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        一種多核極化碼的縮短核矩陣構(gòu)造方法

        2022-12-01 13:24:02胡利港許麗卿譚曉青呂善翔
        關(guān)鍵詞:方法

        胡利港,許麗卿,譚曉青,劉 凌,呂善翔

        (1.暨南大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院,廣東 廣州 510632;2.深圳大學(xué) 計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院,廣東 深圳 518060)

        盡管上述穿孔方法能得到更加靈活長(zhǎng)度的極化碼,但維度較大時(shí),穿孔過多會(huì)導(dǎo)致譯碼復(fù)雜度上升且影響核矩陣的指數(shù)。因此,筆者提出了一種基于列權(quán)重的縮短方法,并針對(duì)縮短后的核矩陣可能會(huì)出現(xiàn)部分距離超出對(duì)應(yīng)上界的情況,提出了一種基于漢明距離的消除算法。首先,通過選取大指數(shù)的因子矩陣進(jìn)行多核構(gòu)造;然后根據(jù)部分距離的特性對(duì)得到的極化矩陣進(jìn)行縮短操作。該方法構(gòu)造的5階核矩陣譯碼方法為多核極化碼提供了更加靈活的碼長(zhǎng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能以較低的復(fù)雜度得到任意維度的核矩陣,且得到的一些合數(shù)維核矩陣的指數(shù)高于由克羅內(nèi)克乘積方法得到的指數(shù)。該方法與文獻(xiàn)[15]中的工作相比,能夠解決核矩陣最后一行全為1的情況;與同類型的縮短方法[13-14]相比,得到的核矩陣有著較大的指數(shù)。

        1 極化矩陣與部分距離

        在極化碼中,擁有極化現(xiàn)象的生成矩陣稱為極化矩陣,但不是所有的矩陣都有極化現(xiàn)象。給定一個(gè)l維的矩陣Gl,判斷其是極化矩陣的充要條件是:Gl是非奇異矩陣且經(jīng)過任意列變換不成上三角[16]。

        Di=dH(gi,〈gi+1,…,gl〉),i=1,2,…,l-1 ,

        (1)

        Dl=dH(gl,0) ,

        (2)

        其中,Di表示部分距離序列中的第i個(gè)元素,〈gi+1,…,gl〉表示括號(hào)中向量經(jīng)過線性運(yùn)算得到的所有向量的集合,0表示全零向量,函數(shù)dH表示漢明距離,D(Gl)表示部分距離序列。Gl的指數(shù)[17]定義如下:

        (3)

        (4)

        在核矩陣的構(gòu)造過程中,部分距離不能超過其上界[17]。設(shè)部分距離為Di,有Di≤dmax[l,l-i+1],其中dmax[l,k],1≤k≤l,表示長(zhǎng)度為l,維度為k的二進(jìn)制線性碼最大的最小漢明距離。

        克羅內(nèi)克積多核構(gòu)造就是利用不同維度矩陣或者同維度的不同矩陣通過克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算進(jìn)行核矩陣的構(gòu)造。設(shè)vij(1≤j≤n)表示矩陣V的第i行和第j列的元素。V?U如下所示:

        (5)

        其中,V和U表示克羅內(nèi)克積多核構(gòu)造的因子矩陣。

        2 極化碼的核矩陣構(gòu)造

        2.1 極化碼的編碼

        (6)

        其中,GN表示生成矩陣。多核極化碼的生成矩陣由因子矩陣及克羅內(nèi)克乘積的順序所決定,編碼過程在tanner圖上執(zhí)行,如圖1所示。tanner圖有s個(gè)階段,表示構(gòu)造GN=Gn1?Gn2?…?Gns需要核矩陣的數(shù)量,每個(gè)階段由N/nk個(gè)框組成,每個(gè)框都是描述核矩陣Gnk的nk×nk塊。圖1中P1稱為連接編碼位和階段1的排列,P2稱為連接階段1和2的排列,LLR(vij)表示i階段的第j個(gè)比特的似然比(Log-likelihood Ratio,LLR)的值。

        圖1 多核極化碼的tanner圖

        2.2 因子矩陣的選擇

        在多核極化碼中,因子矩陣的選擇直接關(guān)系到生成矩陣的性能。A和B表示極化矩陣,通過克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算得到指數(shù)

        (7)

        從式(7)中能夠得出

        min (E(A),E(B))≤E(A?B)≤max (E(A),E(B)) 。

        (8)

        式(8)表明,因子矩陣A和B的指數(shù)越大,A?B的指數(shù)越大。

        例2分別使用矩陣G2,G12和G3,G8構(gòu)造24維矩陣。由文獻(xiàn)[6]知E(G2)=0.5,E(G3)=0.420 620,E(G8)=0.5,E(G12)=0.492 100,因此有

        2.3 基于列權(quán)重的縮短方法

        基于列權(quán)重的縮短方法首先計(jì)算出矩陣中每一列1的權(quán)重,然后尋找除最后一列以外1的權(quán)重最低的一列。由于最后一行的部分距離較大,刪除最后一行一列會(huì)對(duì)矩陣的指數(shù)產(chǎn)生較大影響,故將這種情況排除。若1的權(quán)重最少的一列惟一,設(shè)為第i列,則刪除第i行第i列;若1的權(quán)重最少的一列不惟一,設(shè)靠前的一列為第j列,則刪除第j行第j列?;诹袡?quán)重的縮短方法流程圖如圖2所示。

        圖2 基于列權(quán)重的縮短方法流程圖

        在構(gòu)造核矩陣的過程中,以文獻(xiàn)[6]中的矩陣作為因子矩陣,通過克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算得到的矩陣仍然是下三角矩陣。故對(duì)極化矩陣Gl,有1≤Hmin≤2和h(l-1)≤2。其中Hmin=mini∈[1,l-1]h(i),表示1的權(quán)重最少的一列,h(i)表示第i列中1的權(quán)重。

        當(dāng)Hmin=h(j)=1時(shí),設(shè)極化矩陣Gl的部分距離序列D(Gl)={D1,D2,…,Dl}。極化矩陣Gl刪除第i行和第i列得到的矩陣設(shè)為G′l-1,部分距離序列為D(G′l-1)={D′1,…,D′l-1}。則有

        D′k=Dk+1,j≤k≤l-1 ,

        (9)

        D′k≥Dk, 1≤k≤j-1 。

        (10)

        因?yàn)镚l是下三角矩陣,故對(duì)角線元素全為1。若Hmin=h(j)=1,則在第j列中,除了第j行的元素均為0。根據(jù)圖2的方法,刪除第j行和第j列。由式(1)知,刪除第j行不影響其后所有行的部分距離。故可得出式(9)。當(dāng)k≤j時(shí),因?yàn)榇a字C′=〈g′k,…,g′l-1〉的漢明距離是通過縮短C=〈gk,…,gl〉得來的,所以有D′k≥dmin(C′)≥dmin(C)=Dk,故可得出式(10)。

        當(dāng)Hmin=1時(shí),由式(9)和式(10)可知,縮短后的矩陣的部分距離序列至少不比縮短前差。當(dāng)Hmin=2的時(shí)候,該方法會(huì)影響到矩陣的部分距離序列,但由于列向量中的1較少,產(chǎn)生的影響較小。

        例3對(duì)矩陣

        (11)

        根據(jù)基于列權(quán)重的縮短方法刪除第4行第4列,得到的部分距離序列為D(G′7)={1,2,2,2,3,3,7},指數(shù)為E(G′7)≈0.456 825。通過窮舉法得到7階最大指數(shù)矩陣的部分距離序列為D(G7)={1,2,2,2,4,4,4},指數(shù)為E(G7)≈0.457 981。當(dāng)需要的矩陣維度較大時(shí),窮舉不切合實(shí)際。

        2.4 基于漢明距離的消除算法

        E(G′l)≥E(Gl) ,

        (12)

        D′k+1>D′k。

        (13)

        構(gòu)造核矩陣的過程中,基于漢明距離的消除算法能夠解決部分距離超出其對(duì)應(yīng)上界的問題。該算法通過將行向量中的1替換成0,以改變行向量的部分距離,得到滿足部分距離上界的行向量。具體描述如下:

        ③ ifD1≤S1,D2≤S2,…,Dk≤Sk

        ④ returnD(Gl1?Gl2)=(D1,D2,…,Dk)

        ⑤ else

        ⑥ 若Di>Si(1≤i≤k)

        ⑦ 將gi中的1替換成0,得到g′i,wt(g′i)表示g′i的漢明距離,D′i表示g′i的部分距離,且滿足wt(g′i)=Si

        ⑧ returnD′(Gl1?Gl2)=(D1,D2,…,D′i,…,Dk)

        ⑨ end if

        根據(jù)式(1)能夠得出Di≤wt(gi),故D′i≤wt(g′i)=Si。步驟⑦中將1替換成0,存在以下兩種方法:

        方法1 從左往右將1替換成0,從而減少行向量gi中1的權(quán)重,得到g′i,且滿足wt(g′i)=Si。

        方法2 從右往左將1替換成0(不改變矩陣下三角的性質(zhì)),從而減少行向量gi中1的權(quán)重得到g′i,且滿足wt(g′i)=Si。

        不改變矩陣下三角的性質(zhì)即不將矩陣對(duì)角線上的1替換成0,目的是為了保證矩陣的極化性質(zhì)。由標(biāo)準(zhǔn)型矩陣的特征以及式(1)可知,方法2對(duì)第i行之前的行向量部分距離影響較大,得到的指數(shù)低于方法1。故步驟⑦采用方法1。

        例4選取通過縮短方法得到的19維矩陣的前6行:

        (14)

        2.5 多核極化碼的譯碼

        在實(shí)際應(yīng)用中,編碼方法需要一種有效的譯碼方法。類似文獻(xiàn)[20],多核極化碼的譯碼[5]是通過SC譯碼算法在tanner圖上進(jìn)行的,其譯碼算法由核矩陣的譯碼規(guī)則所確定。

        傳統(tǒng)極化碼的G2核描述[1]如下:

        (15)

        多核極化碼的性能取決于因子矩陣及其乘積順序,在不考慮乘積順序的情況下,因子矩陣本身就顯得尤為重要。不同維度核矩陣的譯碼方法使多核極化碼的碼長(zhǎng)有了更多的選擇。圖1中G5核的描述如下:

        根據(jù)式(6),有(u0,u1,u2,u3,u4)×G5=(x0,x1,x2,x3,x4),其中

        (16)

        因此,硬決策的更新規(guī)則為x0=u0⊕u1⊕u2⊕u3⊕u4,x1=u1,x2=u2⊕u4,x3=u3⊕u4,x4=u4。由此可得u0=x0⊕x1⊕x2⊕x3⊕x4,u1=x1=u0⊕x0⊕x2⊕x3⊕x4,u2=x2⊕x4=u0⊕u1⊕x0⊕x3,u3=x3⊕x4=u0⊕u1⊕u2⊕x0⊕x4,u4=x4=u2⊕x2=u3⊕x3=u0⊕u1⊕u2⊕u3⊕x0。最后得到消息更新方程式:

        ε0=l0⊙l1⊙l2⊙l3⊙l4,

        (17)

        ε1=l1+(-1)u0(l0⊙l2⊙l3⊙l4) ,

        (18)

        ε2=l2⊙l4+(-1)u0⊕u1(l0⊙l3) ,

        (19)

        ε3=l3⊙l4+(-1)u0⊕u1⊕u2(l0⊙l4) ,

        (20)

        ε4=l4+(-1)u2l2+(-1)u3l3+(-1)u0⊕u1⊕u2⊕u3l0。

        (21)

        根據(jù)G2核的消息更新方程式有LLR(v10)=LLR(v00)⊙LLR(v05),LLR(v12)=LLR(v01)⊙LLR(v06),LLR(v14)=LLR(v02)⊙LLR(v07),LLR(v16)=LLR(v03)⊙LLR(v08),LLR(v18)=LLR(v04)⊙LLR(v09)。根據(jù)上式計(jì)算出LLR(v20),然后對(duì)u0進(jìn)行硬判決,最后完成對(duì)u0的譯碼。以此類推下去能夠相繼譯出u1至u9。

        3 數(shù)值分析

        表1比較了由克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算和基于列權(quán)重的縮短方法得到的極化矩陣的指數(shù)。其中第2列的“/”表示無法通過克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算得到的素?cái)?shù)維矩陣的指數(shù),第3列中的“/”表示未使用基于列權(quán)重的縮短方法,指數(shù)通過克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算得出。從表1中可以看出,克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算不能得到的素?cái)?shù)維矩陣,基于列權(quán)重的縮短方法能夠通過縮短高出一維的矩陣得出,例如17,19,23,29,31維矩陣。一些能夠通過克羅內(nèi)克乘積運(yùn)算得到的合數(shù)維矩陣,同樣能夠通過該方法得出,且有更大的指數(shù),例如21,25,27維矩陣。其中19維矩陣的D6經(jīng)過行變換之后超出了上界3,通過基于漢明距離的消除算法得出最后的指數(shù)。

        表1 文獻(xiàn)[4]與文中方法的指數(shù)比較

        為了體現(xiàn)基于列權(quán)重的縮短方法的優(yōu)越性,圖3比較了通過不同方法縮短多核極化矩陣得到素?cái)?shù)維極化矩陣(5

        圖3 不同縮短方法對(duì)多核極化矩陣的指數(shù)比較

        圖4 不同縮短方法對(duì)窮舉極化矩陣的指數(shù)比較

        與傳統(tǒng)的穿刺/縮短方法相比,多核極化碼的譯碼長(zhǎng)度較小,譯碼復(fù)雜度更低。通過SC或SCL譯碼算法的穿刺/縮短的極化碼是在其母碼的tanner圖上執(zhí)行的,即譯碼復(fù)雜度取決于母碼長(zhǎng)度?;诹袡?quán)重的縮短方法與多核極化碼有著相同的譯碼復(fù)雜度,即譯碼復(fù)雜度低于傳統(tǒng)的穿刺/縮短極化碼。傳統(tǒng)的穿刺/縮短極化碼的譯碼復(fù)雜度為N′lbN′,其中N′表示母碼的長(zhǎng)度。因此當(dāng)N=19和N′=32時(shí),需要計(jì)算160個(gè)LLRs。基于列權(quán)重的縮短方法在G20=G2?G2?G5的基礎(chǔ)上縮短,僅需計(jì)算60個(gè)LLRs。

        4 結(jié)束語

        筆者提出了一種多核極化碼的縮短核矩陣構(gòu)造方法。該方法在多核構(gòu)造的基礎(chǔ)上,充分考慮了縮短核矩陣過程中1的權(quán)重對(duì)核矩陣指數(shù)的影響,得到的核矩陣有著較大指數(shù),打破了多核極化碼不能構(gòu)造素?cái)?shù)維矩陣的局限性。同時(shí),針對(duì)構(gòu)造核矩陣的過程中出現(xiàn)的部分距離超出其對(duì)應(yīng)的上界的情況,筆者還提出了一種基于漢明距離的消除算法。該方法構(gòu)造的5階核矩陣譯碼方法使多核極化碼有著更靈活的碼長(zhǎng)。實(shí)驗(yàn)表明,基于列權(quán)重的縮短方法能夠彌補(bǔ)克羅內(nèi)克積多核構(gòu)造無法構(gòu)造素?cái)?shù)維核矩陣的缺陷,并且與同類型的縮短方法相比,該方法在指數(shù)和譯碼復(fù)雜度方面具有優(yōu)勢(shì)。

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