[发明专利]一种译码方法和译码器

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种译码方法和译码器。 

背景技术

在通信系统中，通过信道将信息从一个地方传送到另一个地方。但是，对于存在码间串扰的通信信道，不同信号之间的相互干扰可能导致信息在传输过程中发生错误。为了提高码间串扰信道下的通信系统的传输性能，经常采用最大似然比序列估计(Maximum Likelihood Sequence Estimation，MLSE)技术和纠错码技术。纠错码的方式有很多，其中低密度奇偶校验(Low Density ParityCheck，LDPC)码是一种纠错码。 

下面对MLSE技术、LDPC码译码技术和二者的基本联合译码技术分别进行描述。 

MLSE简略说就是在一段序列取值的各种可能中，找出在概率意义上与原来序列最接近的序列，即估计出来的序列与原序列一致的可能性最大。以MLSE中的Viterbi算法为例具体介绍其原理。 

对于长度为L的二进制序列的最佳译码，需要对有可能发送的2L个不同序列的2k条路径的似然函数累加值(即路径量度)进行比较，并选取其中累加值最大的一条路径以获得译码序列。译码过程中的计算量将随L的增加而呈指数级增长，这在实际中是难以实现的。因此，只能采用次最佳的译码方法，即在译码过程中只需考虑整个路径集合中那些能使似然函数最大的路径，如果在某一节点上发现某一条路径已经不可获得最大对数似然函数时，就应放弃这条路径，而在“幸存”下来的路径中重新选择译码路径，这样一直进行到最后第L级。则在序列的最后，通过最大似然函数累加值和其对应的幸存路径即可推出其对应的比特序列，这个比特序列就是最大似然比序列估计的结果。这即是Viterbi算法的理论基础。 

如图1，图示了一个状态数为2³＝8的信道的状态转移图。 

在图1中，按照状态之间的连续性要求，该状态转移图定义了状态之间允 许的转移，即规定了可能的路径。例如k时刻的状态000(分别对应了k-1、k、k+1比特为0、0、0)可以转移到k+1时刻的000或者001(分别对应了k、k+1、k+2比特为0、0、0或者1)状态，但是不能转移到其他状态。 

在实际应用中还有其他的MLSE算法，此处不再一一描述，其理论依据都是类似的，即最大似然比估计的思想。 

同其他的纠错译码方式相似，LDPC码也是通过在传输的信息中添加一些冗余信息，来纠正或发现传输过程中发生的信息错误，以便恢复出有用信息，本处仅介绍其信息恢复即译码过程。 

LDPC码译码的第一步，都是根据接收信号进行对应的信息初始化，如： 

L_n＝ln(f(Y_n|0)/f(Y_n|1)) 

式中，Y_n是第n个接收信号的采样值，f(Y_n|0)和f(Y_n|1)分别是当发送信息比特为0和1时的接收信号的概率分布，因此L_n也常被称为对应第n个接收信号的对数似然比信息。LDPC码迭代译码的过程，就是利用初始化的对数似然比信息，通过迭代和不同信息比特之间的冗余关系来恢复出正确的信息。下面以置信传播(BeliefPropagation，BP)译码算法为例，介绍其具体译码过程： 

(1)变量节点信息的初始化：利用信息初始化步骤中得到的信息值L_n对变量节点Q进行信息初始化， 

q_k，n＝L_n

即Q变量的每一列都初始化为相同的信息值。 

(2)校验节点信息的更新：利用变量节点信息，按照校验方程的要求对校验节点信息R进行更新，具体公式为： 

N(k)/n表示参与k校验方程的所有变量节点中去掉n。 

(3)变量节点信息的更新：利用校验节点信息，对变量节点信息Q进行更新，具体公式为： 

(4)临时判决和校验方程检验：计算 并做如下的判决 

就是临时判决得到的比特序列。如果 则表明已经找到了一个正确的码字，可以停止迭代了。否则，回到步骤(2)继续迭代，直到达到一个预先设定的最大迭代次数。如果迭代次数达到了最大迭代次数，仍然未找到一个正确的码字，则表明本次译码失败。 

考虑到置信传播译码算法中校验节点信息更新公式太复杂，也常用下述公式代替：