[发明专利]一种LDPC码加权比特翻转译码方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种低密度奇偶校验(Lowdensityparitycheck,LDPC)码加权比特翻转译码方法。

背景技术

作为一种逼近香农限的好码，低密度奇偶校验(Lowdensityparitycheck,LDPC)码在移动和深空通信等领域具有重要的应用前景。LDPC码作为一类线性分组码，是由其校验矩阵来定义的。校验矩阵的构造方法很多，其中比较常见两种为：基于渐近增边(Progressive Edge-Growth，PEG)算法和基于摄影几何(ProjectiveGeometry，PG)的点和线来设计。二者可分别记为PEG-LDPC码和PG-LDPC码。校验矩阵每行中非零元素(对于二进制校验矩阵而言即为1的数量)的数量称为行重，每列中非零元素的数量称为列重。PEG-LDPC码的行重和列重相对而言较小，而PG-LDPC的行重和列重则较大。

基于置信传播理论的和积算法是LDPC码性能优异的译码算法，但由于计算过程中涉及大量的指数和对数运算，因此实现复杂度较高。为了降低实现复杂度，有学者对和积算法的行更新过程进行简化，提出了最小和算法，从而通过性能上的损失来换取实现复杂度的降低。由于在和积算法和最小和算法中，校验节点和信息节点间传递的是实数，实现复杂度相对而言依然较高。而在LDPC码的比特翻转(BitFlipping,BF)译码算法中，信息节点和校验节点间传递的是二进制信息，因此实现最为简单，适用于要求简单编译码装置的场合。Kou等人率先提出的加权BF(WeightedBF,WBF)算法将校验节点邻接的信息节点的最小幅度作为双极性校验子的权重，构造出新的翻转函数。WBF算法的实现复杂度和性能都介于最小和算法和BF算法之间。具体译码步骤可归纳为：

步骤一：初始化迭代次数k＝1，并取最大迭代次数为K_max，取M×N的校验矩阵H，计算校验矩阵H中信息节点的权重其中M表示校验位长度，m∈[1，M]，N表示码长，n∈[1，N]，Α(m)表示校验矩阵H的第m行中元素为“1”的位置构成的集合，r_n表示信道接收序列r＝(r₁,…,r_n,…,r_N)的第n个元素。也即对H中每个非零位置初始化权重为ω_m；

步骤二：利用信道硬判决序列z计算伴随式s：s＝{s₁,Ls_m,Ls_M}＝zH^T，具体来讲

步骤三：判断s的值，如果s为零，则输出z，转入步骤六；如果s不为零但译码次数已经达到预先设定的最大迭代次数，则译码失败，同样输出z，转入步骤六；如果s不为零且未达到最大迭代次数，则转入步骤四；

步骤四：根据公式计算各个信息节点的翻转函数，其中B(n)表示校验矩阵的第n列中元素为“1”的位置构成的集合，s_m表示伴随式s的第m个元素。找出翻转函数的值最大的信息节点，对该信息节点在z中对应的比特位进行翻转，得到新的z，转入步骤五；

步骤五：利用更新后的z重新计算伴随式s，转入步骤三。

步骤六：译码结束。

此后，很多学者对WBF算法进行改进，得到了不少改进的算法，这些改进算法主要从三个方面入手：对ω_m计算方法改进，对E_n的计算方法改进，对ω_m和E_n的计算方法同时改进。最早的改进WBF(ModifiedWBF,MWBF)算法是从改进翻转函数入手，其翻转函数E_n为：α≥0为待优化加权因子。此后，姜明等人根据置信传播理论对MWBF算法的权重ω_m进行改进，得到IMWBF(ImprovedModifiedWBF)算法，取得了一定的增益。

表1不同WBF算法的权重和翻转函数计算方法比较

ZhenyuLiu等人提出的LP-WBF算法和FengGuo等人提出的基于可靠度比率的WBF(ReliabilityRatioBasedWBF,RRWBF)算法则都是从权重上改进。近来，有学者又对RRWBF算法的权重进一步改进，得到了信道独立的WBF(Channel-independentWBF,CIWBF)算法。表1给出了上述几种WBF算法的权重和翻转函数计算方法。