[发明专利]一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及信道编码技术中的低密度奇偶校验（Low DensityParity Check，LDPC）码技术，具体涉及一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法及系统。

背景技术

在通信中的信道编码领域中，低密度奇偶校验码（LDPC）码是最接近Shannon极限的编码方式之一。它于1962年由Gallager在博士论文中提出，但是受当时计算机水平的限制，未能引起人们的注意。1996年，Mackay和Neal对LDPC码的重新研究发现，该码是一种性能接近Shannon限、可以实现的好码，其性能甚至超过Turbo码，此后LDPC码迅速成为编码领域的热点。另外的仿真表明，在BPSK调制下，码率1/2码长为10⁷的非规则LDPC码在AWGN中传输，误码率（Bit Error Rate，BER）为10^-5时的性能距Shannon限仅有0.0045dB，是目前已知最接近Shannon极限的码。与其他编码方式相比，LDPC码有对相关衰落的衰落速度不敏感；良好的自交织性；译码方法简单；合理构造校验矩阵误码平台较低等特性。

LDPC码有很多种译码算法，本质上大都是基于Tanner图的消息迭代译码算法，其基本思想是：信息节点向其连接的每一个校验节点传递所有的已有的消息，包括从其他校验节点前一次迭代得到的外部消息和接收的信道消息，使得校验节点进行更新；然后由校验节点将除接收节点拥有信息之外的全部外部消息传向信息节点，使得信息节点进行更新，完成一次迭代过程；重复迭代过程，直到达到最大迭代次数或得到正确输出。

LDPC译码器在迭代中进行消息传递时，平等地看待每个数据位，而实际上由于不同的数据位经历的噪声有浮动，一些数据位更加可靠，而另一些相对不可靠的数据为，因此，采用传统LDPC解码算法会削减可靠数据位的作用而增加不可靠数据的传递，从而导致性能上的损失。

发明内容

本发明的目的在于，为克服现有技术的LDPC译码器进行消息传播时，因平等地看待每个数据位而导致的性能损失，提供一种更为鲁棒的实用LDPC码算法。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法，所述方法包含：

步骤101）将接收数据以LDPC码的码长为一组，计算该组的似然信息，得到与LDPC码的码长相同数目的似然信息；

步骤102）以得到的似然信息作为初始值，初始化各变量节点，且所述变量节点的数量与LDPC码的码长相等；

步骤103）以变量节点的初始值更新校验节点的似然信息，并依据校验节点更新后的似然信息更新变量节点的似然信息；

步骤104）基于上步骤中更新的变量节点的数据进行似然比估计和判决，得到所有N个比特的估计值，其中N为LDPC码的码长；

步骤105）依据步骤103）更新的变量节点的似然比信息提取可靠的数据位，对提取的可靠的数据位进行硬判决，将硬判决后的可靠数据位上的信息作为已知信息，更新已知信息的位置和对应的比特值，并依据更新的已知信息的位置和对应的比特值重新初始化变量节点的似然比信息；

步骤106）根据得到的N个比特的估计值判断接收端解码是否成功，当判断得到解码成功或者达到设定的最大迭代次数时，则退出迭代并输出判决结果，解码结束；否则返回步骤103）继续迭代过程，直至解码成或达到设定的最大迭代次数。

上述步骤101）的似然信息为后验似然信息，具体计算公式如下：

其中，x_i是发送端的第i个发送数据，y_i为接收端的第i个接收数据，σ²为信道中噪声的方差。

上述步骤103）进一步包含：

步骤103-1）对所有M个校验节点进行消息更新，且用于消息更新的消息从与各校验节点相连的变量节点中获取，具体公式如下：

其中，1≤j≤M，i∈N(j)，N(j)为与校验节点j相连的变量节点的集合，N(j)/i表示N(j)中除去变量节点i之后的集合，L(g_i'j)表示变量节点i从与它相连的校验节点j中获得的似然信息，L(h_ji)表示校验节点j从与它相连的变量节点i中获得的似然信息；

步骤103-2）进行所有N个变量节点的消息更新，且用于消息更新的消息从与各变量节点相连的校验节点中获取，具体公式如下：