[发明专利]自适应动态量化LDPC码译码方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check Code，LDPC）的译码方法。

背景技术

随着通信技术的发展，对通信系统的吞吐量和可靠性的要求越来越高，传统的信道编码如卷积码等越来越难以满足这些要求。通过采用低密度奇偶校验码（LDPC）能有效降低通信系统误码率，同时具有较高的译码速度，以满足先进通信系统的要求。LDPC码运用范围广，能适用于各种不同的通信环境，在无线通信，有线通信，甚至卫星通信中都有广泛的应用前景。总之，低密度奇偶校验码（LDPC）是一种极具潜力的通信信道编码解决方案。

LDPC译码方法对于LDPC码的应用是非常重要的。LDPC码通常采用置信传播（Belief Propagation，BP）方法译码。在传统的BP方法中，译码信息在校验节点（Check Node）和变量节点（Value Nodes）中来回传递更新。但是传统BP方法运算复杂度较高，最终导致译码器硬件结构复杂，不利于LDPC码的运用。对于BP方法的改进，如最小和算法（Min-Sum）能减少BP方法中的非线性运算，或者如层调度方法（Layered Decoding）能减少BP方法中使用的信息存储空间。此外，还有如QC-LDPC码等改进，该类码的译码矩阵能提高译码器并行程度。

即使存在这些改进，LDPC译码方法仍然不算简单，其最终的译码器硬件结构仍然较复杂。突出表现在译码信息存储空间大，信息处理复杂，硬件布局布线困难。译码信息的存储空间、复杂程度和信息的量化方式息息相关。如果能减少译码信息的量化位宽，同时又不影响译码性能，就能大幅减少译码器复杂度。

发明内容

本发明的目的在于提出一种能减少译码信息的量化位宽，同时又不影响译码性能，因而能大幅减少译码器复杂度的LDPC码译码方法。

本发明所提出的LDPC码译码方法，通过动态调整信息量化范围来避免饱和误差，使得信息所需量化位宽缩短，同时量化范围的调整基于自适应的机制，所以称为自适应动态量化译码方法。

本发明所提出的译码方法的原理如下：译码过程中信息幅值会不断增大，当量化位宽有限时，信息量化值会饱和溢出，影响译码性能。因此可通过不断扩大信息量化范围来避免饱和溢出效应。

在量化范围扩大前，设量化精度（最小量化区间）为q，量化位宽为w，其中有一位符号位z_s，设某个信息的量化值为Z。那么，Z可以通过2的幂的多项式R(z)，q和z_s表示为：

多项式R(z)中各项的系数为1或者0，各项系数构成一个w-1维二进制向量: 。设在一次迭代中同类信息的量化方式一致，因为Min-Sum算法中采用的是线性运算，所以基于z_sR(z)的运算的结果乘以因子q后，即为基于Z的运算结果。所以在量化范围扩大前，译码器只需要存储z和z_s。假设量化范围扩大β倍，那么量化量化精度q也扩大β倍，量化间距变为βq。设在量化范围扩大后该信息新的量化值为Z'，量化位宽仍为w。则Z'可以通过β，q，z_s和2的幂的多项式R(z')表示为：

其中多项式R(z')的系数构成向量z'。同样，在量化范围扩大后译码器只需要存储z'和z_s。设INT(z)表示对整数z取整。由于Z和Z'是同一个信息的量化值，所以R(z)和R(z')存在关系为，

因此，采用这种信息处理方式，我们可以简单地把二进制信息乘以1/β来实现信息量化范围的扩大，很有效地降低了重新量化对硬件的开销。