基于编码矩阵结构特征的非删余极化码参数盲识别算法

摘要

针对目前标准非删余极化码盲识别存在的算法复杂、误码适应能力不足等问题,首先证明了能够表征极化码码长、码率关系,区分信息子信道和冻结子信道的定理与命题,并基于此提出了一种高效的盲识别算法。该算法只需设定可能的最大码长,构建对应的软判决码字矩阵与克罗内克矩阵,利用所证明的定理与命题对两矩阵校验关系进行判决,估计码率及冻结比特置,最终完成参数的识别。在校验关系判决中,引入平均似然差作为检验量,基于其理论概率分布与极小化极大准则确定判决门限。仿真结果表明,推导的定理、命题与仿真结果一致,当信噪比为6 dB时,对于码长为1 024的极化码,其参数识别率仍接近100%,识别性能和计算复杂度均优于现有软判决算法。