基于分段循环冗余校验的极化码自适应连续取消列表译码算法

针对极化码连续取消列表(SCL)译码算法为获取较好性能而采用较多的保留路径数,导致译码复杂度较高的缺点,自适应SCL译码算法虽然在高信噪比下降低了一定的计算量,却带来了较高的译码延时。根据极化码的顺序译码结构,该文提出了一种分段循环冗余校验(CRC)与自适应选择保留路径数量相结合的SCL译码算法。仿真结果表明,与传统CRC辅助SCL译码算法、自适应SCL译码算法相比,该算法在码率R=0.5时,低信噪比下(-1dB)复杂度降低了约21.6%,在高信噪比下(3dB)复杂度降低了约64%,同时获得较好的译码性能。

5G抽头延迟模型中极化译码后处理方案

考虑5G协议中的抽头延迟信道模型,针对分段循环冗余比特自适应(SCAD-SCL)极化译码算法未考虑信噪比对接收序列对数似然比影响的问题,提出SCAD-SCL的后处理(PSCAD-SCL)译码算法。通过仿真确定用于提高可靠性设定的常数和不可靠对数似然比的数目,翻转并适当放大不可靠的对数似然比值,从而提高误比特率性能。仿真结果表明,PSCAD-SCL的误比特率在信噪比1~3 dB优于原有SCAD-SCL译码算法。在误比特率为10-4时PSCAD-SCL较SCAD-SCL算法性能提升了约0.3 dB,提出算法能够提升5G传输性能。