[发明专利]用于在使用低密度奇偶校验码的通信系统中的信道编码和解码的设备和方法

说明书

技术领域

本发明一般涉及一种使用低密度奇偶校验(LDPC)码的通信系统，更具体地说，涉及有效地生成LDPC码并实现信道的编码和解码的设备和方法。

背景技术

符号间干扰(ISI)以及各种噪声和信道的衰落显著降低了无线通信系统的链路的性能。因此，为了实现高速数字通信系统的目的，必须开发用于克服所述噪声、衰落和ISI的技术，所述高速数字通信系统需要大量的数据处理、高速的数据处理和数据的高可靠性，诸如下一代移动通信、数字广播和移动因特网。近来，已经对利用纠错码来作为用于有效地将失真信息恢复到其原始状态并改善通信的可靠性的方法进行了积极的研究。

由Gallager在二十世纪六十年代首次引入的LDPC码由于其复杂的实现方式而仍未被充分利用，到目前为止这超越了当时的技术。然而，因为由Berrou、Glavieux和Thitimajshima在1993年发现的turbo码显示出接近香农信道容量的性能，所以对turbo码的性能和特征已经进行了很多的分析研究。为此，对基于迭代解码和图形的信道编码已经进行了很多研究。

上述研究已经引起了在二十世纪九十年代末对LDPC码的重新研究。重新研究显示，当在与LDPC码对应的Tanner图(因子图(factor graph)的特定情况)上基于和-积算法(sum-product algorithm)使用迭代解码来执行解码时，LDPC码的性能接近香农信道容量。

通常，用图形表示法来表示LDPC码。同样，可以使用基于图论、代数学和概率论的方法来分析LDPC码的特征。一般来说，信道编码的图形模型对于描述码是有用的。当关于编码比特的信息对应于图形中的顶点且编码比特之间的关系对应于图形中的边(即线段)时，可以将信道码的图形模型认为是其中顶点通过边来交换预定消息的通信网络。因此，可以导出自然解码算法。例如，从可以被认为是一类图形的网格(trellis)导出的解码算法包括公知的维特比(Viterbi)算法和Bahl、Cocke、Jelinek及Raviv(BCJR)算法。

LDPC码通常通过奇偶校验矩阵来定义，并且可以使用被普遍称为Tanner图的二分图来表示。在该二分图中，顶点被划分为两种不同的类型。通过由被称为“变量节点”和“校验节点”的顶点形成的二分图来表示LDPC码。变量节点对应于按一对一比率的编码比特。

参照图1和图2，提供对于LDPC码的图形表示法的描述。

首先，图1示出LDPC码的奇偶校验矩阵H1的例子，其包括4行和8列。参照图1，8列表示LDPC码，其生成具有长度为8的码字，并且每列对应于编码的8个比特。

图2是示出与图1的H1对应的Tanner图的图。

参照图2，LDPC码的Tanner图包括8个变量节点x₁202、x₂204、x₃206、x₄208、x₅210、x₆212、x₇214和x₈216以及4个校验节点218、220、222和224。

这里，LDPC码的奇偶校验矩阵H1中的第i列和第j行分别对应于变量节点x_i和第j个校验节点。同样，其中在LDPC码的奇偶校验矩阵H1中的第i列与第j行交叉的位置的值1、即非零值意味着在图2的Tanner图中的变量节点x_i和第j个校验节点之间存在边。

LDPC码的Tanner图中的每个变量节点和每个校验节点的度表示在节点之间做出连接的边的数目。该边的数目等于与LDPC码的奇偶校验矩阵H1中的相关节点对应的列或行中的非零项(即元素)的数目。

例如，在图2中，变量节点x₁202、x₂204、x₃206、x₄208、x₅210、x₆212、x₇214和x₈216的度分别是4、3、3、3、2、2、2和2。校验节点218、220、222和224的度分别是6、5、5和5。同样，在正则序列(regular sequence)中，分别与图2的变量节点对应的图1的奇偶校验矩阵H1的列中的非零项的数目与度4、3、3、3、2、2、2和2一致。在正则序列中，分别与图2的校验节点对应的图1的奇偶校验矩阵H1的行中的非零项的数目与度6、5、5和5一致。