中文引用格式： 薛曉娜，周志剛，倪建功，等. 基于排序分組碼本的糾錯譯碼優化算法[J]. 電子技術應用，2024，50(6)：47-51.
英文引用格式： Xue Xiaona，Zhou Zhigang，Ni Jiangong，et al. An optimized error-correcting decoding based on ordered group codebook[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(6)：47-51.
引言
線性分組碼作為信道編碼中最典型的編碼方式，其譯碼算法經過數十年的發展逐漸成熟并廣泛應用，重要的線性分組碼有BCH碼[1-3]、LDPC碼[4]以及Polar碼[5]等。目前各類分組碼常用的譯碼算法都是利用編碼原理進行譯碼，如BCH碼并行實現的BM譯碼[6]；LDPC碼的自適應全并行MAP-BP譯碼算法[7]；Polar碼的CRC-SCL譯碼算法[8]。這些譯碼算法的設計及優化都依賴于編碼方式。
為了建立線性分組碼的通用譯碼架構，彭燕妮等[9]提出了一種基于RBF人工神經網絡的線性分組碼的通用譯碼網絡，該網絡經過一系列有效的訓練后，可以實現各種類型的線性分組碼的譯碼。Duffy等[10]提出了一種基于噪聲猜測(Guessing Random Additive Noise Decoding, GRAND)的譯碼算法，該算法是極大似然譯碼算法的一種實現，利用傳輸過程中的噪聲而非碼結構進行譯碼，適用于碼率較高的中短碼。Duffy等[11]又對文獻[10]中的算法進行改進，提出設置閾值(GRAND with Abandonment, GRANDAB)的譯碼算法，如果譯碼器查詢噪聲的次數超過設定的閾值，將中止譯碼進程來降低運算復雜度。Duffy等[12]提出了一種基于位可靠度排序(Ordered Reliablity Bits GRAND, ORBGRAND)的軟判決譯碼算法，適用于并行硬件實現。Riaz等[13]和Abbas等[14]分別提出了GRAND算法和ORBGRAND算法的高吞吐量硬件架構。Li等[15]將串行抵消列表(Successive Cancellation List, SCL)譯碼算法與GRAND算法相結合，提出了適用于CRC-Polar碼的SCL-GRAND譯碼算法。
文獻[10]中的算法需要預先存儲許用碼字作為碼本，信息位有 bit時碼本中有個碼字，碼長增加時，所占用的硬件資源會急劇增加，因此，該算法多適用于中短碼[15]。針對這一問題，本文提出了一種基于排序分組碼本(GRAND with Ordered Group Codebook, OGC-GRAND)的GRAND優化算法，對文獻[10]中碼本的構建進行了優化，具體為：對接收碼字排序和分組，以組為單位進行譯碼，對每一組譯碼時，僅產生與該組信息位碼重的漢明距離不超過糾錯位數的所有許用碼字作為碼本，即可完成該組碼字的譯碼。仿真結果表明，在糾錯位數確定的情況下，OGC-GRAND算法誤碼性能與最大似然(Maximum Likelihood Decoding, MLD)譯碼算法下的誤碼性能相同，與GRAND算法相比，大幅減少了譯碼時的碼本容量，有效提升了譯碼速度。
本文中，符號“+”和“-”分別為模二加和模二減。全文中大寫字母為隨機變量，小寫字母為隨機變量的實現，因字母表示碼長，噪聲的實現用表示。[a]表示對a取整。
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作者信息：
薛曉娜，周志剛，倪建功，林葉江，裴豆
（杭州電子科技大學 電子與信息學院，浙江 杭州 310000）
