简化5GNR中RM码算法和提高CSI置信度的方法与流程

简化5g nr中rm码算法和提高csi置信度的方法
技术领域
1.本发明涉及5g通信技术领域，具体涉及一种简化5g nr中rm码算法和提高csi置信度的方法。


背景技术：

2.现有技术中，5g nr系统中当上行控制信道或者上行共享信道csi小于等于11比特时采用reed
‑
muller(rm)算法：
3.s1、将rm译码输入数据按照如下规则进行重新排序：
4.x
deintlv
＝dematching(ind(m))，
5.其中，ind＝[31,0,20,1,2,21,3,4,22,5,6,23,7,8,9,24,19,25,10,11,12,13,26,27,14,15,28,16,17,18,29,30]，ind为数据重排后的索引，x
deintiv
为重排后的数据；
[0006]
s2、对重新排序后的rm译码输入数据进行哈达玛变换；
[0007]
s2.1、若原始比特数小于6比特，将重新排序后的数据(即步骤1的输出结果)做5阶的哈达玛(矩阵维度为32*32)变换：
[0008]
y＝fht(x
deintlv
)，
[0009]
在上式中，y为哈达玛变换后的结果，fht为哈达玛变换；
[0010]
s2.2、若原始比特数大于6比特，将重排后的软信息与掩码矩阵解扰后做5阶(矩阵维度为32*32)哈达玛变换：
[0011]
y＝fht(diag(x
deintlv
).m
mask
)，
[0012]
其中，掩码矩阵的计算方式为：
[0013]
m
mask
＝1
‑
2*mod(m(:，7:a)
·
m
bin
，2)，
[0014]
m为协议212对应的矩阵，a为原始比特数，m
bin
为的二进制自然序矩阵；
[0015]
s3、根据哈达玛变换后的结果y，找出绝对值最大的所在的行号和列号；
[0016]
s3.1、当csi比特小于等于6时，y矩阵为32个数据，仅有列号：
[0017]
a≤6,y
max
＝{y(i
max
)|i
max
＝argmax|y(i)|}，
[0018]
步骤3.2、当csi比特大于6且小于等于11比特时，y矩阵的最大维度为32行32列，所以最大值所在的位置是行号和列号的组合：
[0019]
6＜a≤11,y
max
＝{y(i
max
,j
max
)|(i
max
,j
max
)＝argmax|y(i,j)|}。
[0020]
当上述csi比特小于等于11比特时，没有掩码矩阵快速运算或者哈达玛快速变换的指令支持，译码的计算量和存储量非常大。
[0021]
当周期性csi小于等于11比特时，由于基站侧不清楚终端到底发送的是什么信息，直接将译码的结果上报给调度器，调度器根据当前上报的csi的值进行下一次调度。但当信道收到干扰或者终端未发送，基站解析出来的csi值是随机的，会影响下一次的调度。


技术实现要素：

[0022]
针对现有技术的不足，本发明提供一种简化5g nr中rm码算法和提高csi置信度的
方法。
[0023]
为了实现本发明的目的，采用如下技术方案。
[0024]
一种简化5g nr中rm码算法和提高csi置信度的方法，包括：
[0025]
步骤1，当csi比特小于等于6时，通过fft算法简化哈达玛变换的运算：
[0026]
步骤1.1，分解32点基2的频域抽取的快速傅里叶变换fft算法，共有5级蝶形运算，每一级的蝶形距离为16、8、4、2、1，设置蝶形每一级的旋转因子为1；
[0027]
步骤1.2，计算每一级的蝶形运算得到32点的快速傅里叶变换fft，完成解交织后的软信息的哈达玛变换；
[0028]
步骤1.3，找出最大值所在的位置，进行译码；
[0029]
步骤2，当csi比特大于6且小于等于11比特时，根据掩码矩阵以及掩码矩阵和解交织后的数据解扰信息，通过fft算法简化哈达玛变换的运算：
[0030]
步骤2.1，当发现掩码矩阵是由
‑
1、1组成时，设计预置判断寄存器生成掩码矩阵装置，一次并行产生32个掩码序列；
[0031]
步骤2.2，对交织后的数据进行解扰，当掩码矩阵数据为1时，交织数据原位输出，掩码矩阵数据为
‑
1时，交织矩阵取反输出；
[0032]
步骤2.3，对交织矩阵的每一列分别进行32点的快速傅里叶变换fft；
[0033]
步骤2.4，找出交织矩阵最大值所在的位置，进行译码。
[0034]
进一步地，步骤1.1中，分解32点基2的频域抽取的快速傅里叶变换fft算法分解公式如下：
[0035]
设定输入为x(n)，
[0036]
第一级计算如下：x1(n)＝x(n) x(n 16)，x1(n 16)＝x(n)
‑
x(n 16)，上述n＝0，1，2，3...15；
[0037]
第二级计算如下：x2(n)＝x1(n) x1(n 8)，x2(n 8)＝x1(n)
‑
x1(n 8)，x2(n 16)＝x1(n 16) x1(n 24)，x2(n 24)＝x1(n 16)
‑
x1(n 24)，上述n＝0，1，2，3...7；
[0038]
第三级计算如下：x3(n)＝x2(n) x2(n 4)，x3(n 4)＝x2(n)
‑
x2(n 4)，x3(n 8)＝x2(n 8) x2(n 12)，x3(n 12)＝x2(n 8)
‑
x2(n 12)，x3(n 16)＝x2(n 16) x2(n 20)，x3(n 20)＝x2(n 16)
‑
x2(n 20)，x3(n 24)＝x2(n 24) x2(n 28)，x3(n 28)＝x2(n 24)
‑
x2(n 28)，上述n＝0，1，2，3；
[0039]
第四级计算如下：x4(n)＝x3(n) x3(n 2)，x4(n 2)＝x3(n)
‑
x3(n 2)，x4(n 4)＝x3(n 4) x3(n 6)，x4(n 6)＝x3(n 4)
‑
x3(n 6)，x4(n 8)＝x3(n 8) x3(n 10)，x4(n 10)＝x3(n 8)
‑
x3(n 10)，x4(n 12)＝x3(n 12) x3(n 14)，x4(n 14)＝x3(n 12)
‑
x3(n 14)，x4(n 16)＝x3(n 16) x3(n 18)，x4(n 18)＝x3(n 16)
‑
x3(n 18)，x4(n 20)＝x3(n 20) x3(n 22)，x4(n 22)＝x3(n 20)
‑
x3(n 22)，x4(n 24)＝x3(n 24) x3(n 26)，x4(n 26)＝x3(n 24)
‑
x3(n 26)，x4(n 28)＝x3(n 28) x3(n 30)，x4(n 30)＝x3(n 28)
‑
x3(n 30)，上述n＝0，1；
[0040]
第五级计算如下：x5(2*(n
‑
1) 1)＝x4(2*(n
‑
1) 1) x4(2*(n
‑
1) 2)，x5(2*(n
‑
1) 2)＝x4(2*(n
‑
1) 1)
‑
x4(2*(n
‑
1) 2)，上述n＝0，1，2，3...15。
[0041]
进一步地，步骤1.3中，先根据最大值的正负来确定最高位，最大值大于0则为1，最大值小于0则为0，再根据最大值所在行号、列号的组合来确定剩余的比特序列。
[0042]
进一步地，步骤2.1中，掩码矩阵装置为一判断寄存器，将每一列的32个编码矩阵
和编码的比特数进行判断，若对应的掩码矩阵为
‑
1，则将编码矩阵反位输出，若对应的掩码矩阵为1，则编码矩阵原值输出。
[0043]
进一步地，步骤2.2中，对交织后的数据进行解扰通过对当前交织后的数据与掩码矩阵相乘获得。
[0044]
进一步地，步骤2.4中，根据最大值和当前信道估计的信噪比snr进行判断，当最大值大于snr，判断csi可信，最大值小于snr，则判断csi不可信，上报给调度器。
[0045]
相对于现有技术，本发明的有益效果是：
[0046]
1、传统算法csi小于等于6比特时，由于5阶哈达玛矩阵为维度为32*32，计算哈达玛变换的运算量32768乘法，采用本发明的算法能够简化为160加减法。
[0047]
2、当原始比特数为11时，传统算法计算掩码矩阵需要1024次乘法，1024次取模运算，本发明的算法利用矢量并行处理仅需要设置32比特，即完成数据的解扰，直接省掉掩码矩阵的计算以及掩码矩阵与数据的解扰，仅需要32次完成运算。
[0048]
3、针对csi小于等于11比特时，利用哈达玛矩阵特性，提出利用32点fft(基2的频域抽取)简化对矩阵的哈达玛变换，并且利用掩码矩阵的特性(元素为
‑
1或者1)，仅需要32次运算完成，利用rm译码算法检测出来的峰值对csi的置信度进行判断，保证了每个slot csi译码的可靠性。
具体实施方式
[0049]
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0050]
针对传统rm译码中哈达玛变换、掩码矩阵以及交织后的数据与掩码矩阵解扰的计算复杂度，本发明提出了简化rm译码复杂度以及利用rm译码得到的最大值提高csi的置信度的方法；根据rm译码的最大值与给定的门限相比，如果大于该门限值，认为当前时隙的csi可信，高层根据当前时隙的csi进行调度，如果小于该门限，认为当前时隙的csi不可信，高层参考前一个时隙的csi进行调度，当前时隙的csi丢弃，提高了csi置信度。
[0051]
实施例
[0052]
所述简化5g nr中rm码算法和提高csi置信度的方法，包括：
[0053]
步骤1，当csi比特小于等于6时，通过fft算法简化哈达玛变换的运算：
[0054]
步骤1.1，分解32点基2的频域抽取的快速傅里叶变换fft算法，共有5级蝶形运算，每一级的蝶形距离为16、8、4、2、1，设置蝶形每一级的旋转因子为1；
[0055]
步骤1.2，计算每一级的蝶形运算得到32点的快速傅里叶变换fft，完成解交织后的软信息的哈达玛变换；
[0056]
步骤1.3，找出最大值所在的位置，进行译码；
[0057]
步骤2，当csi比特大于6且小于等于11比特时，根据掩码矩阵以及掩码矩阵和交织后的数据解扰信息，通过fft算法简化哈达玛变换的运算：
[0058]
步骤2.1，若发现掩码矩阵是由
‑
1、1组成的，设计预置判断寄存器生成掩码矩阵装置，一次并行产生32个掩码序列；
[0059]
步骤2.2，对交织后的数据进行解扰，当掩码矩阵数据为1时，交织数据原位输出，
掩码矩阵数据为
‑
1时，交织矩阵取反输出，以完成掩码矩阵和解交织的数据进行解扰；
[0060]
步骤2.3，对交织矩阵的每一列分别进行32点的快速傅里叶变换fft；
[0061]
步骤2.4，找出交织矩阵最大值所在的位置，进行译码。
[0062]
在上述实施例的步骤1中，由于rm译码需要对接收软信息进行5阶哈达玛变换，5阶哈达玛变换为行和列长度分别为32的矩阵，对一个矩阵对哈达玛变换也就是将一行32列的数据乘以5阶哈达玛矩阵，计算量大，因此，利用fft简化哈达玛变换；
[0063]
步骤1.1中，由于使用fft的思路简化对矩阵的哈达玛变化，5阶哈达玛变换能够简化为5级蝶形运算，而哈达玛变换对应每一级的旋转因子为1；
[0064]
步骤1.2中，完成对解交织后的数据遍历找到近似发送的原始比特，即对解交织后的数据进行哈达玛变化；
[0065]
在上述实施例的步骤1.1中，分解32点基2的频域抽取的快速傅里叶变换fft算法分解公式如下：
[0066]
假定输为x(n)，
[0067]
第一级计算如下：x1(n)＝x(n) x(n 16)，x1(n 16)＝x(n)
‑
x(n 16)，上述n＝0，1，2，3...15；
[0068]
第二级计算如下：x2(n)＝x1(n) x1(n 8)，x2(n 8)＝x1(n)
‑
x1(n 8)，x2(n 16)＝x1(n 16) x1(n 24)，x2(n 24)＝x1(n 16)
‑
x1(n 24)，上述n＝0，1，2，3...7；
[0069]
第三级计算如下：x3(n)＝x2(n) x2(n 4)，x3(n 4)＝x2(n)
‑
x2(n 4)，x3(n 8)＝x2(n 8) x2(n 12)，x3(n 12)＝x2(n 8)
‑
x2(n 12)，x3(n 16)＝x2(n 16) x2(n 20)，x3(n 20)＝x2(n 16)
‑
x2(n 20)，x3(n 24)＝x2(n 24) x2(n 28)，x3(n 28)＝x2(n 24)
‑
x2(n 28)，上述n＝0，1，2，3；
[0070]
第四级计算如下：x4(n)＝x3(n) x3(n 2)，x4(n 2)＝x3(n)
‑
x3(n 2)，x4(n 4)＝x3(n 4) x3(n 6)，x4(n 6)＝x3(n 4)
‑
x3(n 6)，x4(n 8)＝x3(n 8) x3(n 10)，x4(n 10)＝x3(n 8)
‑
x3(n 10)，x4(n 12)＝x3(n 12) x3(n 14)，x4(n 14)＝x3(n 12)
‑
x3(n 14)，x4(n 16)＝x3(n 16) x3(n 18)，x4(n 18)＝x3(n 16)
‑
x3(n 18)，x4(n 20)＝x3(n 20) x3(n 22)，x4(n 22)＝x3(n 20)
‑
x3(n 22)，x4(n 24)＝x3(n 24) x3(n 26)，x4(n 26)＝x3(n 24)
‑
x3(n 26)，x4(n 28)＝x3(n 28) x3(n 30)，x4(n 30)＝x3(n 28)
‑
x3(n 30)，上述n＝0，1；
[0071]
第五级计算如下：x5(2*(n
‑
1) 1)＝x4(2*(n
‑
1) 1) x4(2*(n
‑
1) 2)，x5(2*(n
‑
1) 2)＝x4(2*(n
‑
1) 1)
‑
x4(2*(n
‑
1) 2)，上述n＝0，1，2，3...15；
[0072]
在上述实施例的步骤1.3中，先根据最大值的正负来确定最高位，最大值大于0则为1，最大值小于0则为0，然后根据最大值所在的行号、列号的组合来确定剩余的比特序列。
[0073]
在上述实施例的步骤1和步骤2的区别在于遍历的比特流增加了，引入了对原始数据的解扰，即掩码矩阵和解交织后得数据相乘再进行若干次的哈达玛变换。
[0074]
在上述实施例的步骤2.1中，掩码矩阵装置为一判断寄存器，将每一列的32个编码矩阵和编码的比特数进行判断，若对应的掩码矩阵为
‑
1，则将编码矩阵反位输出，若对应的掩码矩阵为1，则编码矩阵原值输出；
[0075]
掩码矩阵是有若干个0、1比特组成，原始算法计算掩码矩阵需要1024次乘法，1024次取模运算，通过设计预置判断寄存器直接一次产生32个掩码序列，简化了乘法和取模运算。
[0076]
在上述实施例的步骤2.4中，根据最大值和当前信道估计的信噪比snr进行判断，若最大值大于snr，判断csi可信，最大值小于snr，则判断csi不可信，上报给调度器。
[0077]
本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书界定。