在這里,我們來看一下(Arikan,2009)中提供的連續取消解碼算法。
顧名思義,SC解碼算法從u0開始按順序解碼比特。
- 凍結的比特節點總是被解碼為0。
在解碼ui時,根據以下規則使用由向量表示的可用比特
來解碼ui:
其中A是信息位置的集合。
概率計算在計算上更容易,在對數域中不太容易出現舍入誤差。
- 因此,我們考慮LLR而不是概率來避免數值溢出。
第t位的LLR定義為:
因此,決策規則更改如下:?
極性碼的二叉樹結構可以用來簡化連續抵消解碼。
????????二叉樹有個階段,編號從s=0開始到n,即
。每個階段s包含
節點,每個節點對應
位。
依次遍歷樹以執行連續的抵消解碼。
- 在每個節點上,消息傳遞如下:每個節點將LLR對應的LLR值(即α)傳遞給子節點,并在sage(即β)處向父節點發送估計的硬比特。左消息和右消息
計算如下:

Figure? ? SC decoding update rules for each node
?
?我們定義了兩個函數來執行這些操作,即f和g,定義如下:
?但是f函數的計算成本很高,因此,我們使用最小和近似法將其近似為硬件友好版本,如下所示:
其中sign表示輸入的符號,min表示兩個輸入中的最小值。
該算法從樹的根節點(級別n+1)開始,遍歷到葉節點(級別0)。
對于每個節點,都會發生以下一組操作。
- 如果當前節點有一個未被訪問的左子節點,則計算αl并移動到左子節點。
- 如果當前節點有一個未被訪問的右子節點,則計算αr并移動到右子節點。
- 如果來自子節點的兩條消息都可用,則計算β并移動到父節點。
一旦到達葉節點,就使用二進制量化函數h基于相應LLR的符號做出決定,如下所示:
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