极化码的高效盲检测译码方法及译码器与流程

本发明涉及一种极化码盲检测译码方法及译码器，属于信道编码技术领域。

背景技术：

随着现代通信技术的快速发展，极化码自从其发明之初就被视为编码理论的巨大突破。作为已知的被证明可以完全达到二进制离散无记忆信道容量的纠错码，极化码被3gpp选为增强移动宽带应用场景的控制信道编码。在以前的移动通信中，盲检测对于特定环境下已经有了解决的方案。lte中使用的方案依赖于crc与卷积码的级联，也有针对于其他编码的盲检测算法，例如bch码与ldpc码。但是因为5g中规定控制信息将通过极化码进行编码，所以在物联网场景下研究极化码的盲检问题将变为尤为突出。

已有文献中(giardp,balatsoukas-stimminga,burga.blinddetectionofpolarcodes[c]//ieeeinternationalworkshoponsignalprocessingsystems.ieee,2017:1-6)初步提出了极化码盲检测的手段，它是利用ssc译码将极化码与非极化码编码信号进行区分。通过盲检测能够避免对于所有候选者运行现代纠错码的复杂译码器，也就是最好在早先就消除大多数候选者，以最小化复杂性、延迟功耗。但是目前对于不同制式的极化码的盲检测译码仍无较好的解决方法，解决在信道中存在多种极化码制式的帧信息的盲检测译码问题，对于提升译码效率与降低译码功耗具有较大意义。

技术实现要素：

发明目的：本发明目的在于提供一种极化码的高效盲检测译码方法及译码器，主要解决在增强移动带宽场景下的极化码盲检测译码问题，通过将在译码过程中产生的过程量进行合理的处理与积累，从而完成对信道中传输的极化码信号与非极化码信号的检测以及不同制式的极化码信号的检测。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种极化码的高效盲检测译码方法，包括以下步骤：

(1)将接收到的极化码送入盲检测译码器前端进行盲检测译码，其中盲检测译码采用ssc译码器结构，实现极化码候选码集中多种码长不同、码率相同的候选码的译码；

(2)在盲检测译码过程中对冻结码节点n⁰位数进行似然比的累计得到度量d，在累计之前先将似然比进行映射，扩大接收序列变化的差异，以消除译码器自身的影响；

(3)对度量d进行阈值检测，根据设定的阈值区间识别极化码信号，送入正确的译码器中进行译码。

在具体方案中，步骤(1)中接收的极化码是码率已知、码长未知的极化码。

在具体方案中，极化码候选码集中的不同码长成倍数关系，盲检测译码器前端按照极化码候选码集中最大极化码码长设计，利用极化码译码器的折叠特性，码长较大的译码器由码长较小的译码器组合构成；盲检测译码器前端并行输入一组候选码集中最大码长的帧序列，或若干组候选码集中其他码长的极化码帧序列。

在具体方案中，步骤(2)中将冻结位中似然比大于0的映射成1，小于0的映射成-1。

在具体方案中，步骤(3)中阈值检测公式为：

其中，d1...dn为根据仿真统计确定的阈值区间，h1...hn为各个极化码候选的假设，h为根据度量d阈值判断出的极化码。

本发明另一方面提供的一种极化码的高效盲检测译码器，包括盲检测译码器前端、映射单元、判决单元和至少两个分别对不同编码方式的极化码进行译码的译码器；

所述盲检测译码器前端，采用ssc译码器结构，实现极化码候选码集中多种码长不同、码率相同的候选码的译码，输入接收到的极化码，输出冻结码节点n⁰的似然比；

所述映射单元，用于将似然比进行映射，扩大接收序列变化的差异，以消除译码器自身的影响；

所述判决单元，用于将映射后的冻结码节点n⁰似然比进行累计得到度量d，并对度量d进行阈值检测，根据设定的阈值区间识别极化码信号，送入正确的译码器中进行译码。

有益效果：与现有技术相比，本发明可以在缺失部分先验信息的条件下，完成对信道中传输的信息实现极化码的盲检测译码，能够避免接收机对于所有的极化码候选实行复杂的译码操作，尽可能减少功耗、复杂度与延迟。本发明通过模拟真实的信道传输环境，由仿真结果可知，本发明方法可以很好区分极化码信号与非极化码信号(如全零信号或随机信号)，以及编码制式不同的极化码信号。在模拟常规的信道传输时，接收机对于信道中传输的极化码码长未知的情况下，本发明所设计的简化盲检测方法可以在信噪比等于4db下达到0.021的误帧率。

附图说明

图1为极化码盲检测译码方法的框架图。

图2为极化码盲检测译码器的结构图。

图3为n＝1024的信道极化后信道容量图。

图4为对(128,16)，(256，32)，(512,64)极化码以及全零信号和随机信号使用盲检测译码算法的度量d概率分布函数图。

图5为对(128,16)，(256，32)，(512,64)极化码以及全零信号和随机信号使用盲检测译码算法的度量d概率密度函数图。

图6为本发明提出的极化码盲检测译码方法的fer性能图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的做进一步说明。

本发明是基于极化码的连续串行消除译码(sc译码)与简化连续串行消除译码(ssc译码)算法之上，对过程中产生的特殊位置的似然比进行合理处理与积累的算法。

如文献(arikane.channelpolarization:amethodforconstructingcapacity-achievingcodesforsymmetricbinary-inputmemorylesschannels[j].ieeetransactionsoninformationtheory,2009,55(7):3051-3073)中描述，sc译码算法中对于奇偶分裂子信道的处理公式如下：

其中l函数是在信道转移概率公式的基础上推导出的对数似然比判决公式，y为接收序列，为估计比特，n表示码长，i表示序列的序号，o和e分别表示奇数和偶数。

ssc(alamdar-yazdia,kschischangfr.asimplifiedsuccessive-cancellationdecoderforpolarcodes[j].ieeecommunicationsletters,2011,15(12):1378-1380.)则是通过提供多种可以直接译码的组成码结构来加快译码效率，在本发明中主要应用到的便是其冻结码节点n⁰与信息码节点n¹，按照n⁰与n¹的规则修剪码树可以减少运算次数与等待时间，将庞大的满二叉码树进行修枝对极化码的盲检测译码具有较大意义，在此基础上，本发明实现对冻结节点的度量d的积累，实现对于极化码的盲检测。

极化码的盲检测，实际上是接收机在缺少所接收信号编码的全部或部分先验信息的情况下，通过对接收信号译码中存在的某种关联，设定一个度量值d。然后对该度量进行阈值检测，从而实现对于极化码的盲检测。本发明实施例提出的极化码的高效盲检测译码框架如图1所示，信道中存在有多种不同编码制式的极化码信号，在缺失它们部分先验信息的情况下，在通过本发明设计的极化码盲检测译码器的度量d判决后，可以被送往相应的译码器进行译码。

参考对于ldpc的盲检测，实际上是利用的奇偶校验矩阵进行验证。但是在没有任何先验信息，即全盲的状态下，恢复庞大的奇偶校验矩阵的不切实际的，所以对于收发机需要预先给定调制与编码的集合，候选组对于接收机与发射机都是已知的。本发明设计的极化码盲检测方法同样利用到了上述的思想，接收机在事先是存储了极化码候选码集的先验信息，例如各个候选者的码长、码率等信息。在译码的过程中，类似于scl的pathmetric值处理，积累度量d，通过d的值从候选者集合中找到正确的编码格式，从而进行正确的译码。

因为如果要对接收到的信息进行盲检测，就必须采用对于接收信息变化足够敏感的度量d。因为随着码长n的增加，译码器会因为转移概率愈来愈小，从而具有着下溢的风险。所以将之前的度量d积累前，添加一步映射关系：

其中w0与w1为信道转移概率公式在取0,1的值。

因为llr的绝对数值大小是很受译码器结构的影响，所以通过映射关系消除译码器自身结构的影响，从而将盲检测的重心归于接收信息码元本身。

此外，在计算积累的时候，舍弃信息位的llr，因为信息位确实没有存在信息冗余，仅仅保留冻结位的llr用于盲检测中度量d的积累分布，即在ssc译码中，n⁰节点的似然比信息将会被保留，n¹的节点似然比信息将会被抛弃。

1)码率-0码：完全由冻结比特组成的码率-0编码不是真正的代码，即它们先前已知是全零向量。在无噪声传输中，速率0的节点的llr应由所有正llr组成。因此，我们引入d以下规则进行更新：

其中a^c为冻结比特位置集合，nstop为人为控制的截止比特。

2)码率-1码：根据定义，码率-1码不包含任何冻结位，即没有冗余被添加到信息中。这使码率-1码对于检测的目的而言是无用的，因此它们在检测度量的计算中被忽略。

基于上述分析，本发明实施例公开的极化码的高效盲检测译码方法，主要实现步骤如下：

步骤(1)：将极化码候选信息统一送入盲检测译码中，对于本发明实施例设计的盲检测译码器而言，极化码的候选信号的码长信息n是未知的。

步骤(2)：在译码过程中对特定的冻结位数进行似然比的累计，主要利用的就是ssc译码的冻结码节点n⁰与信息码节点n¹存在有信息冗余的性质，对于不同编码格式的极化码候选信号而言，冻结位的分布不同，所以累计出的值也不同。

步骤(3)：将其似然比先进行合理的映射为lsym，将似然比l大于0的映射成1，小于0的映射成-1，扩大接收序列变化的差异，从而消除译码器自身的影响，使得盲检测回归于信息序列本身。

步骤(4)：通过使用设定的度量d累计，从而对其进行阈值检测。对于落入相应阈值区间的极化码信号，则可以实现对于信道中具有极化码帧信息的盲检测译码，将其送入正确的译码器中进行译码。

图3是n＝1024的信道极化后的信道容量分布。由上大致可知对于n＝1024时，盲检测的度量值d应该在计算信道0～300时都是持续正向增大，所以当d超过一定数值da之后，我们可以估计当前的码长为n＝1024。此时若继续积累似然比llr，会因为开始大量出现的信息位介入，导致度量值d的增幅减缓，甚至于停止增幅。经过大量仿真后，对于不同码长的极化码，它们的d将会落在不同的区间，进行阈值检测，公式如下所示：

其中d1...dn为阈值区间，其值可以根据仿真统计确定，h1...hn为各个极化码候选的假设。

结合上述思想，我们将提出关于极化码的盲检测算法的译码器结构。因为算法主要侧重于在对码率-0的节点似然比研究，并且涉及到映射关系lsym与度量d的积累，所以译码结构是在原先ssc译码基础上进行改进，增加映射以及判决选通过程。具体而言，本发明实施例公开的一种极化码的高效盲检测译码器，主要包括盲检测译码器前端、映射单元、判决单元和至少两个分别对不同编码方式的极化码进行译码的译码器。其中译码器前端，用于对接收到的极化码候选信息进行盲检测译码，输出冻结码节点n⁰的似然比，译码器前端采用ssc译码器结构，实现极化码候选码集中多种码长不同、码率相同的候选码的译码；映射单元，用于将似然比进行映射，扩大接收序列变化的差异，以消除译码器自身的影响；判决单元，用于将映射后的冻结码节点n⁰似然比进行累计得到度量d，并对度量d进行阈值检测，根据设定的阈值区间识别极化码信号，送入正确的译码器中进行译码。

其中，极化码候选码集中的不同码长成倍数关系，盲检测译码器前端按照极化码候选码集中最大极化码码长设计，利用极化码译码器的折叠特性，码长较大的译码器由码长较小的译码器组合构成；盲检测译码器前端并行输入一组候选码集中最大码长的帧序列，或若干组候选码集中其他码长的极化码帧序列。

如图2所示，图中是进行的是对n＝128，n＝256，n＝512极化码的盲检测。在译码器对于接收信号的极化码格式信息未知时，我们先将接收信息假设为n＝512码长的极化码，统一送往译码器前端进行译码。这样的做法，对于码长n＝256与n＝128的极化码而言，译码器的输入端分别由四组帧序列与两组帧序列组成。然后按照接收器先前保存的n＝512极化码的码率以及位数分布进行度量d积累，最后的判决器则起到了选通作用，根据输出结果选通后端相应的正确码长的极化码译码器。这是利用了极化码译码器的折叠特性，极大的简化了盲检测译码器的结构。

在3gppran1会议中，如标准所示，最大码长n＝512，以及低速率(一般r＝1/8)的极化码被经常讨论与使用，所以将参与测试的极化码码率设置为1/8。仿真的场景是三种码长不同的极化码同时通过盲检测译码器，接收器在已知它们码率r的情况下对它们未知的码长n实现盲检测。令三种格式的极化码为n＝512，n＝256，n＝128，r＝1/8。译码器的结构实际上如图2所示。传输场景为eb/n0＝2db的awgn信道，并且使用bpsk调制。

对于仿真结果，本发明考虑以下传输方案：

1)无传输(notx)：这是模拟在信道上没有数据传输，即信道中仅仅存在有高斯白噪声的情况下。

2)随机传输(rndtx)：这是随机数据通过信道传输的场景。它模拟的是信道正在使用的情况，但包含的数据不具有要检测的极化码固有的结构，也就是传输数据并非极化码的编码方式。

3)常规传输(regtx)：该场景模拟的是使用极化码编码的帧通过信道传输。这种情况表明信道包含极化码块，那么该极化码帧应被检测送以相应的译码器译码。

如图4所示，图中共存在五种信号，按显示的顺序信号从左到右分别是：随机信号，极化码(512,64)，极化码(256,32)，极化码(128,16)以及全零信号的度量d概率分布函数，图5则是度量d概率密度函数。根据公式1与2所示，对于冻结节点n⁰译码时，将对完成映射从而积累度量d。

对图4中(512,64)，(256,32)，(128,16)的极化码图像进行分析。度量d从小到大的积累是按照码长n递减的顺序进行，并且在度量d维度上，三者可以很好的分离开来。按照原本的想法，若三种码长的极化码同一通过(512,64)译码器，当积累(512,64)译码器的前384位时，理论上极化码(512,64)应该拿到更多的冻结位比特的lsym，从而积累速度应该远超于码长n＝256与n＝128的极化码。当极化码的码长n＝256或128时，在通过(512,64)译码器进行译码是会在相应的位数涌入大量信息位。因为对于信息位信息不可控，从而导致d值停滞不前甚至于倒退，但是仿真结果刚好与理论相反。出现这种现象的原因是因为经过信道极化之后，用于传输冻结比特的信道容量接近于0，信道质量极差。这使得我们在冻结位传输的0比特，若非根据a^c的先验信息直接判断，多数会在译码端被译成1比特，这样便刚好出现了度量d反而随着码长n递减而递增的现象了。

对图4中随机信号以及全零信号的进行分析。随机信号指的是在发射端发送不带有任何极化码的编码格式的随机信号。全零信号指的是在发射端发送全0信号。可以看出，随机信号的度量d基本分布在0附近，这符合随机信号的特性，并且与带有编码格式的三个极化码信号很好区分。全零信号则分布在图像的最右侧，度量d积累速度最快，同样符合其本身的性能。

随着信噪比eb/n0的增大，不同信号之间的度量d区分呈现出不同程度上的提高。此外还表现出向右侧增大的趋势，对于全零信号而言，这种现象更为明显。因此在大量仿真的基础上，结合公式3，将三种信号度量d阈值区间规定为(60,190)，(191,264)，(265,330)，对实际盲检测的d进行判决。并且在此基础上，从而进行帧错误率fer的仿真，如图6所示。从图6的fer结果可以看出，本发明提出的极化码盲检测译码方法可以在eb/n0＝4db情况下，达到0.021的fer性能。