陈发堂，陈 洋，余永坤，郑开放

(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

0 引 言

2009年，基于信道极化定理(对于二进制离散无记忆信道，通过信道联合与信道分裂2个阶段，信道产生极化，其中一部分信道容量趋近于1；另一部分则趋近于0)，Arikan提出一种新型信道编码：极化码。对信道容量趋近于1的部分信道输入信息比特，其余部分则输入冻结比特，从而在二进制对称信道下能逼近香农限[1]。因此，自从极化码的概念提出以来，在国际上引起了高度关注，于2016年，极化码已成为5G通信增强移动宽带(enhanced mobile broad band，eMBB)场景的控制信道编码方案。

极化码的经典译码方案为串行消除(successive cancellation，SC)译码算法[1]，对信源比特逐位进行估计后删除其冗余的关联信息，并将估计值作为先验信息代入之后的译码运算，文献[2-3]提出了一种极化码SC译码码树节点分类分析方法，给出了一种简化SC译码算法。但在实际应用中，SC译码器译码性能有缺陷，较低密度奇偶校验码(low density parity check，LDPC)和Turbo码有一定的差距[4]。

为了提高极化码译码性能，文献[5]提出了一种性能更优的串行消除列表(successive cancellation list，SCL)译码算法，当列表尺寸LC足够大时，SCL译码算法的误码性能接近最大似然(maximum likelihood，ML)译码。通常，ML译码采用球形译码(sphere decoding，SD)算法实现[6-7]，文献[8]提出了球形列表(list sphere decoding，LSD)算法，使用广度优先搜索(breadth-first search，BFS)以保持LD条最小欧氏距离候选路径，实质上是通过牺牲译码性能来降低复杂度。虽然SD算法的性能较其他算法更优，但是SD算法复杂度高，没有实际应用价值。文献[9]提出将SCL和LSD译码联合，而本文提出的极化码联合SC球形列表(joint successive cancellation sphere list，JSCSL)译码算法主要有3个优势：SCL译码和LSD译码2部分的计算复杂度更低；……