Page 66 - 《应用声学》2022年第1期
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                 Polar 码的核心理论即信道极化。信道极化主
             要包括信道合并和信道分离两个过程,其中,信道                            2 基于Polar码的信源信道联合译码方法
             合并对应着编码过程,信道分离对应着译码过程。                            2.1  所提方法的通信系统模型
                               N
             假设待编码序列为 u ,则 Polar码的码字可表示为                           图 1 为所提方法的通信系统模型。发送端,长
                               1
                                            n
                    N
             x N  = u G N ,其中,码长 N = 2 , n = 1, 2, · · · 。     度为 D 的信源序列s 经信源编码得到长度为 K 的
                                                                                 D
                    1
              1
             生成矩阵 G N = B N F    ⊗n ,其中,B N 为比特倒序置                       K       1
                                                             信息序列 c ,信息序列经 Polar 码编码得到长度为
                                                                         1
                                   1 0                                   N
             换矩阵,F    ⊗n  表示 F =      的n 次Kronecker幂。        N 的码字 x ,码字经交织和调制后发送至水声信
                                                                         1
                                   1 1                         道。接收端经过解调和均衡后得到接收序列 y 。
                                                                                                           N
                                                                                                           1
             至此,将 N 个独立信道合并为了一个 N 阶合成信                         信源信道联合译码器构建联合译码网格图,一方
                             ∏ N
                        N
                    N
             道 W N (y |u ) =       W(y i |x i ),其中,W(y i |x i )  面,利用联合译码网格图中的信源状态转移关系
                    1   1
                                i=1
             对应着实际的物理信道,表示发送x i 接收到 y i 的概                     和信源先验信息计算信源转移概率;另一方面,利
             率。通过定义式(1)所示的子信道,可以将N 阶合成                         用联合译码网格图中各译码路径所对应的信息序
             信道分离为N 个子信道。                                      列和接收序列递归地计算各信息比特对数似然比
                                                                        (i)
                                                                                i−1
                                                                            N
                                                                (i)   W N  (y , u 1  |u i = 0)
                                                                            1
               (i)  N  i−1        1     ∑           N  N       L N  =                     ,并在此基础上计算
             W   (y , u   |u i ) =            W N (y |u ),              (i)  N  i−1
               N   1   1         N−1                1  1              W   (y , u   |u i = 1)
                                2                                       N   1   1
                                     u N  ∈χ N−i               信道转移概率。将信源转移概率和信道转移概率按
                                      i+1
                                i = 1, · · · , N,       (1)    照一定规则合并可得各译码路径的序列后验概率。
                                                               最终,选择后验概率最大的路径,将其对应的信源序
                     (i)  N  i−1
             其中,W      (y , u  |u i ) 对应 N 阶信道中的第 i 个
                     N   1  1                                  列作为译码结果。
                                          N
             子信道, 表示发送 u i 接收到 y 和 u            i−1  的概率,
                                          1     1
             χ N−i  表示所有长度为 N − i 的二进制序列集合。                         ηູ    c K  Polarᆊ  x N  ̔ጻ      ඵܦη᥋
                                                                                       
                                                                          
             在译码u i 时,假设译码器已掌握了u             i−1  的真实值从            ᎄᆊ٨         ᎄᆊ٨
                                             1
                     (i)  N  i−1
             而计算W      (y , u   |u i ),并对u i 进行判决。                                              ٪ܦ
                     N   1   1                                                  ᐏՌឋᆊ
                 经过信道合并和信道分离,一部分子信道的信                              s D         Ꭺಫڏ
             道容量增大,另一部分子信道的信道容量减小,使信                                                                 ᝍូ
                                                                                                     کᛦ
             道产生极化。当N → ∞时,各子信道的信道容量趋                              ηູ      ηູ࿄          ᤬଎  ↼i↽  y  N
                                                                           গᣁረ
                                                                                     ᝠካL
             于0 或1,分别称为噪声信道和无噪信道。若利用无                                                    N
             噪信道传输信息比特,噪声信道传输冻结比特,则
                                                                            ηູᣁ       η᥋ᣁ
             可在理论上使编码码率逼近香农极限。在实际应用                               Џᰎηৌ      ረഐဋ       ረഐဋ
             中,通常利用 Polar 码的构造算法            [23−24]  在给定的
             参考信噪比下估计各子信道的信道容量或错误概                                                  ऀѵՑᰎഐဋ
             率。选择信道容量最大或错误概率最小的K 个子信                                            Ѽхᣥѣ
             道,在待编码序列 u 中的对应位置填充信息比特,
                              N
                              1
             其余位置填充冻结比特,以此达到整体的差错概率                                       图 1  所提方法的通信系统模型
             最低。                                                         Fig. 1 The transmission system
                 译码方面,SCL 译码       [19]  是目前 Polar码应用最
                                                               2.2  信源信道联合译码度量
             广泛的译码方法之一。该方法逐信息比特地构建译
                                                                   将译码看作一个序列估计过程,采用最大后验
             码树搜索可能的信息序列,最终选择可靠性最高的
             作为译码结果。在译码树的扩展过程中,SCL 译码                          概率准则译码,则译码结果可表示为
             器每次仅保留最可靠的 L 条路径向下译码,以此达                                    D               K  ′ D  N        (2)
                                                                         ˆ s
                                                                                                1
                                                                                         1
                                                                         1  = arg max P(c (s  1  )|y ),
                                                                                  ′D
             到降低算法复杂度的目的。文献 [25] 在假设各信息                                           s  1
             比特发送概率均为 0.5 的情况下推导了 Polar 码序                     式 (2) 中:s ′ D  为一种可能的发送信源序列,c (s           ′ D )
                                                                                                       K
                                                                                                       1
                                                                                                           1
                                                                         1
                                                                                                       N
             列后验概率表达式,利用序列后验概率作为可靠性                            为 对 应 的 信 息 序 列。 由 于 待 编 码 序 列 u (s        ′ D )
                                                                                                       1   1
             的度量,进一步提高了SCL译码的性能。                               和 信 息 序 列 c (s   ′ D ) 是 一 一 对 应 的, 因 此 有
                                                                             K
                                                                             1
                                                                                 1
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