极化码译码算法研究

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自《通信的数学理论》问世以来,每一位通信界的研究学者都在尝试设计出一种新的信道编码方式,旨在向传输信道的容量极限逼近。Turbo和LDPC(Low Density Parity Check,LDPC)虽然达到了非常接近香农界的优异性能,但没有严格的可达性证明。极化码是由Erdal Arikan在2009年提出的第一个被严格证明可以达到信道容量的信道编码方法,以其极低的编译码复杂度和信道容量可达性受到了学术界前所未有的关注。本文主要关注和研究极化编码理论,重点对逐次消除译码(Successive Cancellation Decoding,SCD)算法及其改进译码算法进行了具体的设计、研究,并提出了基于分段的列表译码的改进方案。本文主要包括以下两个方面的工作:第一,对极化码的编码原理进行了分析。通过分析二进制对称无记忆信道(Binary-input Symmetric Memoryless Channels,BSMC)的互信息分布得出:二进制擦除信道(Binary Erasure Channel,BEC)的互信息分布集中在极值处,继而推导出极化码的信道极化原理。并对BSMC信道进行串行联合和并行联合的互信息分布进行分析;最后对极化码传输信道的可靠性度量做了详细的分析研究。第二,在基于对极化码的逐次抵消译码算法(Successive Cancellation Decoding,SCD)进行分析后,本文提出了一种基于分段的列表译码算法。首先本文在研究SCD算法的基础上,分析了SCD的改进译码算法,如CA-SCL、SSCD、SCAN等,仿真结果显示列表译码算法可以达到最大似然译码的性能,SSCD、SCAN兼具效率和性能的优势。然后提出了改进的分段列表译码算法:通过将信息比特进行随机分段,然后将分段后的信息块使用不同长度的循环冗余校验码(Cyclic redundancy check,CRC)进行编码,经极化编码送入到高斯白噪声信道(Additive White Gaussian Noise Channel,AWGNC)进行BPSK调制。在接收端经列表译码后,对于不同的信息块使用相应的CRC生成多项式进行校验筛选,在进行CRC校验的过程中,当相应的CRC校验成功,同时该信息路径在所有的信息路径中有最大的对数似然比,则为下一段筛选和存储该信息路径,否则宣布译码失败。仿真结果表示,本文提出的译码方案在不改变复杂度的前提下,降低了计算单元、并提高了极化码的译码性能,尤其适用于码长较短的通信情景中。
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