[发明专利]基于硬件实现的LDPC译码器实现方法

说明书

本发明提出了一种基于硬件实现的LDPC译码器实现方法，用以提高LDPC译码器的速度及通用性。本发明通过基于准循环矩阵扩展因子的大小确定并行行数量，每一行间采用流水线操作完成校验节点、变量节点的更新和译码判决的过程，确保迭代得时间最小。提出了将变量节点的更新过程，转换为校验节点更新时所对应的变量节点值求和与上次校验节点做差值的方法，删减了的变量节点的遍历过程，大大缩减的迭代时间，并且省去了变量节点更新值得存储空间。结合分层最小和的方法使得迭代次数非常少，译码速度得到很大得提升。

技术领域

本发明属于通信领域，具体涉及一种基于硬件实现的LDPC译码器实现方法。

背景技术

LDPC码（低密度校验码，Low Density Parity Check Code）最早在20世纪60年代由Robert G.Gallager在他的博士论文中提出，但限于当时的技术条件，缺乏可行的译码算法，此后的35年间基本上被人们忽略，其间由Tanner在1981年推广了LDPC码并给出了LDPC码的图表示，即后来所称的Tanner图。1993年Berrou等人发现了Turbo码，在此基础上，1995年前后MacKay和Neal等人对LDPC码重新进行了研究，提出了可行的译码算法，从而进一步发现了LDPC码所具有的良好性能，迅速引起强烈反响和极大关注。经过十几年来的研究和发展，研究人员在各方面都取得了突破性的进展，LDPC码的相关技术也日趋成熟，甚至已经开始有了商业化的应用成果，并进入了无线通信等相关领域的标准。

LDPC码是通过校验矩阵定义的一类线性码，为使译码可行，在码长较长时需要校验矩阵满足“稀疏性”，即校验矩阵中1的密度比较低，也就是要求校验矩阵中1的个数远小于0的个数，并且码长越长，密度就要越低。在众多纠错算法中，LDPC码由于其性能可以逼近香农极限，只需一次交互即可完成误码协商，且译码算法适合硬件实现等特点而被引入QKD纠错算法中。

对同样的LDPC码来说，采用不同的译码算法可以获得不同的误码性能。优秀的译码算法可以获得很好的误码性能，反之，采用普通的译码算法，误码性能则表现一般。

LDPC码的译码算法包括以下三大类：硬判决译码，软判决译码和混合译码。

1. 硬判决译码将接收的实数序列先通过解调器进行解调，再进行硬判决，得到硬判决0,1序列，最后将得到的硬判决序列输送到硬判决译码器进行译码。这种方式的计算复杂度固然很低，但是硬判决操作会损失掉大部分的信道信息，导致信道信息利用率很低，硬判决译码的信道信息利用率和译码复杂度是三大类译码中最低的。常见的硬判决译码算法有比特翻转（bit-flipping, BF）算法、一步大数逻辑（one-step majority-logic, OSMLG）译码算法。

2. 软判决译码可以看成是无穷比特量化译码，它充分利用接收的信道信息（软信息），信道信息利用率得到了极大的提高，软判决译码利用的信道信息不仅包括信道信息的符号，也包括信道信息的幅度值。信道信息的充分利用，极大地提高了译码性能，使得译码可以迭代进行，充分挖掘接收的信道信息，最终获得出色的误码性能。软判决译码的信道信息利用率和译码复杂度是三大类译码中最高的。最常用的软判决译码算法是和积译码算法，又称置信传播 （belief propagation, BP）算法。

3. 与上述的硬判决译码和软判决译码相比，混合译码结合了软判决译码和硬判决译码的特点，是一类基于可靠度的译码算法，它在硬判决译码的基础上，利用部分信道信息进行可靠度的计算。常用的混合译码算法有加权比特翻转（weighted BF, WBF）算法、加权OSMLG（weighted OSMLG, WMLG）译码算法。

上述三大类译码算法：硬判决译码实现简单，解码速度快，但是性能较差；软判决译码实现较为复杂，解码速度慢，但性能最佳；混合译码在解码性能、复杂度及解码速度三者间取得了较好的平衡，但其通用性较差，解码速度与硬判决译码相比有较大差距。因此，迫切需要一种通用性强、速度速度更快的LDPC译码器实现方法。