《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于排序分組碼本的糾錯譯碼優(yōu)化算法
電子技術(shù)應(yīng)用
薛曉娜,,周志剛,,倪建功,林葉江,裴豆
杭州電子科技大學(xué) 電子與信息學(xué)院
摘要: 針對基于猜測隨機(jī)加性噪聲的通用糾錯譯碼算法中碼本容量大,、譯碼速度慢的問題,,提出一種基于排序分組碼本的糾錯譯碼優(yōu)化算法,。對待譯碼序列分段,,按照信息位碼重大小對各碼段進(jìn)行排序,再按照碼重值對碼段進(jìn)行分組,,產(chǎn)生每組的碼本,,以組的形式進(jìn)行譯碼。經(jīng)仿真驗證表明,,優(yōu)化算法譯碼速度相比于噪聲猜測譯碼算法提升了一倍,,誤碼性能與極大似然譯碼算法性能基本一致,驗證了算法有效性。
中圖分類號:TN919.32 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245027
中文引用格式: 薛曉娜,,周志剛,,倪建功,,等. 基于排序分組碼本的糾錯譯碼優(yōu)化算法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,,2024,50(6):47-51.
英文引用格式: Xue Xiaona,,Zhou Zhigang,,Ni Jiangong,et al. An optimized error-correcting decoding based on ordered group codebook[J]. Application of Electronic Technique,,2024,,50(6):47-51.
An optimized error-correcting decoding based on ordered group codebook
Xue Xiaona,Zhou Zhigang,,Ni Jiangong,,Lin Yejiang,Pei Dou
College of Electronics and Information,, Hangzhou Dianzi University
Abstract: The Guessing Random Additive Noise Decoding with Ordered Group Codebook (OGC-GRAND) is proposed to solve the problems of large codebook capacity and slow decoding speed in GRAND. The decoding process can be executed by segmenting the decoding sequence, sorting the code segments according to the code weight of information bits, grouping the code segments according to the code weight value, and generating a codebook for each group. The simulation results show that the decoding speed of the algorithm is twice as fast as that of GRAND, and the bit error rate is the same as the Maximum Likelihood Decoding (MLD), which verifies the effectiveness of the algorithm.
Key words : channel decoding,;universal decoding;ordered group,;codebook

引言

線性分組碼作為信道編碼中最典型的編碼方式,,其譯碼算法經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展逐漸成熟并廣泛應(yīng)用,重要的線性分組碼有BCH碼[1-3],、LDPC碼[4]以及Polar碼[5]等,。目前各類分組碼常用的譯碼算法都是利用編碼原理進(jìn)行譯碼,如BCH碼并行實現(xiàn)的BM譯碼[6],;LDPC碼的自適應(yīng)全并行MAP-BP譯碼算法[7],;Polar碼的CRC-SCL譯碼算法[8]。這些譯碼算法的設(shè)計及優(yōu)化都依賴于編碼方式,。

為了建立線性分組碼的通用譯碼架構(gòu),,彭燕妮等[9]提出了一種基于RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性分組碼的通用譯碼網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過一系列有效的訓(xùn)練后,,可以實現(xiàn)各種類型的線性分組碼的譯碼,。Duffy等[10]提出了一種基于噪聲猜測(Guessing Random Additive Noise Decoding, GRAND)的譯碼算法,該算法是極大似然譯碼算法的一種實現(xiàn),,利用傳輸過程中的噪聲而非碼結(jié)構(gòu)進(jìn)行譯碼,,適用于碼率較高的中短碼。Duffy等[11]又對文獻(xiàn)[10]中的算法進(jìn)行改進(jìn),,提出設(shè)置閾值(GRAND with Abandonment, GRANDAB)的譯碼算法,,如果譯碼器查詢噪聲的次數(shù)超過設(shè)定的閾值,將中止譯碼進(jìn)程來降低運(yùn)算復(fù)雜度。Duffy等[12]提出了一種基于位可靠度排序(Ordered Reliablity Bits GRAND, ORBGRAND)的軟判決譯碼算法,,適用于并行硬件實現(xiàn),。Riaz等[13]和Abbas等[14]分別提出了GRAND算法和ORBGRAND算法的高吞吐量硬件架構(gòu)。Li等[15]將串行抵消列表(Successive Cancellation List, SCL)譯碼算法與GRAND算法相結(jié)合,,提出了適用于CRC-Polar碼的SCL-GRAND譯碼算法,。

文獻(xiàn)[10]中的算法需要預(yù)先存儲許用碼字作為碼本,信息位有 bit時碼本中有個碼字,,碼長增加時,,所占用的硬件資源會急劇增加,因此,,該算法多適用于中短碼[15],。針對這一問題,本文提出了一種基于排序分組碼本(GRAND with Ordered Group Codebook, OGC-GRAND)的GRAND優(yōu)化算法,,對文獻(xiàn)[10]中碼本的構(gòu)建進(jìn)行了優(yōu)化,,具體為:對接收碼字排序和分組,以組為單位進(jìn)行譯碼,,對每一組譯碼時,,僅產(chǎn)生與該組信息位碼重的漢明距離不超過糾錯位數(shù)的所有許用碼字作為碼本,即可完成該組碼字的譯碼,。仿真結(jié)果表明,,在糾錯位數(shù)確定的情況下,OGC-GRAND算法誤碼性能與最大似然(Maximum Likelihood Decoding, MLD)譯碼算法下的誤碼性能相同,,與GRAND算法相比,,大幅減少了譯碼時的碼本容量,有效提升了譯碼速度,。

本文中,,符號“+”和“-”分別為模二加和模二減。全文中大寫字母為隨機(jī)變量,,小寫字母為隨機(jī)變量的實現(xiàn),,因字母表示碼長,噪聲的實現(xiàn)用表示,。[a]表示對a取整,。


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作者信息:

薛曉娜,周志剛,,倪建功,,林葉江,裴豆

(杭州電子科技大學(xué) 電子與信息學(xué)院,,浙江 杭州 310000)


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