本發明涉及無線通信技術，特別是涉及基于極化碼的自適應連續消除譯碼方法及架構。
背景技術：
：為了提高通信系統傳輸的可靠性，信道編碼應運而生。作為一種用來克服信道中干擾和噪聲、實現高效可靠通信的技術，編碼理論創立于1948年。信道編碼定理是闡明使傳信率逼近信道容量的編碼是存在的定理。該定理指出，若信道容量為C，待傳的信息率為R，若R大于C則不存在有編碼法能實現上述的傳信。隨著第一代移動通信技術的進一步發展和需要，目前面臨的最緊急的問題在于如何選擇一個新的信道編碼方案，用以滿足日益增加的頻譜效率的要求。香農定理提出的60來年，為達到香農極限，新的編碼方式一直在被創造。20世紀50年代以來，BCH碼和RS碼等線性分組碼和卷積碼是早期的研究重點，之后是網絡編碼及代數幾何碼。1990年以后，信道編碼的發展速度得到很大程度上的提升，Turbo碼及LDPC碼成為主流研究方向，被廣泛應用于通信系統。但Turbo碼和LDPC雖然接近但均無法達到香農極限，同時具有較高的編碼、譯碼復雜度。但2008年，Arikan根據信道極化提出了極化碼，是第一個理論證明能在一個離散無記憶信道下達到信道容量的編碼，并具有較低的計算復雜度，因此極化碼是無線通信領域的重大突破，具有很大發展前景。信道極化是指從N個獨立的二進制離散無記憶信道(B-DMC)中通過迭代得到信道{WN(i)}。對信道編碼而言，經過極化的信道{WN(i)}是理想的，隨著N趨于無窮大，信道容量會趨于兩極化，一部分趨向于“1”，其數據傳輸率可視為1；另一部分則趨向于“0”，則設為0。信道結合需經歷信道結合及信道分裂兩項操作，先對多個單信道進行結合，再對結合的信道進行分裂，由信道鏈路法則，結合的過程中系統容量不發生變化，整個系統的截止頻率由此可以被提高。這就是信道極化的基本結構。信道譯碼對無線通信系統的質量起到了決定性的作用，目前常用的譯碼算法有連續刪除(successivecancellation,SC)譯碼，最大似然比(maximumlikelihood,ML)譯碼及基于SC譯碼的連續刪除列表(successivecancellationlist,SCL)譯碼等。其中傳統的SC譯碼只選擇概率最大的碼位，而SCL譯碼每次保留L條可能“幸存”的路徑，最后選擇最佳路徑。但可以發現，大多SCL譯碼算法是在CRC檢測失敗的情況下將列表長度翻倍，這樣不適用于低復雜度的高速應用，同樣為硬件配置造成了困難。面對此情況，基于SCL譯碼的adaptiveSCL譯碼算法由ChuanZhang提出。初始列表長度為規定的最大長度，在譯碼的過程中，在第L/2條和第L/2+1條路徑的最大轉移概率的對數比超過閾值時，列表長度減半。此算法在高信噪比情況下效果顯著，但不適合信噪比低的情況。CRC校驗可作為一種判斷標準以實現早中斷，KaiNiu提出了CRC-AidedSCL(CA-SCL)算法，將CRC用于最后以檢驗路徑正確性，但此算法會產生額外的復雜度。SegmentedCRC-AidedSCL算法將代碼分段以加入CRC校驗，與CA-SCL相比，此算法可被視為一個早中斷機制。在低信噪比的情況下，譯碼器將會在到達最大碼長前終止，可以實現復雜度的降低，但在低信噪比的情況下效果并不明顯。技術實現要素：發明目的：本發明的目的是提供一種能夠解決現有技術中存在的缺陷的基于極化碼的自適應連續消除譯碼方法及架構。技術方案：為達到此目的，本發明采用以下技術方案：本發明所述的基于極化碼的自適應連續消除譯碼方法，當信噪比小于特定閾值時，選用SCA-SCL譯碼器，否則選用adaptiveSCL譯碼器；當列表長度大于特定閾值時，進行譯碼器轉化，具體步驟如下：S1：初始化：將初始路徑列表置為0，所有存儲矩陣置為0；S2：擴張：在信息碼二叉樹的第i級，如果i是凍結位，則譯碼路徑置為0；若i是信息位，則譯碼矩陣根據公式(1)用0或1填充：式(2)中，表示信道轉移概率，為接收矩陣，為先前的信道輸入，為先前信道輸入的譯碼矩陣，表示輸入為0時的信道轉移概率，表示輸入為1時的信道轉移概率；S3：判斷：如果Eb/N0<T1，選擇SCA-SCL譯碼器，即fmode＝1；否則，選擇adaptiveSCL譯碼器，即fmode＝0；其中，Eb/N0表示信噪比，T1表示轉換譯碼器時Eb/N0應達到的閾值，fmode表示編碼器的序列號；S4：切換：當L>T2時，切換至另一種譯碼器，即將adaptiveSCL譯碼器變為SCA-SCL譯碼器，或將SCA-SCL譯碼器變為adaptiveSCL譯碼器，fmode＝1-fmode；其中，L表示列表長度，T2表示轉換譯碼器時L應達到的閾值。進一步，所述T1＝T2＝1.5，0<Eb/N0<4。本發明所述的基于極化碼的自適應連續消除譯碼架構，包括初始化模塊、擴張模塊、判斷模塊、切換模塊、SCA-SCL譯碼器和adaptiveSCL譯碼器；其中：初始化模塊：用于初始路徑列表和所有存儲矩陣置零；擴張模塊：用于信息碼二叉樹信息確定譯碼路徑和候選路徑信息，其中譯碼路徑的賦值由公式(3)決定：判斷模塊：用于根據信噪比與信噪比閾值選擇譯碼器，當信噪比小于信噪比閾值時選擇adaptive譯碼器，否則選擇SCA-SCL譯碼器；切換模塊：用于根據列表長度與列表長度閾值確定切換譯碼器，當列表長度超過列表長度閾值時選擇另一種譯碼器；SCA-SCL譯碼器：用于執行SCA-SCL算法進行譯碼，在譯碼過程中對整段信息分為四段添加CRC校驗，若通過校驗譯碼則繼續，否則報錯停止；adaptiveSCL譯碼器：用于執行adaptiveSCL算法執行譯碼，譯碼時兩條路徑譯碼同時進行，比較兩條譯碼路徑當前節點的對數似然比，若兩者之差超過對數似然比之差的閾值則選擇似然比較大的譯碼路徑，否則保留兩條路徑。有益效果：與現有技術相比，本發明具有如下優點：(1)本發明的主要計算單元為加法器和乘法器，非常適合硬件實現，在保證性能的情況下，大大降低了計算復雜度和硬件代價。(2)本發明實現了兩種高性能譯碼器的組合，達到更優的效果，適用于各種信噪比情況下的譯碼。(3)本發明取不同列表長度可以達到不同的性能指標，可以滿足通信系統不同的配置要求，具有豐富的靈活度，且取不同列表長度不需要改變硬件結構，不花費額外的硬件代價。(4)本發明提出了編碼性能的另一種評價標準。(5)本發明能適用于多種極化碼譯碼系統，其兼容性好。附圖說明圖1為本發明具體實施方式的譯碼架構框圖；圖2為本發明具體實施方式的譯碼架構與現有技術中的兩種譯碼器的譯碼性能比較圖；圖3為本發明具體實施方式的譯碼架構與現有技術中的兩種譯碼器的列表長度比較圖；圖4為本發明具體實施方式的譯碼架構在不同碼長下的列表長度比較圖。具體實施方式下面結合附圖和具體實施方式對本發明的技術方案作進一步的介紹。本具體實施方式公開了一種基于極化碼的自適應連續消除譯碼方法，當信噪比小于特定閾值時，選用SCA-SCL譯碼器，否則選用adaptiveSCL譯碼器；當列表長度大于特定閾值時，進行譯碼器轉化，具體步驟如下：S1：初始化：將初始路徑列表置為0，所有存儲矩陣置為0；S2：擴張：在信息碼二叉樹的第i級，如果i是凍結位，則譯碼路徑置為0；若i是信息位，則譯碼矩陣根據公式(1)用0或1填充：式(2)中，表示信道轉移概率，為接收矩陣，為先前的信道輸入，為先前信道輸入的譯碼矩陣，表示輸入為0時的信道轉移概率，表示輸入為1時的信道轉移概率；S3：判斷：如果Eb/N0<T1，選擇SCA-SCL譯碼器，即fmode＝1；否則，選擇adaptiveSCL譯碼器，即fmode＝0；其中，Eb/N0表示信噪比，T1表示轉換譯碼器時Eb/N0應達到的閾值，fmode表示編碼器的序列號；S4：切換：當L>T2時，切換至另一種譯碼器，即將adaptiveSCL譯碼器變為SCA-SCL譯碼器，或將SCA-SCL譯碼器變為adaptiveSCL譯碼器，fmode＝1-fmode；其中，L表示列表長度，T2表示轉換譯碼器時L應達到的閾值。切換機制的算法如下所示：此方法的重點在于T1和T2的選擇，根據SCA-SCL譯碼器及adaptiveSCL譯碼器的仿真結果可知，當列表長度L＝2時，T1和T2最適宜的值均為1.5。經過實驗論證，在不同信噪比及譯碼長度下，在默認L＝2時，T1，T2最適合的值均為1.5，該譯碼準則可被視為選擇兩種譯碼器性能最好的部分。本具體實施方式還公開了一種基于極化碼的自適應連續消除譯碼架構，如圖1所示，包括初始化模塊、擴張模塊、判斷模塊、切換模塊、SCA-SCL譯碼器和adaptiveSCL譯碼器；其中：初始化模塊：用于初始路徑列表和所有存儲矩陣置零；擴張模塊：用于信息碼二叉樹信息確定譯碼路徑和候選路徑信息，其中譯碼路徑的賦值由公式(3)決定：判斷模塊：用于根據信噪比與信噪比閾值選擇譯碼器，當信噪比小于信噪比閾值時選擇adaptive譯碼器，否則選擇SCA-SCL譯碼器；切換模塊：用于根據列表長度與列表長度閾值確定切換譯碼器，當列表長度超過列表長度閾值時選擇另一種譯碼器；SCA-SCL譯碼器：用于執行SCA-SCL算法進行譯碼，在譯碼過程中對整段信息分為四段添加CRC校驗，若通過校驗譯碼則繼續，否則報錯停止；adaptiveSCL譯碼器：用于執行adaptiveSCL算法執行譯碼，譯碼時兩條路徑譯碼同時進行，比較兩條譯碼路徑當前節點的對數似然比，若兩者之差超過對數似然比之差的閾值則選擇似然比較大的譯碼路徑，否則保留兩條路徑。定義了fpeak作為衡量譯碼器綜合性能的量，在Eb/N0＝0～4.0時，其中，Lpeak作為在信噪比區間范圍內列表長度的峰值，Lavg表示在不同信噪比下列表長度的平均值，fpeak越低則表示譯碼器的適用范圍越廣，可以預測到，Eb/N0從0逐漸增加時，平均列表長度將會先增加再減小，但始終保持平坦。這一預測將在下面被證實。圖2顯示了本具體實施方式與SCA-SCL譯碼器的性能比較，由圖可見，本具體實施方式的性能與先前譯碼器相比并未下降。圖3顯示了本具體實施方式與adaptiveSCL譯碼器及SCA-SCL譯碼器的列表長度，由于SCL極化碼譯碼器的計算復雜度與列表長度正相關，由圖可見，在極端信噪比的情況下，本具體實施方式表現良好，且復雜度明顯降低。本具體實施方式與adaptiveSCL譯碼器及SCA-SCL譯碼器在信噪比為0-2.5時的列表長度數值如表1所示，經計算可得，在SNR為0dB時，本具體實施方式的復雜度與傳統的SCL譯碼算法相比下降了43.02％，由此可知，本具體實施方式能在保持性能的同時，顯著降低算法的計算復雜度。表1在不同信噪比下的列表長度比較Eb/N0(dB)00.51.01.52.02.5AdaptiveSCL列表長度1.77601.68751.55001.39121.28691.2177SCA-SCL列表長度1.02201.16001.24501.47001.63001.7800本具體實施方式列表長度1.01201.18001.23001.43121.27791.2034圖4顯示了本具體實施方式在不同碼長下的列表長度，展示了譯碼性能與碼長的關系，由圖可見，隨著碼長N的增大，復雜度的降低越發顯著。fpeak可以反映曲線的平坦程度，譯碼在追求列表長度降低的同時應該滿足在各種信噪比下的性能差別不大，因此fpeak應該盡可能的小，本具體實施方式選擇20％作為合適標準。由式(4)計算可得，本具體實施方式在碼長N＝64時，fpeak＝9.77％，N＝128時，fpeak＝8.96％，N＝256時，fpeak＝19.28％，N＝1024時，fpeak＝18.31％，均滿足要求。綜上所述，本具體實施方式在復雜度和性能上展現了它們的優勢，也顯示了對于實際應用的巨大潛力。當前第1頁1 2 3