《表1 C(x)=ln(1+e-2|x|)的3-bits量化表》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《5G极化码的低复杂度SC译码方案》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

令C（x）=ln（1+e-2|x|），如图1，当|x|1时，函数C（x）趋近于0，则有lncosh（x）≈|x|-ln 2成立，此时，f（x1，x2）简化为sgn（x1）sgn（x2）min（|x1|，|x2|），为文献[16]中的译码方案；但当0≤|x|≤1时，lncosh（x）与|x|-ln2的差别较大，尤其当|x|=0时，lncosh（x）与|x|-ln2的差值达到了ln2，具体如图2。从图2中可以看出，当|x|≤1时，误差较大，将会导致算法性能的严重退化。尤其在实现中，由于必须通过量化表示实值消息，当量化位数较小时，文献[16]性能损失更加严重。为了降低这种误差，本文提出了一种量化和积算法，如表1，C（x）的3 bit量化表在表1中给出，其3-bit量化函数如图1，结合图1可以看出，最大近似误差小于0.05，相比于ln 2，误差降低了高达92.78%。