低复杂度极性码连续消除列表解码算法

"低复杂度列表对极性码的连续消除解码" 这篇研究论文发表在IET Communications期刊上，由Congzhe Cao、Zesong Fei、Jinhong Yuan和Jingming Kuang共同撰写，分别来自北京理工大学和新南威尔士大学的电子信息与电气工程学院。文章于2014年3月5日提交，7月4日修订，7月28日被接受，DOI号为10.1049/iet-com.2014.0227，ISSN为1751-8628。 该论文提出了低复杂度列表成功消除解码（Low Complexity List Successive Cancellation, LCLSC）算法，旨在结合连续消除解码（Successive Cancellation, SC）和列表连续消除解码（List Successive Cancellation, LSC）的优点。传统的SC解码方法具有较低的复杂度，但可能受错误传播影响；而LSC解码通过维持一个解码路径列表，可以提高纠错性能，但代价是增加了解码复杂度。 在LCLSC算法中，当从较差子信道接收到的所有信息位都可靠接收时，采用SC解码而非LSC解码，以降低整体复杂度。为了判断信息位的可靠性，论文引入了似然比（Likelihood Ratio, LR）来估计每个信息位的可靠性，同时通过Bhattacharyya参数来衡量信道的质量。Bhattacharyya参数是衡量二元信道接近均匀分布的程度，数值越小表示信道质量越好。 作者在算法中设置两个阈值：LR阈值和Bhattacharyya阈值。当信息位的LR值高于LR阈值或其对应子信道的Bhattacharyya参数低于Bhattacharyya阈值时，会触发LSC解码模式，以减少因错误决策导致的性能损失。这种动态切换策略旨在在保持较高纠错性能的同时，尽可能降低解码复杂度。 LCLSC算法是对极性码解码的一种优化，它在确保一定程度的解码效率的同时，尽可能减少了计算需求，特别是在处理大量数据和高可靠性要求的通信场景中显得尤为重要。这一创新方法对于极性码在5G通信和其他高速无线通信系统中的应用具有重要的理论和实践意义。