[发明专利]LDPC信道编码的译码方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种信道编码技术，特别涉及一种LDPC信道编码的译码方法，属数字通信技术领域。 

背景技术

低密度奇偶校验(Low Density Parity Check Code，LDPC)码是一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码(R.G.Gallager，“Low density parity checkcodes”，IRE Trans.Inform.Theory，vol.8，no.1，Jan.1962，pp.21-28)，其不仅具有逼近Shannon限的良好性能，而且译码复杂度较低，结构灵活，是近年来信道编码领域的研究热点。目前，LDPC码已广泛应用于深空通信、光纤通信、卫星数字视频和音频广播等领域，并成为第四代移动通信系统(4G)编码方案强有力的竞争者。 

在本发明作出之前，《LDPC码原理与应用》(文红等，电子科技大学出版社，2006年4月)中，系统介绍了LDPC码的基本编码和译码原理及各种译码方法。在LDPC信道编码的译码算法中，置信传播(BP)算法性能最优，但其复杂度高不利于硬件实现。最小和(MS)算法(N.Wiberg，“Codes and decoding ongeneral graphs”，Ph.D.dissertation，Linkping Univ.，Linkping，Sweden，1996.)虽实现简单但性能与BP算法相差很多。针对这一性能与复杂度的矛盾，基于MS的改进算法成为研究热点，其中较为突出的有校正最小和(NMS)译码算法以及偏移最小和(OMS)算法(J.Chen and M.P.C.Fos sorier，“Near-optimum universal belief propagation based decoding oflow-density parity check codes”，IEEE Trans.Commun.，vol.50，no.3，Mar.2002，pp.406-414.)，它们分别通过在MS算法中引入乘性或加性校正因子来实现对译码性能的弥补。简单起见，NMS和OMS算法中的校正因子都采用了固定值，并且人们利用密度演进求得了这两种算法中校正因子的最优值(J.Zhang，M.Fossorier，D.Gu，and J.Zhang，“Improved min-sum decoding of LDPC codes using 2-dimensional normalization”，in Proc.IEEE Globecom，vol.3，St Louis，MO，Nov.2005，pp.1187-1192)。但若校正因子若能随外部条件(如信噪比以及迭代次数)的变化而变化，可获得更优的译码性能(J.Chen，A.Dholakia，E.Eleftheriou，M.P.C.Fossorier，and X.-Y.Hu，“Reduced-complexity decoding of LDPC codes”，IEEE Trans.Commun.，vol.53，no.8，Aug.2005，pp.1288-1299.)。 

正规LDPC码(N，M，d_v，d_c)的编码码字c＝(c₁，c₂，Λ，c_N)，其中M是校验位长，N是码长，d_v，d_c分别代表比特节点和校验节点的度数。经BPSK调制后发送码字为s＝(s₁，s₂，Λ，s_N)，s_n＝2c_n-1，n∈[1，N]。设信道为高斯白噪声信道，则接收端码字为y_n＝s_n+v_n，v_n～η(0，σ²)。N(m)＝{n:H_mn＝1}表示与校验节点c_m相连的比特节点的集合，而N(m)/n则表示该集合中不包含比特节点n的其它元素。类似的，M(n)是与比特节点v_n相连的校验节点的集合。Z_nm，E_mn分别代表比特节点发往校验节点以及校验节点发往比特节点的对数似然比(LLR)。 

BP译码算法步骤如下： 

初始化：设迭代次数计数器i＝1，I_M是允许的最大迭代次数，初始化每一比特节点：