[发明专利]一种优化的基于归一化最小值的LDPC译码方法

摘要

本发明涉及5G通信系统，特别涉及一种优化的基于归一化最小值的LDPC译码方法，包括初始化，计算变量节点接收到的信道消息值；根据优化的归一化最小值算法进行迭代，更新从校验节点传送到变量节点的外信息、从变量节点传送到校验节点的外信息；计算变量节点的硬判决值，并进行硬判决；判断硬判决是否符合校验矩阵，若符合则输出硬判决作为译码结果，否则判断是否达到最大迭代数，若达到最大迭代数则译码失败；本发明使用最小值偏移量近似的替换第二最小值，减少了译码过程的比较运算次数，联合密度进化理论和加权平均方案根据各信噪比下的归一化因子得到一个最优的归一化因子以此来补偿译码性能，在实现过程中不会增加多余的硬件计算消耗。

主权项

1.一种优化的基于归一化最小值的LDPC译码方法，包括：S1、初始化，计算变量节点处接收到的信道消息值；S2、根据优化的归一化最小值算法进行迭代更新，即利用优化的归一化因子的值更新从校验节点传送到变量节点的外信息，以及更新从变量节点传送到校验节点的外信息；S3、计算变量节点的硬判决值，并进行硬判决；S4、判断硬判决是否符合校验矩阵，若符合则输出硬判决作为译码结果，否则判断是否达到最大迭代数，若达到最大迭代数则译码失败；否则返回S2；其特征在于，所述优化的归一化因子的值的计算包括：利用第一变量节点更新函数的期望与第二变量节点更新函数的期望的比值求出第1次迭代过程中归一化因子的值；当满足硬判决时的迭代次数iter max大于等于2时，根据第k‑1次迭代过程中得到的归一化因子计算第三变量节点更新函数的期望，利用第一变量节点更新函数的期望与第三变量节点更新函数的期望的比值求出第k次迭代过程中归一化因子的值，然后计算iter max次迭代过程中归一化因子的加权平均值作为优化的归一化最小值算法中优化的归一化因子的值，此时iter max≥k≥2。