一种基于极化码的自适应堆栈译码方法及系统与流程

本发明涉及无线通信
技术领域：
，尤其涉及基于极化码的自适应堆栈译码方法及系统。
背景技术：
：迄今，信道编码已发展了近70年。20世纪五六十年代，对于有噪信道各种编译码方法被提出，汉明码、卷积码、bch码、rs码、ldpc码、turbo码先后被提出。信道编码理论体系进入成熟阶段，香农极限被不断逼近。自从2009年提出并阐述了信道极化的概念，并提出极化码后，极化码因其通用性、内在并行性、低编译码复杂度、并被严格证明达到b-dmc的信道容量，被用于5g增强信道场景下的短码方案。因此，研究适用于5g移动通信系统的高速率、低功耗极化码译码器具有极强的理论意义与应用价值。极化码的基础便是信道极化。首先n个相同的独立二进制离散无记忆信道w被转换为两种置信度不同的合成信道：好的信道和坏的信道。在所得到的信道中递归地应用这种极化变换，合成的信道的置信度将会有显著的差异，即两极分化现象，好的更好，差的更差。最后，当码长足够长时，几种所有的合成信道趋于两个极端：充满的噪声的信道和几乎没有噪声的信道，无噪声信道便可用于信息比特传输。在提出极化码的同时，也给出了一种合理的极化码译码算法——连续消除(successivecancellation,sc)译码算法。但因为sc译码在每个译码阶段只选取一条路径的特性，译码过程中如果出错的话也无法进行纠正，若干在sc算法基础上进行优化的译码算法陆续被提出，如类似广度优先遍历的连续消除列表(successivecancellationlist,scl)译码算法和类似深度优先遍历的连续消除堆栈(successivecancellationstack,scs)译码算法。与在每层找出所有满足条件的l个候选路径的scl译码算法不同，scs译码算法沿着单个候选路径继续搜索，直到其转移概率不再是最大的，所有候选路径均存放在堆栈中，只有拥有最大转移概率的路径方可出栈。一旦在所有候选路径中找到具有最大转移概率，且长度为n的候选路径，则将其输出为最后的译码结果，译码到此结束。以这种方式译码，可以节省用于扩展其他路径的不必要的计算以减小计算复杂度。通过观察scs译码算法不难发现传统的scs算法存在下述问题：1)其最大定长路径访问次数l是固定的，不能根据译码场景而变化；2)其路径扩展策略是固定的，扩展路径必须入栈。这就有可能带来不必要的计算及空间复杂度。基于以上的分析可知，现有的scs译码架构并不能很好地满足实际应用的需求。技术实现要素：本发明的目的在于克服以上现有技术之不足，提供一种基于极化码的自适应堆栈译码方法及系统，该方法可以有效地提高系统的通信性能、降低译码复杂度，减少硬件资源开销，更好地满足实际应用的需求，具体由以下技术方案实现：所述基于极化码的自适应堆栈译码方法，包括如下步骤：步骤1)初始化：将空路径入栈并将对应的转移概率置为0，将当前栈深d置为1，等长路径最大访问次数l置为lmax；步骤2)出栈：将栈顶路径从堆栈中移出；步骤3)扩展：在信息码二叉树的第i级，如果是冻结位，则译码路径扩展为d＝d+1；如果是信息位，则译码矩阵扩展为及并拥有不同的转移概率，同时d＝d+2；步骤4)入栈：对于冻结位，直接将扩展后的路径入栈；否则计算扩展路径与栈顶路径的似然比之差，当且仅当扩展路径与栈顶路径的差值超过阈值t1时将扩展路径入栈；步骤5)判决：当长度为i-1的路径访问次数达到l/2时，计算该条路径与上一条等长出栈路径的转移概率之差，当差值超过阈值t2时，令l＝l/2，否则l保持不变；步骤6)竞争：当长度为i-1的路径访问次数达到l时，从堆栈中删除所有长度小于i的路径，重新计算当前堆栈深度d；步骤7)排序：将候选路径自栈顶至栈底按转移概率降序排序；步骤8)决断：如果出栈路径长度i＝n，n为码长，则译码结束，将该路径输出作为译码结果，否则回到步骤2)。采用所述基于极化码的自适应堆栈译码方法的译码系统，该系统包括：控制单元，为整个译码过程提供了控制信息，根据所述控制信息控制系统中的其余单元；路径计算单元，根据控制单元提供的所述控制信息，计算出待译码路径扩展为0或扩展为1的转移概率，并传输给决策单元；决策单元，包括两种配合使用的自适应策略，所述两种自适应策略分别根据控制信息进行决策；限制搜索宽度和路径入栈；堆栈排序单元，用于存储决策单元提供的所有候选路径，并将其按照转移概率从大到小进行排序。所述译码系统的进一步设计在于，所述控制信息包括待译码路径、路径转移概率、路径长度、当前搜索宽度及当前堆栈深度。所述译码系统的进一步设计在于，搜索宽度l表示长为i，i∈(1,n)的路径的最多出栈次数，译码开始时设定l等于预设的出栈次数上限lmax，堆栈存储最大深度d与码长n相等。所述译码系统的进一步设计在于，：所述的路径计算单元由个混合结点，一个路径转移概率寄存器以及一个路径反馈寄存器组成。所述译码系统的进一步设计在于，所述的决策单元包括：自适应搜索宽度决策单元，在长为i(i∈(1,n))的路径的出栈次数qi＝l/2时，启动自适应搜索宽度决策，当满足决断策略时l降为l/2，否则搜索宽度保持不变；自适应堆栈深度决策单元，扩展路径输入后，当且仅当扩展后的路径与栈底路径转移概率之差小于阈值t1时才可以入栈,，所述栈底路径为栈中当前似然比最小的路径。所述译码系统的进一步设计在于，自适应搜索宽度决策单元的决断策略的阈值基于信道状况估计策略决定。所述译码系统的进一步设计在于，所述堆栈排序单元由两个堆栈存储器和六个比较器组成，两个堆栈存储器分别对应地存储候选路径中转移概率较大的路径和较小的路径，每个堆栈均按转移概率由大至小进行排序，将两个堆栈堆顶的路径出栈与决策单元输出的路径使用枚举法进行比较，将最大的数值输出给控制单元进行下一轮译码，其余路径按大小进栈排序。本发明的优点如下：第一，本发明实现了两种高性能自适应的决策策略，显著降低了时间和空间复杂度，实现了优于传统堆栈译码算法的性能，适用于各种信噪比情况下的低复杂度，高性能译码。第二，本发明提出了一种有效的信道状况估计策略，以帮助选择自适应搜索宽度策略的阈值。第三，本发明取不同的最大定长路径访问次数可以达到不同的性能指标，可以满足通信系统不同的配置要求，具有丰富的灵活度，且具有可配性，取不同列表长度不需要改变硬件结构，不花费额外的硬件代价。第四，本发明架构的主要计算单元为加法器和乘法器，非常适合硬件实现，在保证性能的情况下，拥有低计算复杂度和低硬件开销。综上所述，本发明可以有效地提高系统的通信性能、数据处理能力和访存带宽，有着良好的实际应用价值。附图说明图1为本发明的自适应堆栈译码架构示意图。图2是本发明的路径计算单元示意图。图3是本发明的自适应堆栈深度决策单元示意图。图4是本发明的自适应搜索宽度决策单元示意图。图5是本发明的信道状态评估示意图。具体实施方式下面结合附图对本发明方案进行详细说明。本发明所述的基于极化码的自适应堆栈译码方法，假定存放路径的堆栈深度为d，堆栈当前深度为d，长度为i的路径为其最大访问次数为lmax，当前访问次数为qi，第j条长度为i的出栈路径的转移概率为w(i,j)，设t1为入栈阈值，t2为出栈次数限定阈值。该方法具体步骤如下：步骤1)初始化：将空路径入栈并将对应的转移概率置为0，所有参数置为0，将当前栈深d置为1，等长路径最大访问次数l置为lmax；步骤2)出栈：将栈顶路径从堆栈中移出，如果路径非空，则令qi-1＝qi-1+1；步骤3)扩展：在信息码二叉树的第i级，如果是冻结位，则译码路径扩展为d＝d+1；如果是信息位，则译码矩阵扩展为及并拥有不同的转移概率，同时d＝d+2，其对应的转移概率可由公式(1),(2)计算得出。其中表示信道转移概率，表示长度为2i–2的路径的奇数项，表示长度为2i–2的路径的偶数项，表示信道转移概率，为接收矩阵，为先前的译码路径，ui为先前的信道输入，表示输入为0时的信道转移概率，表示输入为1时的信道转移概率；步骤4)入栈：对于冻结位，直接将扩展后的路径入栈；否则计算扩展路径与栈顶路径的似然比之差，当且仅当其差值超过阈值t1时将扩展路径入栈；步骤5)判决：当qi-1＝l/2时，计算与之差，当其差值超过阈值t2时，令l＝l/2，否则l保持不变。步骤6)竞争：当qi-1＝l时，从堆栈中删除所有长度小于i的路径，重新计算当前堆栈深度d；步骤7)排序：将候选路径自栈顶至栈底按转移概率降序排序；步骤8)决断：如果出栈路径长度i＝n，译码结束，将该路径输出作为译码结果，否则回到步骤2)。如图1，本实施例根据是所述基于极化码的自适应堆栈译码方法，提供一种基于极化码的自适应堆栈译码系统，由控制单元，路径计算单元，决策单元，堆栈排序单元几部分组成。控制单元为整个译码过程提供了控制信息，包括堆栈、译码路径初始化，冻结位的判定，并负责数据传输的时序，负责传输待译码路径，路径转移概率，路径长度给路径计算单元，传输当前搜索宽度及当前堆栈深度给决策单元，并控制其他单元的激活时序；路径计算单元根据控制单元提供的待译码路径、路径转移概率w及路径长度，根据公式(1),(2)计算出待译码路径扩展为0或扩展为1的转移概率，并传输给决策单元进行仲裁，图2为一个码长为8时的路径计算单元架构实例；堆栈排序单元：堆栈排序单元由两个堆栈及六个比较器组成。其中一个堆栈用于存储决策单元提供的两条候选路径中拥有较大转移概率的路径，另一个则存放拥有较小转移概率的路径，每个堆栈中存放的路径按照转移概率从大到小进行排序。因为路径计算单元只需要拥有最大转移概率的路径以继续路径扩展，因此接下来被译码的路径为两个堆栈栈顶的路径及路径计算单元扩展出的两条路径中拥有最大转移概率的路径，可以通过六个比较器在一个时钟周期内以枚举法得到。以此方法，排序时间可以隐藏在译码时间内以节省译码时延；决策单元为本发明的核心，包括两种配合使用的自适应策略，分别为自适应栈深策略及自适应出栈次数策略。这两种自适应策略分别在收到路径计算单元提供的扩展路径转移概率及当前搜索宽度后被激活进行决策，用于限制搜索宽度和路径入栈次数即堆栈深度。其中：1)自适应堆栈深度决策单元对路径入栈的条件进行了限制，当且仅当扩展后的路径与栈底路径(栈中当前似然比最小的路径)似然比之差小于阈值时才可以入栈。该决策单元可以减少因不必要路径入栈所带来得额外计算复杂度，并显著降低堆栈深度。当是信息位时，译码矩阵扩展为及令p0为栈底路径与的转移概率之差，p1为栈底路径与的转移概率之差，入栈阈值为t1，自适应堆栈深度决策单元的判断流程图如图3所示。2)通过仿真，可以发现随着某固定长度路径最大访问次数l的变大，性能会越来越好，但与此同时，译码复杂度也会相应的线性增加。为了追求性能，毫无限制地提高l的限定显然是不合理的。自适应搜索宽度决策单元被提出以实现复杂度的降低与搜索宽度的灵活可调，在长为i(i∈(1,n))的路径的出栈次数qi＝l/2时，自适应搜索宽度决策单元被激活，当满足决断策略时l降为l/2，否则搜索宽度保持不变，自适应搜索宽度决策单元的判断流程图如图4所示。本发明所提出决策单元的重点在于阈值t1和t2的选择，根据仿真结果，当码长n＝1024时，t1最适宜的取值为150。而t2的取值则因信噪比而异，在高信噪比时，t2的取值要大于其在低信噪比下的取值，因此本发明提出了一种信道状况估计方案以得到较为理想的t2取值。本发明所提出的信道状况估计方案采用了在扩展第一个信息位时的两条路径的转移概率之差。定义β为信道状况估计参数，可以被视为选择不同译码路径的概率差，可由公式(3)计算得到。β与信道噪声之间的关系可以以一种直观的方式理解。在低信噪比情况下，由于较强噪声的干扰，两条扩展路径之间的差异较小。相反，在高信噪比情况下，两条扩展路径之间的差异较为明显。此外，随着码长的增加，转移概率的差异更加明显。仿真结果验证了不同信道条件下β的分布，如图5所示，对于每一信噪比的三条柱状图从左到右分别为n＝256,n＝512,n＝1024时的β值。因此，可以得出结论，信道条件估计参数β与信噪比和码长n成比例。由图5可得，当n＝1024时，随着信噪比的变大，β从1200变至2400，因此β小于1500时可以判定为低信噪比，t2设为1.5，否则t2设为0.5。表1展现了本具体实施方式与传统的堆栈译码器的搜索宽度比较，其中码长n＝1024，初始最大搜索宽度lmax＝8，信噪比eb/n0＝1.0-3.0db，由于堆栈极化码译码器的计算复杂度与搜索宽度正相关，由表1可见，在各种信噪比下，本具体实施方式均表现良好，且复杂度明显降低。经计算可得，在信噪比为1.0db时，本具体实施方式的复杂度与传统的极化码堆栈译码算法相比下降了14.83％，由此可知，本具体实施方式能在保持性能的同时，显著降低算法的计算复杂度，特别适用于低信噪比情况。表1不同信噪比下的搜索宽度比较eb/n0(db)1.01.52.02.53.0传统堆栈译码器88888本具体实施方式6.81396.88236.94207.19777.6209表2展现了本具体实施方式与传统的堆栈译码器的最大堆栈深度比较，其中码长n＝1024，初始最大搜索宽度lmax＝8，信噪比eb/n0＝1.0-3.0db。为保持性能，传统堆栈译码器的堆栈深度需与码长相等，即d＝1024。由于堆栈极化码译码器的空间复杂度与堆栈深度正相关，由表2可见，在各种信噪比下，本具体实施方式均表现良好，特别是在低信噪比下，空间复杂度有显著降低。经计算可得，在信噪比为1.0db时，本具体实施方式的复杂度与传统的极化码堆栈译码算法相比下降了54.52％，由此可知，本具体实施方式能在减低计算复杂度的同时，显著降低算法的空间复杂度。表2不同信噪比下的堆栈深度比较eb/n0(db)1.01.52.02.53.0传统堆栈译码器10241024102410241024本具体实施方式363.2850386.6745397.9845431.4555463.7445综上所述，本实施例的基于极化码的自适应堆栈译码方法及系统，使用了自适应栈深及自适应出栈次数策略，解决了最大定长路径访问次数固定及路径扩展策略固定所带来的额外复杂度问题，在复杂度和性能上展现了其优势，也显示了对于实际应用的巨大潜力。当前第1页12