[发明专利]低密度奇偶校验码的译码方法及其校验节点更新电路

说明书

技术领域

本发明涉及数字通信系统用于数据传输纠错的译码器和方法，特别是涉及数字通信领域纠错技术中的低密度奇偶校验码的译码的节点更新运算方法及电路。

背景技术

所有的数字通信系统如通信、雷达、遥控遥测、数字计算机的存储系统和内部运算以及计算机之间的数据传输等都可以归结为如图1所示的模型，其中各部分的主要功能如下：

信源编码器对信源作处理以提高传输的有效性，信道编码器是为了抗击传输过程中各种各样的噪声和干扰，通过人为地增加冗余信息，使得系统具有自动纠正差错的能力，从而保证数字传输的可靠性。M调制器是对信道编码输出的串行二进制比特流按特定数量分段并做符号映射。信道是指传输链路，包括有线与无线。解码器做符号解映射并合并成串行的二进制比特流，信道解码器与信道编码器相对应，主要为了输入数据中提取出正确的信息比特。信源编码器相对信源编码器是一个逆过程，为了还原信源数据。

低密度奇偶校验码是一类可以用于非常稀疏的奇偶校验矩阵或者二分图定义的线性分组码，最初由Gallager发现，所以称为Gallager码。经过数十年的沉寂，随着计算机硬件和相关理论的发展，MacKay和Neal重新发现了它，并证明了它具有逼近香农限的性能。最新研究表明，低密奇偶校验码具有以下特点：低译码复杂度，可线性时间编码，具有逼近香农限的性能，可并行译码，性能上优于或者等于Turbo码，复杂度远低于Turbo码。

LDPC码是一种基于稀疏校验矩阵的线性分组码，正是利用它的校验矩阵的稀疏性，才能实现低复杂度的编译码，从而使得LDPC码走向实用化。前面提到的Gallager码是一种正则的LDPC码(regular ldpcc)，而Luby和Mitzenmacher等人对Gallager码进行了推广，提出非正则的LDPC码(irregularldpcc)。LDPC码的具有很多译码算法，主要有基于编码二分图结构的信息传递算法(Message Passing algorithm)，M.Fossorier et al.提出的BP算法的简化算法-BP-Based算法和APP-based算法，及Jinghu Chen和M.Fossorier在此基础上提出的两种改进的BP-Based算法，还有Max-Log_MAP算法，有记忆衰落信道中BP译码和信道状态估计联合算法等等。其中，信息传递算法(或者BP算法)是LDPC码的主流和基础算法，很多算法都是基于此算法的改进。

对数域的BP算法(Sum Product)形式一

若编码的校验矩阵为H，将参与第m个校验的变量节点集合记为N(m)＝{n：H_mn＝1}。类似的，将第n个变量节点参与的校验的集合记为M(n)＝{m：H_mn＝1}。N(m)/n为N(m)与第n个比特的差集。算法中有两个交替执行的部分，与校验矩阵中非零元相关的数值q_mn和r_mn在算法的迭代中逐次更新。数值q_mn^x是指在已知除第m个校验节点外其它所有校验节点的消息时，x的第n个变量节点取值为x的概率(x为发送的码字)。数值r_mn^x是指在已知x的第n变量节点值为x，其它变量节点满足概率分布{q_mn′：n′∈N(m)/n}时第m个校验节点得到满足的概率.如果矩阵H所对应的二分图没有环，在经过一定次数的迭代后，该算法将给出每一变量节点取值的精确后验概率.

如果将BP算法转换到对数域上进行，可以极大的减少乘法运算的次数，适合于实际应用。此时，译码消息看成是对码字中的信息比特的估计，包括符号(sign)和可信度(reliability)两部分：

①消息的符号，表示对信道中传输的信息比特的估计：是(-)还是(+)；

②消息的绝对值，即可信度，表示该消息对信息比特估计的可靠程度；

③消息集中的0表示可抹符号(erasure)，表示信息比特取(+1)或(-1)的概率相等。