[发明专利]一种仅基于最小值的LDPC码最小和译码方法

说明书

本申请涉及数字信息传输技术领域，提供一种仅基于最小值的LDPC码最小和译码方法。在使用本申请所述译码方法前，需预构造一个码字本征函数f：引入一个易于获得的动态变量α，通过蒙特卡罗法构造和拟合得到次小值与最小值的差值δ和动态变量α之间的固定函数关系δ＝f(α)；然后运用本申请所述译码方法进行译码：在常规译码流程的校验节点更新阶段中，只求最小值，并利用最小值、本征函数f和实时获得的动态变量α′，动态计算次小值，再进行后续的常规译码流程。本申请中获取次小值的过程不同于常规译码，仅需一次加法，且次小值与最小值的差值是简单动态产生的，能在保证LDPC译码复杂度降低的同时，减少译码性能损失。

技术领域

本申请涉及数字信息传输技术领域，特别涉及一种仅基于最小值的LDPC码最小和译码方法。

背景技术

低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code，简称LDPC码)，是一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码。LDPC码在使用置信传播(belief propagation，BP)算法进行迭代译码时，不仅具有逼近香农限的良好性能，而且译码复杂度较低，结构灵活，是近年信道编码领域的研究热点，用以提高通信系统和存储系统的可靠性。但是，BP算法计算繁琐，涉及到复杂的指数、对数和除法运算，进而对实现该算法的软件和硬件配置要求均非常高。

为了降低LDPC码的译码复杂度，现有技术对BP算法进行近似，得到最小和(Min-Sum，MS)算法。MS算法只涉及简单的比较和加减运算，从而大大降低了软硬件实现该算法的复杂度。为了保持MS复杂度低的优势，同时提升性能，归一化最小和译码算法(normalized-MS，nMS)被提出，该算法通过对校验节点更新中变量节点传递给校验节点的消息(V2C)进行加权处理，实现了MS算法的改进。

在常规的MS算法中，校验节点更新是最复杂的部分，而校验节点更新的核心计算是从若干无符号数据中获取输入变量节点V2C消息绝对值的最小值和次小值，由于寻找次小值的计算过程复杂度高，导致硬件开销大，不利于LDPC译码器的高效实现，因此，现有技术进一步优化了MS算法：只求最小值，不求次小值，通过简单的方法估计一个最小值与次小值的差值，并将最小值与差值的和值作为一个近似的次小值。

具体的，现有技术中基于单一最小值的最小和译码(smMS)算法，是将最小值与次小值的差值设为固定值，此固定值由仿真获得，具体方法如下：以一定的步长和范围对差值进行遍历，次小值用最小值与差值的和代替进行仿真，仿真得到当差值设为某个定值时，译码性能最好，则将该定值作为最小值与次小值的差值，再结合实际译码中获得的最小值，求出次小值。但在实际译码过程中，最小值与次小值的差值并非为固定值，因此，该现有技术的计算误差较大，会引起较大的译码性能损失。

另外，现有技术中基于可变权重的最小和译码(variable weight MS，vwMS)算法，是将译码迭代次数分为若干个区间，每个区间对应一个固定的差值，具体方法如下：步骤一，迭代范围被分成两半，权重因子从0到4以0.25为步长进行仿真；步骤二，从测试码字采用归一化最小和译码(nMS)算法时，误帧率为10^-2对应的点开始，进行步骤一所述的仿真，保留与nMS算法相比，性能损失低于1分贝的权重因子，并将所有满足的权重因子组成集合，作为幸存集合；步骤三，以步骤二中误帧率为10^-2对应的点为起点，将信噪比以0.2分贝为步长进行递增，直至测试码字采用nMS算法时误帧率为10^-11对应的点，并获得最终差值的幸存集合；最后根据当前迭代次数，在最终差值的幸存集合中获取对应的差值，再结合实际译码中获得的最小值，求得次小值。该算法需要进行非常充分且大量的仿真，计算量大，并且仍会引起较大的译码性能损失。

综上所述，如何利用最小值来估计次小值，进而保证LDPC译码复杂度降低的同时，减少译码性能损失，是目前最小和译码方法的重点研究方向。

发明内容