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申请/专利权人:重庆邮电大学
摘要:本发明提供了一种基于信噪比SignaltoNoiseRatio,SNR和路径度量PathMetric,PM值的自适应初始列表大小及列表扩展大小的选取方法;该方法提出通过信噪比来决定起始列表大小同时通过译码失败时的PM值决定下一次译码列表扩展大小来降低译码复杂度。在译码之前,首先根据信噪比来选择合适的起始列表大小进行译码,若通过校验,则视为译码成功,结束译码;若未通过校验,则计算排序后的路径度量值的前L条路径的路径度量平均值与2L条路径的路径度量平均值的平均值,用来衡量下一次译码的前L'条路径的路径度量的平均值,得到下一次译码应该扩展的列表大小ΔL。与传统的AD‑SCL译码算法相比,该方法有效地降低了算法的复杂度。
主权项:1.一种基于信噪比SignaltoNoiseRatio和路径度量值PathMetric,PM的自适应串行抵消列表AdaptiveSuccessiveCancellationList,AD-SCL译码方法,根据极化码译码前的信噪比通过查表选择合适的初始列表大小,在译码过程中根据译码失败时的PM值决定下一次译码的列表扩展大小,该方法的具体步骤如下:步骤1:根据信噪比查表,选择合适的初始列表大小Lbegin;步骤2:采用SCL译码,将译码结果进行CRC校验,判断是否通过CRC校验,若通过CRC校验则译码成功,退出译码;若未通过CRC校验则执行步骤3;步骤3:将当前译码后的所有路径对应的PM值排序,根据公式计算出平均路径度量值AveragePathMetric,APM,根据平均路径度量值计算出L'得出列表扩展大小ΔL,令L←L+ΔL,执行步骤4;步骤4:判断L是否大于Lmax,若大于Lmax则译码失败,输出最小PM值所对应的路径;否则继续执行步骤2。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 重庆邮电大学 基于信噪比及路径度量的AD-SCL译码优化方法
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