基于最大化均值差异的衰落信道极化码构造结构

1.本发明属于通信信道编码的译码技术领域，涉及基于最大化均值差异的衰落信道极化码构造结构，通过衡量瑞利衰落信道和高斯信道的接收向量分布差异，将瑞利衰落信道等价为高斯信道。衡量信道差异的统计方法是最大化均值差异，可以更准确的得出衰落信道下的可靠信道分布从而构造极化码，并且构造完成的极化码可以直接在瑞利衰落信道中使用，在编译码时不需重新生成极化码。


背景技术：

2.极化码在2007年被arikan首次提出，在二进制离散无记忆信道下能够达到香农极限，是目前5g信道编码领域的基础。针对极化码的编码结构，arikan提出了连续消除(successive cancellation,sc)译码算法，其译码复杂度低，当码长趋近于无穷时，译码性能比较优秀，但在中短码长下性能不太理想。为了对sc译码进行性能上的改进，连续消除列表(successive cancellation list,scl)译码算法被提出。scl译码器是目前在极化码译码方面应用最广泛的译码器，scl译码对每个信息比特进行路径分裂和剪枝，同时保留l条译码的候选路径，每条路径都有一个衡量路径可靠性的路径度量值。路径度量值越小，路径越可靠，被保留下来作为最终译码结果的概率也就越大。scl译码随着列表l增大能达到十分优越的性能，但同时译码复杂度和资源消耗也随之增加。
3.由于瑞利衰落信道更加符合真实的通信系统，而在瑞利衰落信道下极化码性能有所降低，并且对于衰落信道下的sc译码不能采用高斯近似构造极化码，通常采用蒙特卡罗法构造极化码。蒙特卡洛模拟获取可靠信道的方法复杂度高、计算时间久，这在真实通信中是不能被接受的。所以为了权衡复杂度和误帧率两个指标，牛凯教授等人利用kl(kullback-leibler)散度将瑞利信道等价为高斯信道，进而使用高斯近似构造极化码，该方法的译码性能优于蒙特卡洛构造法的译码性能，且复杂度较低。考虑到信道等效方法可以进一步被优化，本发明基于最大化均值差异(maximum mean discrepancy，mmd)计算加性高斯白噪声(additive white gaussian noise，awgn)信道和瑞利衰落信道(rayleigh fading channel，rfc)的接收向量分布差异，其信道等效指标用最大化均值差异值进行衡量。在测量分布差异区间存在最大化均值差异的最小值，则认为该点处的噪声标准差是两个信道等效的噪声标准差。用该噪声标准差作为初始值使用高斯近似构造法构造极化码，构造完成的极化码直接传入瑞利衰落信道进行编译码，不需要在瑞利衰落信道中重新生成极化码。最后仿真数据显示该构造方法提高了衰落信道中sc译码性能，此外，信道等效后的高斯近似构造及其衍生方法可以在衰落信道中进行应用。


技术实现要素：

4.本发明为了解决高斯近似构造极化码不适用于传统衰落信道并且瑞利衰落信道中连续消除译码性能较差的问题，提出了基于最大化均值差异的衰落信道极化码构造结构，其整体系统框图如图1所示，整体由初始接收向量模块、衡量分布差异模块、计算噪声标
准差模块和生成极化码模块组成。其中衡量分布差异模块中使用的统计方法是最大化均值差异，可以更准确的得出衰落信道下的可靠信道分布。将瑞利衰落信道等价为高斯信道的构造极化码方案不像蒙特卡洛模拟法需要大量样本进行计算，同时信道等价后可以将高斯近似构造及其衍生方法应用在衰落信道中构造极化码。
5.本发明的基本构思：高斯近似构造极化码方法是基于高斯信道提出的，而在衰落信道不能直接使用高斯近似构造极化码，在瑞利衰落信道中使用蒙特卡洛模拟法构造极化码的复杂度较高，因此提出使用最大化均值差异衡量rfc和awgn信道的接收向量分布差异。将rfc等价为awgn信道，获取信道等价时的噪声方差。由于等价后的信道中可使用高斯近似构造极化码，将噪声方差作为高斯近似法的初始值构造极化码，解决了衰落信道不能直接使用高斯近似法的问题。
6.基于以上技术问题，本发明所采用的技术方法为：本发明提供的极化码构造方案首先对极化码进行处理，生成awgn信道的接收向量ya以及rfc的接收向量yr。通过衡量分布差异模块对接收向量ya和yr进行最大化均值差异操作，获取在测量分布差异区间中噪声方差和最大化均值差异距离d的分布关系图。在生成的分布关系图中获取d值最小时对应的噪声方差。将该噪声标准差作为初始值，使用高斯近似法构造极化码。
7.其中，在衡量分布差异模块中为了保证计算分布差异的可靠性，设置循环次数对每次计算所获得的d值进行累加，循环累加完毕后取d的均值。由于噪声方差是由噪声标准差进行平方运算得到的，为了简化计算，在matlab中计算并生成分布时使用的是噪声标准差。
8.在所有实验信噪比下找到对应的噪声标准差后使用高斯近似法构造极化码码字，这样可以将极化码的信息集在输入衰落信道进行sc编码之前构造完成。在等效后的衰落信道中使用的是sc译码器，在sc译码器中使用外部构造的极化码，减少了sc译码器在编码过程中选择信息位的步骤，相比蒙特卡洛模拟方法更加简便。由于在信道等价过程中选择的是瑞利衰落信道和加性高斯白噪声信道最大化均值差异距离最小的值，所获取的噪声标准差更加准确。所以该构造方法在衰落信道中使用sc译码器的纠错性能相比在衰落信道中使用kl(kullback-leibler)散度将瑞利信道等价为高斯信道方法的纠错性能有所提升。
9.本发明相对现有技术具有的优点和有益效果为：
10.1)本发明使用最大化均值差异将瑞利衰落信道等效为高斯信道，构造的极化码信道可靠度更高。
11.2)本发明构造的极化码可以在衰落信道进行sc编码之前生成，减少了sc译码器的编码步骤。
12.3)本发明可以将高斯近似构造及其衍生方法在等效后的衰落信道中应用。
附图说明
13.图1为基于最大化均值差异的衰落信道极化码构造结构的系统框图；
14.图2为衡量信道分布差异的流程图；
15.图3为噪声标准差和最大化均值差异距离的分布关系图；
具体实施方式
16.下面结合附图对本发明作进一步详细描述，以下实施例有助于对本发明的理解，是比较好的应用实例，但不应看作是对本发明的限制。
17.如图1所示，基于最大化均值差异的衰落信道极化码构造结构由整体由初始接收向量模块、衡量分布差异模块、计算噪声标准差模块和生成极化码模块组成。对初始接收向量模块输出的瑞利衰落信道和高斯信道的接收向量yr与ya输入到衡量分布差异模块中进行最大化均值差异操作。在衡量分布差异模块中输出的是两个信道之间分布差异的距离值d以及与d相关的噪声标准差。计算噪声标准差模块将衡量分布差异模块中输出的数据进行判断，当d最小时认为此时瑞利衰落信道等价为高斯信道，将d最小时对应的噪声标准差作为初始值输出入到生成极化码模块中构造极化码。
18.初始接收向量模块中，瑞利衰落信道中的接收向量yr＝hs(b)+n，其中h为衰落系数，s(b)＝1-2b，b是源码字且b∈{0，1}，n是满足高斯分布的噪声。高斯信道中的接收向量ya＝h+n。由于瑞利衰落信道在接收信号时对接收向量进行处理，所以衡量分布差异模块中瑞利衰落信道等效为高斯信道的指标为其中是瑞利衰落信道的噪声方差，是高斯信道的噪声方差。为了减少计算量，将计算的信道噪声方差化简为信道噪声标准差。将化简后的信道等效指标定义为σr＝σa。衡量信道差异的统计方法是最大化均值差异，最大化均值差异值计算公式为其中m为接收向量的长度，h为高斯核函数，所以在计算每一个d值时都有对应的噪声标准差σa，计算两个信道之间的最大化均值差异值与噪声标准差的分布情况在matlab中实现计算。
19.衡量信道分布差异的流程图如图2所示，通过在初始接收向量模块中获取的两个信道之间的接收向量，将高斯信道的噪声标准差作为信道等效指标计算两个信道之间的最大化均值差异值，当最大化均值差异值最小时认为该接收向量处的σr＝σa，即瑞利衰落信道等效为高斯信道。取得此时的噪声标准差σa，将该噪声标准差作为初始值使用高斯近似构造极化码。生成的极化码直接输入瑞利衰落信道进行sc编译码，由于码字在输入瑞利衰落信道进行sc译码器前就完成了极化码构造，所以该方法相比于传统衰落信道下sc编译码方法减少了一定的编码步骤。在传统瑞利衰落信道中不能使用高斯近似构造法构造极化码，但是采用最大化均值差异将瑞利衰落信道等效为高斯信道，可以使得高斯近似构造法及其衍生出的极化码构造方法也同样适用于等效后的瑞利衰落信道。
20.图3是噪声标准差和最大化均值差异距离的分布关系图，实验条件为码长n＝128，码率r＝1/2，信噪比范围为1-5db。在matlab中衡量信道分布差异后输出噪声标准差和最大化均值差异值的分部关系图，从图中可以看出在每个信噪比曲线下都存在一个最小的最大化均值差异值d，并且每个d值都存在一个噪声标准差与之对应。通过分布图生成的数据传入到计算噪声标准差模块中，在该模块中找到并输出每个信噪比下信道等价时的噪声标准差。
21.在瑞利衰落信道环境中进行基于最大化均值差异的极化码构造结构的性能仿真，同时对比包括采用蒙特卡洛模拟构造极化码(rfc-sc)方法以及采用kl散度将瑞利信道等
价为高斯信道，进而使用高斯近似构造极化码(kl-sc)的方法。使用本发明所提出的方法构造极化码并采用sc译码器的方法简称为mmd-sc。在码长n＝128，码率r＝0.5的实验条件下，当误码率为10-3
时mmd-sc方法达到该误码率时信噪比大致为3.85db，kl-sc方法所需信噪比大致为4.15db，rfc-sc方法所需信噪比大致为4.4db。mmd-sc译码算法的性能优于kl-sc译码算法约0.3db，而kl-sc译码算法的性能优于rfc-sc译码算法约0.25db。采用本发明构造的极化码后使用sc译码器的性能与在rfc中使用蒙特卡洛模拟法、kl散度等价法构造极化码后采用sc译码这两种方法相比，本发明提出方法在高信噪比下性能有所增益。通过以上数据可以看到在高信噪比下使用kl散度等价法的性能比使用蒙特卡洛模拟法性能更好，但使用本发明所提出的构造极化码方案的译码性能优于其他两种方法的译码性能。
22.上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用本发明的相似结构、方法及其相似变化方式所获得的技术方法，均在本发明的保护范围。

技术特征：
1.所述的基于最大化均值差异的衰落信道极化码构造结构其特征在于衡量瑞利衰落信道和高斯信道的接收向量分布差异，将瑞利衰落信道等价为高斯信道。衡量分布差异模块中使用的统计方法是最大化均值差异，可以更准确的得出衰落信道下的可靠信道分布。2.根据权利要求1所述的信道近似方法，其特征在于构造极化码时所使用的噪声标准差是衡量信道分布差异后得到的，使用该噪声标准差作为高斯近似法的初始值构造极化码。构造完成的极化码可以直接在瑞利衰落信道中使用，编译码时不用重新生成极化码，从而降低了原始瑞利衰落信道中构造极化码的复杂度。

技术总结
本发明提供了基于最大化均值差异的衰落信道极化码构造结构，该结构由初始接收向量模块、衡量分布差异模块、计算噪声标准差模块和生成极化码模块组成。在衡量分布差异模块中计算瑞利衰落信道和高斯信道的接收向量分布差异，两个信道的噪声方差相等时即衰落信道等效为高斯信道。该结构中首先得到初始的瑞利衰落信道和高斯信道的接收向量，衡量两个分布的差异后找到等效信道的噪声标准差，将该噪声标准差作为高斯近似法的初始值生成极化码。衡量分布差异模块中使用的统计方法是最大化均值差异，该构造极化码的方案可以更准确地得到衰落信道下可靠信道分布，并且构造的极化码可以直接输入到衰落信道编码器中，减少了衰落信道中的编码复杂度。的编码复杂度。的编码复杂度。


技术研发人员：冉梦蕊 李君 王秀敏
受保护的技术使用者：中国计量大学
技术研发日：2023.07.18
技术公布日：2023/10/7