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标题：“基于等距原理的极坐标的简化复杂度信念传播解码算法”
描述：“基于等距原理的极坐标的简化复杂度信念传播解码算法”
标签：“研究论文”
在极化码（Polar Codes）的解码算法领域中，信念传播（Belief Propagation，BP）算法是一种在对数似然比（Log-Likelihood Ratio，LLR）域内进行计算的算法。该算法的一个主要缺点是由于节点更新规则中双曲函数的计算导致的计算复杂度较高。在研究中，提出了基于等距原理的线性近似方法来简化信念传播解码算法中的双曲函数计算。通过用加法和乘法操作替代节点更新规则中的双曲函数计算，改进后的算法在保持与原始算法几乎相同性能的同时，在低信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）区域表现一致，而在高信噪比区域略有下降。这种改进极大地减少了计算复杂性，并简化了硬件实现。
关键词包括：极化码（polarcodes）、信念传播解码算法（BP decoding algorithm）、等距原理（equalspacing）、线性近似（linear approximation）
引言部分指出，极化码由Arikan首次提出，是首个理论上能够达到容量极限、具有低编码和低解码复杂度的对称二进制输入离散无记忆信道的码族。尽管极化码在渐近意义上可以实现容量，但其在有限长度下的性能并非顶尖。为提升极化码的性能，提出了多种改进算法，如通过应用局部最优解码方案的改进型连续取消（Successive-Cancellation，SC）解码器，并在连续取消列表（Successive-Cancellation List，SCL）解码算法中给出了极化码的相关算法。
综合上述内容，文章中所提出的基于等距原理的简化复杂度信念传播解码算法是一种针对极化码进行优化的解码技术。通过在信念传播算法的基础上进行线性近似处理，算法简化了双曲函数的运算，从而有效降低了解码过程中的计算复杂度，对于硬件实现的简化具有重要意义。这种改进有利于在低信噪比和高信噪比环境下，仍能保持与原算法相似的性能，尽管在高信噪比环境下性能略有下降，但总体上，优化后的算法具有更低的计算量和简化了的硬件需求，这对于实际应用中算法的部署和推广是一个重要的贡献。
