[发明专利]一种针对Turbo乘积码的修正的软入软出译码方法在审

专利信息
申请号: 201610886932.X 申请日: 2016-10-11
公开(公告)号: CN106656216A 公开(公告)日: 2017-05-10
发明(设计)人: 向良军;王德刚;管海兵;朱受东;李焱明 申请(专利权)人: 湖南基石通信技术有限公司
主分类号: H03M13/29 分类号: H03M13/29
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 罗满
地址: 410205 湖南省长沙市高新开*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 针对 turbo 乘积 修正 软入软出 译码 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种针对Turbo乘积码的修正的软入软出译码方法。

背景技术

目前,从香农信息论发展至今,纠错码已经经历了近60年的发展,各种新的编码方式不断涌现,包括各种代数码和卷积码,但性能与香农提出的最佳限相差甚远,因此寻找编码效率高、译码错误率低、编码增益大、算法简单的好码是编码理论的中心任务。1993年提出的Turbo卷积码(TCC),是一种非常实用的纠错码,性能非常接近于香农限,为信道编码领域带来了一场革命,Turbo卷积码的发现引发了对迭代译码算法研究的热潮。Turbo乘积码(TPC)是在Turbo卷积码的基础上发展起来的,实验证明,以分组码为子码的TPC译码算法收敛速度更快,具有较高的编码效率,译码算法复杂度较低,同时性能上接近Turbo卷积码,普遍认为它在深空通信,移动通信等数字通信系统中具有非常好的应用场景。

在研发通信系统通信信号处理过程中,由于信道条件恶劣,信号能量衰减严重,导致接收端误码率较高,需要采取措施来弥补。其中,信道纠错码算法对于信号的正确传输非常有效。因此选择一种合适的编码效率高、编码增益大的前向纠错码对于保障通信信号传输有着非常重要的作用,经常使用的信道编译码算法包括卷积码、RS码、TCC码、TPC码、LDPC码等等。TPC码有效解决了TCC码交织延时大、译码复杂度高、不适合并行处理的等缺点,在译码性能上接近Turbo码,且具有较高的编码效率,能够有效避免TCC码的“地板效应”。研究表明,在采用QPSK调制时,当误码率为10-5时,TPC码能够提供至少6dB的编码增益,这意味着使用TPC编码的通信系统可以减少链路的功率要求,提高数据速率或采用高阶调制方式而不使用过量的带宽。当信道是瑞利衰落信道时,与RS码相比,TPC码在采用BPSK调制方式时可以提供比RS码多10dB的编码增益。而且随着TPC译码迭代次数的增加,其性能更加优越。另外,一般前向纠错技术中,编码增益的提高通常伴随着处理时延的增加,而TPC码作为一种全新的、完全独立的前向纠错编码,使用恰当的编码就可以避免如RS方式复杂的交织和解交织。TPC码的解调器和译码器一直保持同步状态,有效克服了RS码的“软膝效应”,这在衰落环境中非常有益。而且TPC码还克服了传统编码方式的误码地板效应,误码率随信噪比的增加快速下降,形成明显的“瀑布区”。

考虑到TPC码相对于其他编码方式的优点,普遍选择TPC作为该通信系统的纠错方式,但是采用传统的TPC译码方法即传统的TPC译码算法来进行译码,译码的复杂度较大。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对Turbo乘积码的修正的软入软出译码方法,以实现降低译码的复杂度。

为解决上述技术问题,本发明提供一种针对Turbo乘积码的修正的软入软出译码方法,该方法包括:

步骤1、对Turbo乘积码的码字矩阵r和外信息矩阵[W(m)]进行计算,得到软输入信息[R(m)];

步骤2、利用Chase2算法对所述软输入信息[R(m)]进行译码,得到软输出信息[R'(m)];

步骤3、从所述软输出信息[R'(m)]中减去码字矩阵r,得到新的外信息矩阵[W(m+1)];

步骤4、将所述新的外信息矩阵[W(m+1)]传送给下一个译码器,作为下一个译码器进行译码的先验信息。

优选的,[R(m)]为第m个译码器的软输入矩阵,[R(m)]=r+α(m)[W(m)],其中,α(m)是第m个译码器的峰值缩放调节系数;m表示第m个译码器。

优选的,所述新的外信息矩阵[W(m+1)]=[R'(m)]-r。

优选的,所述利用Chase2算法对所述软输入信息[R(m)]进行译码,得到软输出信息[R'(m)],包括:

由Chase2译码器利用Chase2算法确定译码子集Ω,对所述软输入信息[R(m)]进行译码得出判决码字C_C,并得到判决码字C_C的竞争码字C_D;

依据判决码字C_C和竞争码字C_D计算得到软输出信息[R'(m)]。

优选的,所述将所述新的外信息矩阵[W(m+1)]传送给下一个译码器,作为下一个译码器进行译码的先验信息之后,还包括:

利用新的外信息矩阵[W(m+1)]计算得到下半次迭代的软输入矩阵[R(m+1)]。

优选的,所述Chase2算法的步骤包括:

确定N个最不可靠位;N为正整数,N大于等于2;

构造测试图样;

构造测试序列;

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