[发明专利]基于线性最小均方误差估计的修正最小和解码方法

说明书

技术领域

本发明涉及LDPC编码技术领域，特别是一种用于地面数字多媒体电视广播DTMB、第二代卫星数字视频广播DVB-S2、IEEE802.11n、IEEE802.16e、CCSDS等标准的基于线性最小均方误差估计的修正最小和解码方法。

背景技术

LDPC码通用的软判决解码方法是建立在置信传播（BP）算法基础上，通过将外消息在变量节点和校验节点之间传递迭代来提高置信度，从而达到解码的目的。但是BP算法校验节点消息处理的运算过于复杂，硬件实现开销较大。最小和算法是一种对BP算法的简化，其在校验节点消息处理中，用最小值代替BP算法中的函数运算，使运算量大大降低，但其解码性能有约0.5到1dB的损失。为了在不增加运算量的前提下，改善最小和算法的解码性能，目前主要有两种最小和的修正算法，即Normalized BP-Based算法及Offset BP-Based算法。

Normalized BP-Based算法的修正方法为：

，        (11)

Offset BP-Based算法的修正方法为：

，        (12)

式（11）和（12）中，L₁为BP算法中校验消息的幅度，L₂为最小和算法中校验消息的幅度，为校验消息幅度的估计值。

上述两种修正算法都是通过引入修正因子（a或b）来提高解码性能。但由于所得出的修正因子值与实际所需的值存在一定的差距，故校验消息幅度估值的均方误差较大，解码性能与BP算法有一定的差距。

在实际工程应用中，还采用蒙特卡罗法来确定其修正因子，可以得到较准确的估值，但由于需要大量的计算仿真实验，故大大增加了计算量。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于线性最小均方误差估计的修正最小和解码方法，该方法不仅解码性能优越，而且估计参数计算快，解码复杂度低，硬件实现简单。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

定义C_i表示与变量节点i相连的校验节点的集合，R_j表示与校验节点j相连的变量节点的集合，C_i/j表示除j外与变量节点i相连的校验节点的集合，R_j/i表示除i外与校验节点相连的变量节点的集合，L(r_ji)表示校验节点j传递给变量节点i的外信息，L(q_ij)表示变量节点i传递给校验节点j的外信息，c表示码字；L₁为BP算法中的校验消息幅度，其值为：

    (1)

其中，(l-1)表示第(l-1)次迭代；

其中；L₂为最小和算法中的校验消息幅度，其值为：

    (2)

该方法按如下步骤进行：

步骤1、建立校验消息幅度的估计模型：基于线性最小均方误差估计模型，并结合修正后校验消息的符号不变的原则，对校验消息幅度建立如式(3)所示的估计模型：

    (3)

其中a、b为需要计算的估计参数；

步骤2、计算使均方误差函数最小的估计参数a、b：

步骤2.1、假设边界为常数，当时，可得估计参数为：

    (4)

其中，cov(L₁,L₂)表示L₁与L₂的协方差，D(L₂)表示L₂的方差，E(L₁)、E(L₂)分别表示L₁、L₂的均方误差；