极化码小结（2）

最新推荐文章于 2024-06-26 19:59:02 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/Mr-Tiger/p/7501916.html

本文详细介绍了极化码的编码过程，包括生成矩阵的构造方法及其与信道合并示意图的关系，以及信息位选取的重要性和具体实现方法。此外，还探讨了提高极化码构造效率的方法。

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Chapter2 极化码的编码

　　极化码的编码问题主要包括两个方面。

　　首先是生成矩阵的构造：

生成矩阵G_N：
　　先来看信道合并示意图，下图截自Arikan论文（以后不再解释，Arikan论文 特指论文《Channel polarization: A method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels》）：

　　请读者留意这是fig.3，也即图三。根据这张图所表现的形式，我们可以归纳出G_N的表达式：

疑问：这个表达式如何得到？它与上图有什么对应关系？

　　我们来看等式右端第一部分：

　　观察R_N前面的表达式，符号“”是一种矩阵运算，称为“克罗内克积”，详细内容读者可自行查阅维基百科词条：克罗内克积-维基百科；“F”定义为矩阵，F的定义又有何意义呢？我们用一个二维向量来测试一下：，可见用输入向量左乘F矩阵，就能够实现图中第一步线性变换。当N>2时，由于F只有二维，为了完成运算，我们通过克罗内克积的办法在保持F矩阵属性的同时扩展它的维度，使得它满足我们的运算要求。所以R_N前面的运算可以与上图中的线性变换对应起来。

　　R_N对应图中的自身，这个不需要再说。

　　观察R_N的右端，I₂为二维的单位矩阵，G_N/2则体现了递推、迭代的思想。用I₂与G_N进行克罗内克积，就是为了实现生成矩阵的递推和迭代。这部分对应了图中最右端的操作。因此我们可以看到，Arikan给出的生成矩阵的定义式确实与上图是完全对应的。

　　接下来，Arikan又po出了另一张图：

　　这是fig.8，它与fig.3的不同之处在于，fig.3中先进行线性变换再进行置换操作，而fig.8中先进行置换操作再进行线性变换。根绝Arikan的说法，这两个图是全等的。fig.8对应的公式为：，也就是说这两个公式是等价的：

　　那么这一步是如何得到的呢？如何证明这两个图是全等的呢？这里有一份我以前证明时留下的手稿，具体的过程我没有精力再排版打出来，看客如果对这个证明有兴趣，不妨作为参考。不过这些细节就算不了解，也不妨碍我们对极化码理论的学习。就像数学教科书的上的许多定理公式，更多时候重点在于如何去理解和应用。

　　让我们回到Arikan的论文中，继续看他是如何一步一步得到G_N的构造方法的。

　　上面这个公式第一行我们已经证明过了，从第一行到第二行的理论支持来自于克罗内克积的混合乘积性质：

　　图片来自克罗内克积-维基百科

　　我们继续往下看：

　　这个就很好理解了，直接迭代代入G_N/2然后利用混合乘积性质的逆定理就可以得到了。重复上述操作，不断进行迭代，最后我们可以得到这样一个式子：

　　其中B_N用来代替迭代所产生的式子：。B_N可以写成递推公式：

　　得到上面的公式之后，我们很容易就可以计算出B_N并求出G_N

　　再来看信息位的选取：

信息位选取：

　　通过上一节的介绍，我们了解到了信道的极化现象，并且认识到正是信道极化现象催生了极化码。现在，我们就要利用这个现象来构造极化码。根据我们所设想的，通过在误差率较低的信道（无噪信道）上传输有用信息，在误差较高的信道（纯噪信道）上传输信息量为0的信息，我们可以实现在有噪信道下进行无噪传输。

　　因此，如何挑选要传输信息的信道成为了至关重要的事情。在表征信道质量的参数向量P中，我们称传输有用信息的位为信息位，传输无用信息的位为冻结位。问题变成了如何求出这个参数向量P。只要我们求得这个P，然后对它进行从小到大的排序，再根据码率确定要用到多少信息位，然后从排好序的P中挑选出性能最好的那部分，就可以实现我们的需求。

　　Arikan的论文中这样说道：“对于一个给定的B-DMC信道W，本论文对信道的两个参数感兴趣：一个是信道的对称容量I(W)：

　　I(W)代表了等概率输入下，通过信道W进行可靠信息传输的最大速率。第二个称为巴氏参数Z(W)：

　　巴氏参数代表了在一次通过W传输0或1时，最大似然判决错误概率的上限。显然，Z(W)反映了信道的可靠度。

　　显然，我们可以分别将这两个参数作为参数向量P，对于I(W)，我们选择较大的I(W)作为信息位；对于Z(W)，我们选择较小的Z(W)作为信息位。

　　早期Arikan提出，当W为BEC（二进制删除信道）时，有，计算二者中的任何一个都可以。Arikan论文中有Z(W)的递推计算公式：

　　其中第二个式子的不等号在W为BEC取等，因此我们可以精确的计算巴氏参数，而且计算复杂度也较低，为O(NlogN)。

　　后来，Arikan给出了当W不为BEC信道时的计算方法，他提出使用“Monte-Carlo算法”（蒙特卡罗法）来近似计算巴氏参数，然而，这个计算的复杂度因输出符号集的指数型爆炸增长而变得不可能。

　　还有一种方法也用来进行巴氏参数的估计——Density Evolution（密度进化），但是这个方法缺点在于计算复杂度还是较高（为O(n)），同时精确度也不好。

　　目前我们项目组所使用的信息位选择采用的是tal-vardy所提出的算法。这种算法是Tal和Vardy于2013年发表在IEEE上的一篇21页的论文中提出的，论文名为《how to construct polar code》，感兴趣的读者可以去了解一下。如果对英文阅读感觉到不舒服，读者也可以参考《极化码编码与译码算法研究》[王继伟]在2.2.3节中对这种算法的较为详细的中文介绍。

　　这种算法主要通过信道弱化和信道强化操作，将的输出符号集进行合并，使其能够具有符合我们需要长度的输出符号集大小。另外，对于我们经常用到的AWGN信道，通过高斯近似（GA）方法可以在非常低的复杂度下在较高的精确度上选择信息位。这里列出两篇发表在IEEE上的参考论文，有兴趣的读者可以自行去了解，这里不再展开说了。

　　【1】《Evaluation and Optimization of Gaussian Approximation for Polar Codes》.Jincheng Dai等.(2016.5)

　　【2】《Construction and Block Error Rate Analysis of Polar Codes Over AWGN Channel Based on Gaussian Approximation》.Daolong Wu等.(2014.7)

　　除此之外，还有一种办法可以提高极化码的构造效率。那就是使用“design-SNR”。

　　不管我们采用什么构造办法，信息位的选取总是与SNR的取值密切相关。我们在仿真极化码性能的时候，往往会以SNR为仿真图的横坐标，以BER、FER为纵坐标，观察曲线走向，通过对比曲线判断优劣。但是每一次带入新的SNR值，都要重新构造一个新的参数向量P，然后重新挑选信息位，这种传统的构造方法我们称为“point-by-point（逐点SNR）”。这种重复性的工作无疑增加了极化码构造的时间复杂度。

　　通过研究，我们发现，对于一个特定的码率，总存在一个完美的SNR，我们称之为“design-SNR（设计SNR）”，我们只需要代入这个SNR进行一次参数向量P的构造，然后将挑选好的信息位储存起来。以后在这个码率下，不论在哪个SNR值下进行仿真，我们只代入预存的这个信息位进行极化码的构造。由于信息位只构造了一次，时间复杂度得到了显著降低。

　　根据仿真结果显示，在码长和码块较大的情况下，design-SNR与point-by-point法契合的非常好，如下图：