基于树图剪枝的极化码译码简化算法

发布时间：2018-06-01 04:29

  本文选题：极化码 + 译码复杂度　； 参考：《系统工程与电子技术》2017年02期

【摘要】：极化码是一种在二元对称信道下能够逼近香农限的信道编码,但其经典译码算法连续删除(successive cancellation,SC)译码和置信传播(belief propagation,BP)译码的复杂度较高,使得译码过程具有较大的计算复杂度和译码时延。对极化码译码过程的树图建模分析并对节点分类,证明了树图中部分节点对应的译码运算是冗余的。由此设计了树图剪枝的简化译码算法,在保证误码性能不变的前提下,明显降低了现有译码算法的计算复杂度。仿真结果证明,简化后SC译码和BP译码的译码复杂度较原始算法分别降低了36%~65%和41%~67%。
[Abstract]:Polarization code is a channel code which can approach Shannon limit in binary symmetric channel. However, its classical decoding algorithms such as successive cancellations (SCS) decoding and confidence propagation (BPP) decoding have higher complexity. The decoding process has high computational complexity and decoding delay. By modeling and analyzing the decoding process of polarimetric codes and classifying nodes, it is proved that the decoding operations of some nodes in the tree graph are redundant. Therefore, a simplified decoding algorithm for tree map pruning is designed, which reduces the computational complexity of the existing decoding algorithms while keeping the error performance unchanged. The simulation results show that the decoding complexity of the simplified SC decoding and BP decoding is 36 ~ 65% and 41 ~ 67% lower than that of the original algorithm, respectively.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学(深圳)通信工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61201144,61371102) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2014AA01A704) 哈尔滨工业大学创新基金项目(HIT.NSRIF.2017051) 深圳市基础研究项目(JCYJ20150930150304185,JCYJ20160328163327348)资助课题
【分类号】：TN911.22

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本文编号：1962843