[发明专利]一种用于无线通信接收端的RLL码译码器

说明书

本发明提出一种用于无线通信接收端的RLL码译码器，针对可见光通信领域。采用RNN网络中seq2seq模型，并命名为seq2seq译码器。传统的RLL码编码和解码依赖于码表，这容易在传输期间发生的错误。本发明将RLL码中发送信息与接收信号的映射关系转化到神经网络训练标签与特征的映射关系，通过良好的训练，可直接将seq2seq译码器用于可见光通信中RLL码的译码中。本发明seq2seq译码器与传统的码表查找法译码相比，带来了大约2～2.5dB(E_b/N₀)的性能增益。其次，seq2seq译码器能够实现接近最大后验概率(MAP)解码的低错误率。此外，本发明可以实现在一个时隙中多帧并行译码，来提高系统吞吐量。最后，本发明的设计步骤适用于VLC中其他码字长度的RLL码，例如8B10B，这在可见光通信中显示出极大地应用潜力。

技术领域

本发明属于无线通信中信道译码方法设计领域，主要涉及基于深度学习技术的信道译码器的设计。

背景技术

可见光通信(Visible Light Communication,VLC)采用发光二极管(LightEmitting Diode, LED)的闪烁来进行通信，并且具有高带宽、高速率、高稳定性和安全环保的优势，是通信领域的一个重要研究方向。相比于无线通信，VLC拥有380～780nm的可见光光谱，频谱宽度大于 4×10⁶GHz，是现有无线通信频谱的10000多倍，因此VLC在通信领域具有巨大的发展潜力。

VLC在实际应用过程中，会受到各种人为噪声和热噪声，同时各种光污染也会对光信号造成干扰，这严重降低了VLC的可靠性。为了有效抑制信道间干扰造成的信息错误，信道编码技术，如RLL码和纠错码(Error Correction Codes,ECC)，已广泛应用于VLC中。RLL编码器接收发送端任意的比特流，将K个信源比特通过码表映射为长度为N的码字，编码后保证输出的码字中0的数量与1的数量相同，即“直流平衡”。针对RLL码的译码，一个广泛使用的译码方法是接收端生成硬判决比特后，使用传统的查表译码法来恢复发送比特。如果生成的硬判决比特无法映射到码表中的任何一个码字，则根据最小汉明距离来估计对应的发送码字。由于查表译码法属于一种硬判决译码方法，该方法无法充分利用信道的信息，译码性能非常受限，纠错能力无法进一步提高。

本发明提出一种基于seq2seq(Sequence to Sequence)模型的RLL码译码器的设计方法，以此提高VLC中RLL码的译码性能。在IEEE 802.15.7标准中，VLC使用了三种类型的RLL码，它们分别为曼彻斯特码，4B6B码和8B10B码。为了说明方便，本发明以4B6B码举例说明，图5给出了IEEE 802.15.7标准中用于VLC的4B6B码码表。

发明内容

针对可见光通信中RLL码(4B6B码)的译码方法，本发明的目的则是基于RNN(Recurrent Neural Networks)技术，使用seq2seq模型，将4B6B码译码问题转化为seq2seq深度学习问题，设计出一种seq2seq译码器来代替可见光通信接收端中硬判决器与传统的RLL查表法译码器。仿真结果显示本发明译码器译码性能超过传统查表译码法，可以达到最大后验概率(MAP： Maximum a Posteriori Probability)准则的译码性能，并且可以提高VLC系统的吞吐量。

本发明技术方案为一种用于无线通信接收端的RLL码译码器，采用该RLL码译码器代替可见光通信接收端中硬判决器与传统的RLL查表法译码器；所述RLL译码器包括：RNN编码器和 RNN译码器；

所述RNN编码器为一个使用GRU单元的RNN网络，其输入层大小为N，隐藏层两层{h₁,h₂}＝{5N,5N}，输出层大小为1，即一个输出向量C，其中N为可见光通信中接收信号的大小也是RLL编码后序列的长度；

将RNN编码器的输出复制K份，传输给RNN译码器；