Fast-SCAN极化码的译码代码

Fast-SCAN极化码的译码代码如下：

import numpy as np

def fast_scan_decode(y, n, k):
    G = np.array([[1, 0], [1, 1]])
    u = np.zeros(n)
    for i in range(k):
        u[i] = y[i]
    for i in range(k, n):
        v = u[:i][::-1]
        d = np.mod(np.matmul(G[:i-k], v), 2)
        u[i] = np.mod(y[i] + np.sum(d), 2)
    return u

其中，`y`是接收到的极化码译符号序列，`n`是码长，`k`是信息位数。

该函数首先定义了极化矩阵`G`，然后进行译码。译码过程中，首先将前`k`个符号作为信息位直接赋值给译码后的序列`u`。然后，从`k`开始到`n-1`，对于每一个译码位置`i`，将`u`的前`i`个元素倒序取出作为输入向量`v`，计算`v`的差错向量`d`，然后将接收到的符号`y[i]`和`d`的和对2取模，得到译码后的第`i`个符号。

最后，返回完整的译码后的序列`u`。

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SCAN极化码的译码代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以用于对 SCAN 极化码进行译码：

def scan_decode(codeword):
    n = len(codeword)
    u = [0] * n
    for i in range(n):
        if i % 2 == 0:
            u[i] = codeword[i]
        else:
            u[i] = 1 - codeword[i-1] ^ codeword[i]
    return u

其中，`codeword` 是 SCAN 极化码序列，`n` 是序列的长度，`u` 是解码后的信息序列。

该函数的实现基于 SCAN 极化码的特点，即每个位置的值只由前面的值决定，因此可以通过循环遍历每个位置，根据其奇偶性来计算解码后的值。如果当前位置是偶数，那么其值即为原序列中对应位置的值；如果当前位置是奇数，那么其值需要通过前面的两个值计算得出。具体来说，对于奇数位置 `i`，其值为 `1` 减去前面一个偶数位置 `i-1` 和当前位置 `i` 的异或值。

针对现有极化码软输出译码器存在的高资源消耗与低资源效率问题，设计了一种Fast-SCAN译码算法及其对应的高资源效率极化码Fast-SCAN译码器硬件架构。通过设计一种Fast-SCAN算法，对内部特殊结点进行完整计算，在减少译码周期的同时仍有较好译码性能。基于不同类型特殊结点对应的计算公式存在相似性，进而通过对引入的特殊结点译码模块进行计算结果复用以及计算模块分时复用，在减少译码周期的同时减少引入特殊结点模块带来的资源消耗。通过共用部分存储单元以及不足存储单元数据宽度的数据进行合并，降低译码所需存储资源消耗。在CSMC 180nm工艺下综合结果表明，设计的译码器在码长为1024的情况下，面积大小为2.92 mm2，资源效率为245.2Mbps/mm2，对比现有软输出译码器有不同程度的提升。

该段文字描述了一种解决极化码软输出译码器存在的高资源消耗和低资源效率问题的方法，即设计了一种Fast-SCAN译码算法以及相应的硬件架构。通过该算法，内部特殊节点可以进行完整计算，从而减少译码周期，同时保持良好的译码性能。此外，通过对特殊结点译码模块进行计算结果复用和计算模块分时复用，可以减少资源消耗。通过共用部分存储单元并合并不足存储单元的数据，可以降低译码器所需的存储资源消耗。在CSMC 180nm工艺下，经综合分析，该译码器在码长为1024时的面积大小为2.92 mm2，资源效率为245.2Mbps/mm2，相比现有软输出译码器有不同程度的提升。