一种高资源利用率的极性译码批处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种高资源利用率的极性译码批处理方法，属于移动通信极性译码技 术领域。
【背景技术】
[0002] Polar码是信道极化（ChannelPolarization)码，因其低译码复杂度已成为当今 信道编码领域的研究热点之一。其中，SCL算法是一种被广泛接受的Polar译码算法，然而 其吞吐率却不高。为实现高吞吐率，SCL译码算法在前人的实验中不断被优化，SSCL算法由 此而生。
[0003] 然而传统的SSCL算法为并行处理在搜索宽度L内译码过程，需要提供L个处理单 元，译码过程中存在许多PE运算节点处于闲置的状态，极大影响译码速率。
【发明内容】
[0004] 为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种高资源利用率的极性译码批处理方 法，充分利用了闲置的PE运算节点来进行搜索宽度内其他路径上的译码，只要运用一定的 时序逻辑，搜索宽度为L路径上的译码环节仅需在同一个处理单元上完成，而所增加的时 钟周期也仅是与L相比的一个量，大大小于译一帧码的耗时，因此对原有的译码速率影响 不大，所节省下来的处理节点所消耗的资源可用于完成更多功能的函数，实现了对MCU的 极大优化。
[0005] 本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是：提供了一种高资源利用率的极性 译码批处理方法，包括以下步骤：
[0006] ⑴对于每个待译码的字节，用克罗内克矩阵示意图表示其从yoy^yi^ysyey·/译码 ^u0u1u2u3u4u5u6u7^ilfM；
[0007] (2)将克罗内克矩阵示意图内加号运算作为f节点，连接运算作为g节点；
[0008] (3)将与y。、y2、y3、y4、y5、y#Py7直接连接的4个f节点和4个g节点合并为 一个集合形成根节点T1，将与T1中的4个f节点直接连接的2个f节点和2个g节点合并 为一个集合形成T1节点的左子节点T2,将与T1中的4个g节点直接连接的2个f节点和 2个g节点合并为一个集合形成T1节点的右子节点T3,将与T2中的2个f节点直接连接 的1个f节点和1个g节点合并为一个集合形成T2节点的左子节点T4,将与T2中的2个 g节点直接连接的1个f节点和1个g节点合并为一个集合形成T2节点的右子节点T5， 将与T3中的2个f节点直接连接的1个f节点和1个g节点合并为一个集合形成T3节点 的左子节点T6,将与T3中的2个g节点直接连接的1个f节点和1个g节点合并为一个集 合形成T3节点的右子节点T7,将u。和u 别作为T4的左子节点T8和右子节点T9,将u2 和叫分别作为T5的左子节点T10和右子节点T11，将u4和u5分别作为T6的左子节点T12 和右子节点T13,将116和u7分别作为T7的左子节点T14和右子节点T15,其中u。、化、％、％、 U4、U5、116和U7分别表示的节点为叶子节点，所有节点组成一棵译码树；
[0009] (4)根据译码树的满二叉树结构由根节点开始译码，得到每个叶子节点的值，完成 译码过程。
[0010] 骤（4)中，利用译码树的完全二叉树结构通过深度优先算法由根节点开始进行f 运算和g运算，得到每个叶子节点的值。
[0011] 步骤（4)所述的利用译码树的完全二叉树结构由根节点开始译码，得到每个叶子 节点的值，具体包括以下过程：
[0012] (4-1)将译码树中的树节点分为三类，均由固定比特计算得到的节点作为N°节点， 均由信息比特计算得到的节点作为N1节点，其他节点为混合节点；
[0013] (4-2)若一个父节点到其叶子节点路径上的所有节点均为#节点，并且叶子节点 和父节点均为N°节点，则将该父节点、父节点到其叶子节点路径上的所有节点以及叶子节 点合并为一个树节点；若一个父节点到其叶子节点路径上的所有节点均为N1节点，并且叶 子节点和父节点均为N1节点，则将该父节点、父节点到其叶子节点路径上的所有节点以及 叶子节点合并为一个树节点；
[0014] (4-3)根据译码树的二叉树结构由根节点开始译码，得到每个叶子节点的值，完成 译码过程。
[0015] 本发明基于其技术方案所具有的有益效果在于：充分利用了闲置的PE运算节点 来进行搜索宽度内其他路径上的译码，只要运用一定的时序逻辑，搜索宽度为L路径上的 译码环节仅需在同一个处理单元上完成，而所增加的时钟周期也仅是与L相比的一个量， 大大小于译一帧码的耗时，因此对原有的译码速率影响不大，所节省下来的处理节点所消 耗的资源可用于完成更多功能的函数，实现了对MCU的极大优化。
【附图说明】
[0016] 图1是本发明的流程示意图。
[0017] 图2是本发明实施例的码字Xl的示意图。
[0018]图3是本发明实施例的蝶形结构图。
[0019] 图4是本发明实施例蝶形结构图各节点图例，图4(1)是Dec.节点图例，图4(2) 是g节点图例，图4 (3)是f节点图例。
[0020] 图5是本发明实施例蝶形结构图节点融合示意图。
[0021] 图6是本发明实施例二叉树结构图。
[0022] 图7是本发明实施例优化二叉树结构图。
[0023] 图8是基于SSC算法的硬件顶层架构示意图。
[0024] 图9是路径选择构架。
[0025] 图10是路径选择构架。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0027] 本发明提供了一种高资源利用率的极性译码批处理方法，参照图1，包括以下步 骤：
[0028] 搭建如图8所示的基于SSC算法的硬件顶层架构。将指令流（Instruction)加载 到指令流寄存器（InstructionRAM)中，指令流被控制器（controller)获取；控制器释放 一个信号量控制信道加载区（ChannelLoader)将LLR值加载到信道寄存器（ChannelRAM) 中，LLR值不断进入处理单元（ProcessingUnit)进行处理；其中LLR值加载到信道寄存器 的过程和处理单元进行处理的过程以流水线的工作形式分开进行；处理单元进行处理包括 以下过程：
[0029] ⑴对于每个待译码的字节，用克罗内克矩阵示意图表示其从yoy^yi^ysyey·/译码 ^u0u1u2u3u4u5u6u7^ilfM：
[0030] 若通过克罗内克矩阵对输入的码字^进行极性编码得到码字Xl，得到码字 ^的示意图，如图2所示，编码的逆过程即译码过程，用克罗内克矩阵示意图表示其从
[0031] (2)将码字Ul通过克罗内克矩阵编码得到码字过程用克罗内克矩阵示意图 表示，将其中的加号符用f节点替换，将其中的连接符用g节点替换，得到蝶形结构图，如图 3和图4所示；其中，f节点和g节点统称为PE节点；
[0032] 传统的传统的SC算法译码过程直接利用蝶形结构图对图中的每个路径分别译 码，编码后的码字序列X进入高斯信道后变为浮点型序列，由公式（1)得到最大似然比，将 该似然比作为译码的输入。
[0033]
[0034] 每需要计算一个比特Ul，都要得到相应的终端节度量值PM。PM的计算公式如下：
[0035]
[0036] 其中，ΡΜ(Φ) = 0。f和g节点计算式如下：
[0041] 可以看出，如果直接利用逆克罗内克矩阵译码，每译一比特码字需要计算一棵由7 个PE节点构成、深度为3的译码树，且每个时钟周期可以计算一层上的PE节点。每个PE节点只计算一次，因此，所需要花费的时钟周期为2N-2 (N为码长）。
[0042] 因此，在传统的SC算法基础上，SSC算法做如下改进：
[0043] (3)对于（8,3)码，参照图5,将与y。、y2、y3、y4、y5、yjPy7直接连接的4个f 节点和4个g节点合并为一个集合形成根节点ΤΙ，将与T1中的4个f节点直接连接的2个f节点和2个g节点合并为一个集合形成T1节点的左子节点T2,将与T1中的4个g节点 直接连接的2个f节点和2个g节点合并为一个集合形成T1节点的右子节点T3,将与T2 中的2个f节点直接连接的1个f节点和1个g节点合并为一个集合形成T2节点的左子 节点T4,将与T2中的2个g节点直接连接的1个f节点和1个g节点合并为一个集合形成 T2节点的右子节点T5,将与T3中的2个f节点直接连接的1个f节点和1个g节点合并 为一个集合形成T3节点的左子节点T6,将与T3中的2个g节点直接连接的1个f节点和 1个g节点合并为一个集合形成T3节点的右子节点T7,将u。和u 别作为T4的左子节点 T8和右子节点T9,将112和u3分别作为T5的左子节点T10和右子节点T11，将u4和u5分别 作为T6的左子节点T12和右子节点T13,将116和u7分别作为T7的左子节点T14和右子节 点T15,其中u7分别表示的节点为叶子节点，所有节点组成一棵如 图6所示的译码树；
[0044] (4)根据译码树的满二叉树结构由根节点开始译码，得到每个叶子节点的值，完成 译码过程。
[0045] 步骤（4)中，所述的利用译码树的完全二叉树结构通过深度优先算法由根节点开 始进行f运算和g运算，即克罗内克矩阵示意图所示的加号运算和连接运算，得到每个叶子 节点的值，具体通过以下步骤完成译码过程：
[0046] 参照图5,首先T1集合中的f节点进行f运算得到α值，T1将该值传递给T2，T2 继续进行f运算得到自己的α值，将其传递给Τ4，Τ4的孩子节点均为叶子节点，Τ4进行f 运算和g运算即可得到叶子节点T8和T9即待译码字1!。和ui的值；