一种Polar码译码方法、译码装置和译码器制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种Polar码译码方法、译码装置和译码器，其中译码方法包括以下步骤：在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，利用硬判决对信道接收值进行译码，得到初步译码结果，进而得到信道噪声第一估计值；利用卷积神经网络建立信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系，将信道噪声第一估计值作为输入提供给卷积神经网络，得到信道噪声第二估计值；利用信道接收值和残余噪声的分布统计，修正对数似然比LLR；将修正过的LLR进行BP译码迭代。本发明专利技术利用卷积神经网络对信道噪声的特征进行学习并估计出信道噪声的分布，计算出更可靠的似然比信息能帮助译码器进行更准确的译码，提升Polar码的性能。

A Polar Decoding Method, Decoding Device and Decoder

The invention discloses a Polar decoding method, a decoding device and a decoder, in which the decoding method includes the following steps: acquiring the modulated Polar code information at the channel receiving end, decoding the channel received value by hard decision, obtaining the preliminary decoding result, and then obtaining the first estimation value of channel noise; using convolutional neural network to establish the first estimation value of channel noise and channel. The second estimation of channel noise is obtained by feeding the first estimation of channel noise as input to the convolutional neural network. The logarithmic likelihood ratio LLR is modified by the distribution statistics of channel reception value and residual noise, and the modified LLR is iterated by BP decoding. The invention uses convolutional neural network to learn the characteristics of channel noise and estimate the distribution of channel noise, and calculates more reliable likelihood ratio information to help decoder decode more accurately and improve the performance of Polar code.

【技术实现步骤摘要】
一种Polar码译码方法、译码装置和译码器
本申请涉及Polar码译码领域，尤其涉及一种Polar码译码方法、译码装置和译码器。
技术介绍
Polar码是Arikan提出的新型信道编码，它是迄今为止理论上唯一可达到香农限的信道编码方法，自提出以来，Polar码引起了人们的极大关注。为了改善Polar码在有限码长时的性能，学者们提出了许多有效的译码算法，然而，在实际的通信系统中，信道可能会出现衰落和相关性的噪声。相关噪声的产生有多种原因，接收机处的过采样会引起相关噪声，数字系统中的设备噪声同样具有相关性，而且在电力线通信中，普通建筑物和住宅电子设备也会产生彩色噪声，另一个例子是在10GBASE-t以太网中，需要使用各种滤波方案来对抗相关噪声导致的符号间干扰。相关性的噪声对信道编码的性能影响很大，解决这个问题的最有效方法就是白化，把有色噪声转化为白噪声，但是这种方法对于长码来说是高度复杂的，需要矩阵乘法。另外，传统的Polar码译码方法只是根据信道的接收值进行译码，而对于信道的噪声无法进行进一步的处理。因此，需要设计出能够利用噪声相关特性而不依赖于其特定结构的低复杂度和鲁棒性的译码方法及其装置。
技术实现思路
针对现有Polar码译码方案在相关性噪声下性能不理想的问题，本专利技术提供一种基于HD-CNN(硬判决-卷积神经网络)的Polar码译码方法，通过卷积神经网络对信道噪声的特征进行学习，在接收端对信道噪声进行准确估计，更新并计算LLR(LoglikelihoodRatio，对数似然比)值。一种Polar码译码方法，包括以下步骤：在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，其值为信道接收值，包括有效信息和信道噪声；通过设置门限值，利用硬判决对所述信道接收值进行译码，得到初步译码结果；将所述信道接收值减去所述初步译码结果，得到信道噪声第一估计值；利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系，将所述信道噪声第一估计值作为输入提供给所述卷积神经网络，得到信道噪声第二估计值；利用所述信道接收值和残余噪声的分布统计，修正对数似然比LLR；将修正过的LLR进行BP译码迭代，所述残余噪声由最初的信道噪声减去所述信道噪声第二估计值得到。进一步，所述卷积神经网络的结构包括网络的层数、卷积核的大小和卷积核的数量。进一步，利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系之后，还包括：通过所述卷积神经网络对所述信道噪声第一估计值和误差函数进行训练，误差函数为n为信道噪声的真实值，n'为信道噪声第二估计值其中D和S分别为偏度和峰度，其中ni表示真实噪声向量中的第i个元素，n′i表示卷积神经网络输出向量的第i个元素，表示样本的均值。基于以上译码方法，本专利技术还提供一种Polar码译码装置，包括：获取单元，用于在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，其值为信道接收值，包括有效信息和信道噪声；第一译码单元，用于设置门限值并利用硬判决对所述信道接收值进行译码，得到初步译码结果；卷积神经网络，用于将信道噪声第一估计值作为输入，经过训练，得到接近信道噪声真实值的信道噪声第二估计值，所述信道噪声第一估计值是由所述信道接收值减去所述初步译码结果而得到；第二译码单元，用于对对数似然比LLR进行译码，LLR需事先根据所述信道接收值和残余噪声的分布统计进行了修正，所述残余噪声由最初的信道噪声减去所述信道噪声第二估计值得到。进一步，所述卷积神经网络的结构包括网络的层数、卷积核的大小和卷积核的数量。进一步，还包括第一运算器，位于所述第一译码单元和所述卷积神经网络之间，用于将所述信道接收值减去所述初步译码结果，计算得到信道噪声第一估计值；第二运算器，位于所述卷积神经网络和所述第二译码单元之间，用于将最初的信道噪声减去信道噪声第二估计值，计算得到残余噪声。本专利技术还提供一种Polar码译码器，包括处理器以及耦合至所述处理器的存储器，所述存储器中存储一组程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序，使得所述Polar码译码器执行上述译码方法。本专利技术基于硬判决-卷积神经网络结构，利用卷积神经网络对信道噪声的特征进行学习并估计出信道噪声的分布，根据信道的残余噪声计算出新的似然比信息，更可靠的似然比信息能帮助译码器进行更准确的译码，提升Polar码的性能；另外，本专利技术在信道噪声估计阶段，仅使用简单有效的硬判决，从而降低了系统时延。附图说明图1为本申请方法实施例中的Polar码译码方法流程图；图2为本申请实施例中卷积神经网络结构示意图；图3为本申请装置实施例的结构框图；图4为本申请实施例Polar译码器的结构图；图5为本申请实施例系统芯片结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在信号发送端，长度为K的信息比特u通过Polar码编码器被编码为长度为N的二进制Polar码X，码字X通过BPSK调制，映射到符号向量S，BPSK信号将通过具有加性噪声的信道传递，信道噪声为具有自相关的高斯随机向量。相关性噪声对信道编码的性能影响很大，传统的Polar码译码方法只是根据信道的接收值进行译码，而对于信道的噪声无法进行进一步的处理，更新并计算LLR值。鉴于此，本申请实施例提供一种Polar码译码方法、装置和译码器，在接收端对信道噪声进行准确估计，更新并计算LLR值。其中方法和装置是基于同一构思的，由于方法及装置解决问题的原理相似，因此装置与方法的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。方法实施例图1示出了本申请实施例提供的Polar码译码方法流程图，该方法应用于Polar码译码器中，具体可通过硬件、软件编程或软硬件的结合来实现。用以执行本申请实施例所提供的Polar码处理方案的功能模块具体可以通过硬件、软件编程以及软硬件的组合来实现，硬件可包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路。该流程具体包括以下过程：步骤1、在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，其值为信道接收值，包括有效信息和信道噪声。在接收端，接收到的Polar码信息y表示为y＝s+n(1)其中s为有效信息，n为信道噪声。步骤2、通过设置门限值，利用硬判决对所述信道接收值进行译码，得到初步译码结果。硬判决的阈值可根据发送信息的电平高低调整，硬判决的译码结果用表示。硬判决会损失波形信号的中所包含的有关信道干扰的统计特性信息，从而影响译码器的错误概率。步骤3、将所述信道接收值减去所述初步译码结果，得到信道噪声第一估计值由于硬判决存在译码错误，与真实信道噪声不完全相同，所以重写这里用ε表示噪声估计的误差。步骤4、利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系，将所述信道噪声第一估计值作为输入提供给所述卷积神经网络，得到信道噪声第二估计值。卷积神经网络的结构包括网络的层数、卷积核的大小和卷积核的数量，以上参数需要在在训练所述神经网络之前确定。在本实施例中，将卷积神经网络结构设为四层网络{4；9,3,3,15；64,32,16,1}，如图2所示。每一层的卷积的方式选择为same，使得卷积操作的输入和输出尺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种Polar码译码方法，其特征在于，包括以下步骤：在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，其值为信道接收值，包括有效信息和信道噪声；通过设置门限值，利用硬判决对所述信道接收值进行译码，得到初步译码结果；将所述信道接收值减去所述初步译码结果，得到信道噪声第一估计值；利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系，将所述信道噪声第一估计值作为输入提供给所述卷积神经网络，得到信道噪声第二估计值；利用所述信道接收值和残余噪声的分布统计，修正对数似然比LLR；将修正过的LLR进行BP译码迭代，所述残余噪声由最初的信道噪声减去所述信道噪声第二估计值得到。

【技术特征摘要】
1.一种Polar码译码方法，其特征在于，包括以下步骤：在信道接收端获取经过调制的Polar码信息，其值为信道接收值，包括有效信息和信道噪声；通过设置门限值，利用硬判决对所述信道接收值进行译码，得到初步译码结果；将所述信道接收值减去所述初步译码结果，得到信道噪声第一估计值；利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系，将所述信道噪声第一估计值作为输入提供给所述卷积神经网络，得到信道噪声第二估计值；利用所述信道接收值和残余噪声的分布统计，修正对数似然比LLR；将修正过的LLR进行BP译码迭代，所述残余噪声由最初的信道噪声减去所述信道噪声第二估计值得到。2.根据权利要求1所述的译码方法，其特征在于，所述卷积神经网络的结构包括网络的层数、卷积核的大小和卷积核的数量。3.根据权利要求1所述的译码方法，其特征在于，利用卷积神经网络建立所述信道噪声第一估计值与信道噪声的真实值之间的关系之后，还包括：通过所述卷积神经网络对所述信道噪声第一估计值和误差函数进行训练，误差函数为n为信道噪声的真实值，n'为信道噪声第二估计值，λ为比例因子，λ＜1，其中D和S分别为偏度和峰度，其中ni表示真实噪声向量中的第i个元素，n′i表示卷积神经网络输出向量的第i个元素，表示样本的均值。4.一种Polar码译码装置，其特征在于，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令军，徐鹏，李华康，
申请(专利权)人：苏州怡林城信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32