠在保證正確率的情況下，通過特殊點定位和路徑復用技術極大地降低譯碼復雜度，提高譯碼效率。

在PR-SCL譯碼過程中，適用以下步驟：

步驟1，創(chuàng)建兩個集合R和S，R＝{(Li,Pi)}存儲候選譯碼路徑的序號Li和對應的路徑度量值Pi；S＝{(Nn,Dn)}存儲路徑度量值的方差和對應的層號。初始化R＝{(Li，0)}，即對應路徑度量值初始化為0；S＝{(1，0)}，即S初始化為根結(jié)點，方差為0；

步驟2，通過添加譯碼碼字vi＝0或vi＝1對集合R內(nèi)的所有路徑進行路徑擴展，當譯碼經(jīng)過第n層時，擴展得到的候選路徑為Li，同時計算每條候選路徑的度量值Pi和該層路徑度量值的方差Dn，更新集合R和S；

步驟3，多次重復步驟2，直到集合R內(nèi)候選路徑的條數(shù)大于L,則保留具有最大路徑度量值的L條路徑，從R中刪除其他路徑；

步驟4，對候選路徑進行CRC校驗，若通過，則譯碼結(jié)束；否則，進入下一步驟；

步驟5，從集合S中找出方差小于設定閾值的層號，若有多個層號，則選取層號最大的Ni；從第Ni層找出走過的譯碼路徑，對其進行2L級路徑擴展，繼續(xù)執(zhí)行SCL算法，同時從S中刪除對應層號；

步驟6，對2L條候選路徑進行CRC校驗，若通過，則結(jié)束譯碼；否則，繼續(xù)執(zhí)行步驟5，直到S中只剩一個層進入下一步驟；

步驟7，若方差小于閾值的層號只有Ni＝0，此時Di＝0，則執(zhí)行AD-SCL算法，直到候選路徑通過CRC校驗，結(jié)束譯碼過程。

其中，步驟2中計算的方差Dn是整個層路徑度量值的統(tǒng)計方差；步驟3中在擴展路徑之后，對各路徑度量值進行由小到大的排序，以便于選擇候選路徑；步驟4中通過CRC校驗對候選譯碼路徑進行最終判決，若CRC校驗結(jié)果為0，則選擇該碼字序列，否則校驗失??；步驟5中固定閾值的選取由實際信道環(huán)境得出，可由實驗估計并調(diào)整或在SNR中等時一般取最大度量值的15％到25％之間，且選取層號最大的一層是基于對方差進行閾值篩選之后；步驟6中若當前層重新譯碼后未通過CRC校驗，則按要求以2L或2L的整數(shù)倍對層號次小的一層重新進行擴展；步驟7執(zhí)行說明信道條件太差未達到算法要求，則直接進行AD-SCL算法；步驟1-7的執(zhí)行條件為SNR的值為中等或更好，否則本算法無法提高效率。

有益效果

本發(fā)明對比已有技術具有以下創(chuàng)新點：

應用路徑度量值的概率意義，對其進行統(tǒng)計分析，計算方差值。在譯碼樹中，通過計算某一層的所有路徑度量值的方差，可以看出哪一層的度量值差異性小，進一步說明對碼字選擇的不確定性大，在判決的時候該層也就更容易出錯。通過該創(chuàng)新點，在SNR滿足條件的情況下，能夠探測路徑競爭中的特殊分叉點。

在一定的SNR條件下，在找到概率最大的路徑失誤點后，我們可以認為下一次的SCL算法在該點以上的度量值計算是重復的，即產(chǎn)生公共子路徑。所以，可以利用路徑復用技術，存儲上一次的計算結(jié)果，直接從該層進行路徑擴展，從而在保證譯碼正確率的情況下，降低了譯碼的復雜度。

附圖說明

圖1為路徑復用示意圖

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖1和實施例對本發(fā)明做進一步的描述。

基于SCL譯碼算法，兩棵譯碼樹中我們分別設定L＝2和L＝4，如圖1中的(a)、(b)所示。對于這兩種譯碼結(jié)構(gòu)，在(a)中L＝2時，未通過CRC校驗，根據(jù)自適應的算法，L將變?yōu)樵瓉淼膬杀?，即L＝4。接下來，算法將重新從譯碼樹根部執(zhí)行L＝4的譯碼過程，如(b)中所示。對比(a)和(b)可以發(fā)現(xiàn)，在未通過的L＝2的譯碼路徑和擴展的L＝4的譯碼路徑之間存在重疊路徑，我們稱之為公共子路徑。事實上，當L＝4時走過的公共子路徑，對于整個譯碼過程而言，是一種重復性計算，這將導致算法復雜度的增加。而且，當碼序列長度增加時，公共子路徑的長度也隨之增加，譯碼復雜度也將快速上升。為了解決這個問題，我們提出了路徑復用的思想。在(c)中，當L＝2的譯碼失敗時，我們在譯碼樹的第三層中直接對候選路徑進行L＝4的路徑擴展，該效果與重新進行L＝4的SCL譯碼的正確度是一樣的，但其優(yōu)點是避免了重復計算，降低了算法復雜度。在實際的譯碼中，碼長會更長，公共子路徑會更長，復雜度也會降低更多。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明提出的技術范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或者替換，都應該涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。