面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法技术

本发明专利技术公开了一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，属于数字通信差错控制编码领域，本发明专利技术针对级联水印与纠错码的方案，用于插入删节错误估计的前后向算法引入外译码器输出的硬判决结果，使得内译码器的参考序列为水印序列与稀疏化后的硬判决码字序列的叠加；引入硬判决导向的水印译码器，利用该参考序列和更新后的有效替代错误概率重新计算输出概率，进一步计算前向度量值和后向度量值，提高了前后向估计方法输出给外译码器的每个符号的似然信息的可靠度。本发明专利技术与传统处理方案相比，提高了前后向方法估计准确度，以较小的额外复杂度获得了较大的性能增益。

【技术实现步骤摘要】
面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法
本专利技术涉及数字通信差错控制编码领域，尤其涉及一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法。
技术介绍
在信息传输或存储过程中，由于定时和同步的偏差等原因，造成符号的插入或删节，称为同步错误，包括插入或删节错误。插入或删节错误与传统替代错误(例如二进制对称信道或二进制删除信道中存在的错误)有较大差别。由于被插入与删节错误干扰的信道具有记忆性，单个未被纠正的同步错误会引发一系列突发性的替代错误，造成灾害性的错误传播，适用于无记忆信道和加性噪声的传统纠错编码技术很少能直接应用到插入与删节错误纠正问题中。因此，插入与删节错误纠错码方案的设计是一个非常有挑战性的问题。目前，针对插入删节与替代错误的基于级联码的编译码方案是目前认为最有潜力的方案。其主要思想是将一个可帮助接收端识别同步错误的内码与一个具有较好纠正替代错误能力的外码级联，达到纠正同步错误的目的。在Davey和Mackay提出的级联方案中，采用的内码为水印码，外码为非二进制低密度奇偶校验码(NB-LDPC)。发送端，NB-LDPC编码器的输出被映射为一个稀疏二进制序列，并与收发端均已知的水印序列模二加得到发送序列；接收端，内译码器采用基于隐马尔可夫模型的前向-后向算法，推断同步错误发生的位置，并输出外码的每一个符号取q个值对应的似然信息。外译码算法的输入为前后向算法输出的似然信息，采用NB-LDPC码的基于对数域的和积译码算法，纠正接收序列中的未纠正的插入/删节错误及替代错误，输出发送信息向量的估计值。专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足：采用水印码与一般纠错码的级联方案能够有效识别块边界，可以纠正插入删节语替代错误，但是其比特级译码算法的性能还存在较大的改善空间。本专利技术将外译码器的结果反馈给内译码器的前后向算法，从而辅助前后向算法的插入删节错误位置估计，改善了整体性能。
技术实现思路
本专利技术提供了一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，以较小的额外复杂度获得了较大的性能增益。本专利技术的特征在于，针对采用级联水印与纠错码的方案，用于插入删节错误错误估计的前后向算法引入外译码器输出的硬判决稀疏估计序列，使得内译码器的参考序列为水印序列与稀疏化后的硬判决码字序列的叠加；引入硬判决导向的水印译码器利用该参考序列和更新后的有效替代错误概率计算输出概率，进一步用于计算前向度量值和后向度量值，进而提高了前后向估计方法输出给外译码器的每个符号的似然信息的可靠度。一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，所述方法包括以下步骤：(1)利用外译码器输出的硬判决码字序列生成水印译码器新的参考序列；(2)更新描述接收序列的隐马尔可夫过程的状态输出概率即由j时刻的同步漂移状态xj转移至j+1时刻的同步漂移状态xj+1时产生序列的概率，其中j时刻表示接收码字中第j-1个比特已传输、第j个比特待传输的时刻，漂移状态xj是指从第0个传输比特到第j个传输比特由信道产生的全部插入比特数与全部删节比特数之差，xj,xj+1∈{-xmax,…,0,…,xmax}，其中xmax是内译码器设定的最大漂移，且满足xj-1≤xj+1≤xj+I，I是最大连续插入比特数，为接收子序列0≤j≤N，N是码字的比特长度；(3)递归计算硬判决导向的前向度量值和后向度量值，并利用更新后的前向和后向度量值计算码字中第i个符号di的似然信息P(di|r)，其中，di∈{0,1,…,2k-1}为LDPC码字中第i个符号的可能十进制取值，0≤i＜N/n，k为稀疏前一个符号包含的比特数，n为稀疏后一个符号包含的比特数，N/n为码字中符号总个数，r为接收序列；所述利用外译码器输出的硬判决码字序列生成水印译码器新的参考序列具体为，(1.1)将外译码器硬判决后码字的估计序列进行稀疏化得到稀疏序列其中码长为Nk/n比特，为N比特；(1.2)令生成内译码器新的参考序列w′，其中w为N比特的原始水印序列。所述更新描述接收序列的隐马尔可夫过程的状态输出概率即由j时刻的同步漂移状态xj转移至j+1时刻的同步漂移状态xj+1时产生序列的概率，其中j时刻表示接收码字中第j-1个比特已传输、第j个比特待传输的时刻，漂移状态xj是指从第0个传输比特到第j个传输比特由信道产生的全部插入比特数与全部删节比特数之差，xj,xj+1∈{-xmax,…,0,…,xmax}，其中xmax是内译码器设定的最大漂移，且满足xj-1≤xj+1≤xj+I，I是最大连续插入比特数，为接收子序列0≤j≤N，N是码字的比特长度具体为，(2.1)更新等效码字序列密度f＝0，并初始化等效替代错误概率Pf＝Ps，其中Ps为信道的替代错误概率，0≤j＜N；(2.2)根据当前j时刻的同步漂移状态xj与j+1时刻的同步漂移状态xj+1之间的联系，计算转移概率具体为，若xj+1＝xj-1，则若xj+1＝xj，则若xj＜xj+1＜xj+I，则若xj+1＝xj+I，则否则其中αI＝1/(1-(Pi)I)为考虑最大插入长度I的归一化常数，Pd为删节概率；Pi为插入概率；Pt为传输概率；(2.3)计算其中，A为插入xj+1-xj+1个比特并删节发送比特的概率；B为插入xj+1-xj个比特并传输发送比特的概率；(2.4)判断接收比特串中的最后一个比特是否满足判断条件其中w′j为内译码器新的参考序列w′在第j位的取值，若满足判断条件，输出概率若不满足判断条件，输出概率本专利技术提供的技术方案的有益效果是：用于插入与删节估计的前后向算法引入外译码器输出的硬判决码字序列，设计了一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，提高了前后向方法估计准确度，以较小的额外复杂度获得了较大的性能增益。附图说明图1为本专利技术提供的一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法的流程图；图2是计算前后向度量中输出概率的流程图；图3是计算前向度量的流程图；图4是计算后向度量的流程图；图5是计算码字中每个符号的似然信息的流程图；图6是计算中间度量的流程图；图7是计算中间度量值的输出概率流程图；图8是采用本专利技术方法与传统方法的误块率性能比较图。具体实施方式为进一步提高比特级译码算法的性能，本专利技术提供了一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，参见图1至图8。下面将结合附图对本专利技术实施方式进行详细描述。本专利技术的特征在于，用于插入与删节错误估计的前后向算法引入外译码器输出的硬判决结果，使得内译码器的参考序列为水印序列与稀疏化后的硬判决码字序列的叠加；引入硬判决导向的水印译码器利用该参考序列和更新后的有效替代错误概率计算输出概率，进一步用于计算前向度量值和后向度量值，进而提高了前后向估计方法输出给外译码器的每个符号的似然信息的可靠度。其基本流程如图1所示，具体地：(1)所述利用外译码器输出的硬判决码字序列生成水印译码器新的参考序列具体为，(1.1)将外译码器硬判决后码字的估计序列进行稀疏化得到稀疏序列其中码长为Nk/n比特，为N比特；(1.2)令生成内译码器新的参考序列w′，其中w为N比特的原始水印序列。(2)所述更新前向度量值和后向度量值中描述接收序列的隐马尔可夫过程的状态输出概率即由j时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)针对采用级联水印与纠错码的方案，利用外译码器输出的硬判决码字序列生成水印译码器新的参考序列；(2)更新描述接收序列的隐马尔可夫过程的状态输出概率

【技术特征摘要】
1.一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)针对采用级联水印与纠错码的方案，利用外译码器输出的硬判决码字序列生成水印译码器新的参考序列；(2)更新描述接收序列的隐马尔可夫过程的状态输出概率即由j时刻的同步漂移状态xj转移至j+1时刻的同步漂移状态xj+1时产生序列的概率，其中j时刻表示接收码字中第j-1个比特已传输、第j个比特待传输的时刻，漂移状态xj是指从第0个传输比特到第j个传输比特由信道产生的全部插入比特数与全部删节比特数之差，xj,xj+1∈{-xmax,…,0,…,xmax}，其中xmax是内译码器设定的最大漂移，且满足xj-1≤xj+1≤xj+I，I是最大连续插入比特数，为接收子序列0≤j≤N，N是码字的比特长度；(3)递归计算硬判决导向的前向度量值和后向度量值，并利用更新后的前向和后向度量值计算码字中第i个符号di的似然信息P(di|r)，其中di∈{0,1,…,2k-1}为LDPC码字中第i个符号的取值，0≤i＜N/n，k为稀疏前一个符号包含的比特数，n为稀疏后一个符号包含的比特数，N/n为码字中符号总个数，r为接收序列。2.根据权利要求1所述的一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法，其特征在于，所述利用外译码器输出的硬判决码字序列生成水印译码器新的参考序列具体为：(1.1)将外译码器硬判决后码字的估计序列进行稀疏化得到稀疏序列其中码长为Nk/n比特，为N比特；(1.2)令生成内译码器新的参考序列w′，其中w为N比特的原...

【专利技术属性】
技术研发人员：张林林，陈为刚，杨晋生，刘敬浩，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12