[发明专利]基于线性最小均方误差估计的修正最小和解码方法

权利要求书

1.一种基于线性最小均方误差估计的修正最小和解码方法，其特征在于：

定义C_i表示与变量节点i相连的校验节点的集合，R_j表示与校验节点j相连的变量节点的集合，C_i/j表示除j外与变量节点i相连的校验节点的集合，R_j/i表示除i外与校验节点相连的变量节点的集合，L(r_ji)表示校验节点j传递给变量节点i的外信息，L(q_ij)表示变量节点i传递给校验节点j的外信息，c表示码字；L₁为BP算法中的校验消息幅度，其值为：

    (1)

其中，(l-1)表示第(l-1)次迭代；

其中；L₂为最小和算法中的校验消息幅度，其值为：

    (2)

该方法按如下步骤进行：

步骤1、建立校验消息幅度的估计模型：基于线性最小均方误差估计模型，并结合修正后校验消息的符号不变的原则，对校验消息幅度建立如式(3)所示的估计模型：

    (3)

其中a、b为需要计算的估计参数；

步骤2、计算使均方误差函数最小的估计参数a、b：

步骤2.1、假设边界为常数，当时，可得估计参数为：

    (4)

其中，cov(L₁,L₂)表示L₁与L₂的协方差，D(L₂)表示L₂的方差，E(L₁)、E(L₂)分别表示L₁、L₂的均方误差；

步骤2.2、比较计算出的与是否相等，若，得到的a、b不是正确值，舍弃；若，则得到了a、b的正确值；

步骤2.3、采用黄金分割搜索算法，按上述步骤2.1、2.2进行迭代，快速确定边界k，然后根据式(4)得到估计参数a、b；

步骤3、根据迭代次数对估计参数进行修正：

对前n次迭代得到的估计参数按式(5)进行加权平均处理，得到修正后的估计参数a、b，并对以后的各次迭代使用固定的估计参数：

    (5)

其中，a_i表示第i次迭代得到的估计参数a，λ_i表示a_i的加权平均系数，b_i表示第i次迭代得到的估计参数b，μ_i表示b_i的加权平均系数；

步骤4、对不同的信噪比采用同一个固定的估计参数；

步骤5、得到所需的估计参数后，按如下步骤对LDPC码进行解码：

步骤5.1、计算信道传递给变量节点i的初始概率似然比消息L(P_i)，然后计算所有变量节点i传递给校验节点j属于C_i的初始消息：

    (6)

步骤5.2、按下述步骤（1）、（2）、（3）进行迭代处理：

（1）校验节点消息处理

计算所有校验节点j传向变量节点i属于R_j/i的消息：

    (7)

（2）变量节点消息处理

计算所有变量节点i传向校验节点j属于C_i/j的消息：

    (8)

（3）解码判决

对所有变量节点i计算硬判决消息：

   (9)

则码字为：

    (10)

步骤5.3、按步骤5.2进行迭代计算，直至满足停止条件或迭代次数达到最大迭代次数，则迭代计算结束，否则继续迭代；其中，表示LDPC码的校验矩阵，表示解得的码字，表示该矩阵的转置，若，则解得的码字是正确的。