Polar Code是极化码。2008年在国际资讯理论ISIT会议上,Arikan首次提出了信道极化的概念,基于该理论,他给出了人类已知的第一种能够被严格证明达到信道容量的信道编码方法,并命名为极化码(Polar Code)。Polar码具有明确而简单的编码及解码算法。通过信道编码学者的不断努力,当前Polar码所能达到的纠错性能超过目前广泛使用的Turbo码、LDPC码。
1.上鞅收敛:构造了一个信道变换,如果不断递归这个变换并随机挑选变换结果的话,则变换结果的巴氏参数(Bhattacharya parameter)构成一个随机过程。arikan证明这个随机过程是一个上鞅,再利用上鞅中的随机变数序列a.s收敛和按期望收敛,证明收敛结果为一个二值随机变数。再证明这个二值随机变数为0的机率是二元离散对称无记忆信道容量I,推断证明码长n无穷的时候可以挑出约nI个巴氏参数逼近0的无失真子信道,这就证明了信道极化是信道容量可达的。Foundation and trends里面polar章节,有另外一种证明方法,初等一些。
2.SC解码:有了好码还需要有好的解码算法。香农和Gallager都已经证明,大部分码都是好码,只缺好的,多项式复杂度的解码算法。arikan使用信道变换中的递归结构,先译“坏”信道的结果,甚至冻结“坏”信道的解码结果为0(降低码率),然后作为“好”信道解码的依据。复杂度是超线性的,非常Nice.
3.性能估计:引用Foundation and trends里面polar章节作者的一种rough说明:每一次递归变换,码长翻倍,而子信道中有1/2子信道的误码率(的上界)e会平方(e<1),1/2子信道的误码率(的上界)e会翻倍(误码率实际值当然小于1,忽略掉上界的不够紧致吧)。设递归变换了m次,随机挑选一个子信道,误码率平方的次数的期望是m/2,所以子信道的误码率期望约是(在指数爆炸面前,忽略掉那些翻倍的系数吧,虽然这样很粗糙),n是码长。严格的证明则说,码长n无穷的时候,误码率小于的子信道数量逼近nI, I是信道容量( e的值甚至都不重要了....反正码长n无穷的时候逼近0就好)。比较新的Finite length性能估计出自Guruswami(2010年以后,很多做代数编码的都跑去做极化码了,笔者也算其中一个吧。。),有兴趣的还可以去网上查查Rate dependent性能估计。
以上3点认为是极化码,在信道编码中,最核心的创新。
OK,本文到此结束,希望对大家有所帮助。