[发明专利]一种基于帧同步信息修正的LDPC软解码方法

说明书

技术领域

本发明属于数字通信中的信道编码领域，涉及一种基于帧同步信息修正的LDPC软解码方法。

背景技术

1、信道编码

数字信号在传输过程中由于受到信道噪声和干扰的影响容易被错误接收判决。采用均衡的办法可纠正由乘性干扰引起的码间串扰，而加性干扰的影响则需要用其他办法解决。若在合理选择调制制度、解调方法以及发送功率后，仍无法抵抗加性干扰对解调性能的大幅下降，就应该考虑采用差错控制技术。

差错控制技术主要包括以下四种：（1）检错重发；（2）前向纠错；（3）反馈校验；（4）检错删除。这几种技术可以结合使用。除第（3）种外，其共同点是都在接收端识别有无错码。由于信息码元序列是一种随机序列，接收端无法预知码元的取值，也无法识别其中有无错码。所以在发送端需要在信息码元序列中增加一些差错控制码元，它们称为监督码元。这些监督码元和信息码元之间有确定关系，譬如某种函数关系，使接收端有可能利用这种关系发现或纠正可能存在的错码。

差错控制编码常称为纠错编码。不同的编码方法，有不同的检错或纠错能力。理论上说，差错控制是以降低信息传递速率为代价提高传输可靠性，一般说来，付出的代价越大，检（纠）错的能力越强。所有的纠错码都基于一个共同的基本原理：将冗余加在信息上，以便纠正信息在存储和传输中可能发生的错误。基本的形式是，将冗余符号附加在信息符号后面获得编码序列或者码字。这种码称为系统码。根据冗余加到信息中的方式不同，纠错编码分为两类：分组码和卷积码。这两种编码方案均获得了实际应用。从历史上说，人们更喜欢用卷积码，原因是它可以使用软判决Viterbi译码，而多年来分组码则一直被认为无法使用高效的软判决译码。然而，关于线性分组码软判决译码算法的理论和实际，近年来都获得了很大发展，这有助于消除人们在这个问题上的传统观念。而且，目前所知的最好的纠错编码是长非规则低密度奇偶校验码。

2、低密度奇偶校验码（LDPC: Low Density Parity Check Code）

1962年，Gallager给出了一类称为低密度奇偶校验码的分组码和两种迭代概率译码算法。随后，Tanner将Gallager的概率译码算法扩展到更一般的情况，用子码代替简单的单奇偶校验方程组来定义奇偶校验。更早的时候，已经证明LDPC码的最小距离随码长线性增长，纠错能力与最小距离相当，并且译码算法的复杂度几乎是线性的。

研究表明，LDPC码能像turbo码那样接近香农限。当分组长度很大时，非规则LDPC码的性能好于具有近似长度和码率的turbo码。规则LDPC码是个线性(N,K)码，校验矩阵H的列和行重量分别为J和K，J和K均远小于码长N,因此LDPC码具有非常稀疏的校验矩阵。如果按照某种不均匀分布选择H中列和行的Hamming重量，便可得到非规则LDPC码。

3、LDPC码的置信传播译码算法

置信传播（BP：Belief Propagation）译码算法是一种迭代译码算法，该算法充分利用了变量节点与校验节点之间的信息传递。每次迭代周期，BP 算法包括两部分处理：变量节点处理和校验节点处理。对于变量节点，在每次迭代周期中变量节点从与之相连的校验节点接收信息，然后再传回给校验节点。类似的，对于校验节点，在每次迭代周期中校验节点从与之相连的变量节点接收信息，然后在传回给校验节点。最后变量节点根据收集到的信息进行判决。如果将每个变量节点或校验节点看成一个处理器，那么所有节点的处理是可以同时进行的。因此可利用 LDPC 码的并行结构构造高速译码器。

置信传播译码算法可分为概率置信传播算法和对数似然比置信传播算法。两种算法的本质是一样的，只是消息的表现形式不同。前者的消息用概率形式表示。后者算法的消息则用对数似然比表示。在这两种译码算法的基础上，后续研究人员提出了很多改进置信传播译码算法，如最小和算法等都是通过改进算法中的消息传递公式达到降低计算复杂度或者提升性能的目的。

发明内容

为提高现有技术的性能，本发明旨在提供一种基于帧同步信息修正的LDPC软解码方法，该方法能大幅降低运算和硬件复杂度，并提高系统误解调性能性能，从而有效增加通信系统的可靠性。

为实现上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于帧同步信息修正的LDPC软解码方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1）在发射端，根据所选LDPC码的特征和所选帧头的长度，对未编码数据进行分组，得到分组数据；

步骤2）为所述分组数据添加所述所选帧头得到原始数据帧；