[发明专利]纠错编码方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种纠错编码方法及装置。

背景技术

数字通信系统通常发射端通常包括信源、信源编码器、信道编码器和调制器等部分，接收端通常包括解调器、信道译码器、信源译码器和信宿，如图1所示，为根据相关技术的数字通信系统的示意图。信道编码器用于给信息比特按照一定的规则引入冗余信息以便接收端信道译码器能够在一定程度上纠正信息在信道上传输时发生的误码。

常见的信道编码方法包括比特异或编码、分组码、BCH码、里德-所罗门码(RS码)、喷泉码、低密度奇偶校验码、Turbo码、极化码、卷积码等；不要的信道编码方法通常有不同的适用场景，也有不同的编译码性能。有时为了提高信道编译码的性能需要对这些信道编码方法进行特殊的优化处理。

一个比较典型的需要提升信道编译码性能的应用场景是移动通信中的超可靠应用。超可靠应用一般包括车联网，工业控制等对数据传输可靠性要求较高的应用场景。超可靠应用一般有两个特点：1)超可靠数据传输的数据块的错误比率必须比普通数据传输的数据块错误率低4到5个数量级；2)通常数据块的长度都不长，一般在1000比特以下，传统的信道编码方法很难获得足够的编码增益。

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(irregular ldpcc)。LDPC码具有很多译码算法，其中，信息传递算法(Message Passing algorithm)或者置信度传播算法(Belief Propagation algorithm，BP算法)是LDPC码的主流和基础算法，目前出现了很多改进的有效译码算法。

LDPC奇偶校验矩阵的图形表示形式是二分图。二分图和校验矩阵之间具有一一对应的关系，一个M*N的奇偶校验矩阵H定义了每个具有N比特的码字满足M个奇偶校验集的约束。一个二分图包括N个变量节点和M个奇偶校验节点。当第m个校验涉及到第n个比特位，即H中第m行第n列的元素H_m，n＝1时，将有一根连线连接校验节点m和变量节点n。二分图中，任何同一类的节点之间都不会有连接，并且二分图中的总边数和校验矩阵中非零元素的个数相等。

一类特殊LDPC码由于具有结构化的特征，逐渐成为主流应用。设这种LDPC码的奇偶校验矩阵H为(M×z)×(N×z)矩阵，它是由M×N个分块矩阵构成，每个分块矩阵都是z×z的基本置换矩阵的不同幂次，基本置换矩阵为单位阵时，它们都是单位阵的循环移位矩阵(文中默认为右移)。具有如下的形式：

如果

如果是大于或者等于0的整数，定义在这里P是一个z×z的标准置换矩阵，如下所示：

通过这样的幂次就可以唯一标识每一个分块矩阵，单位矩阵的幂次可用0表示，矩阵一般用-1来表示。这样，如果将H的每个分块矩阵都用它的幂次代替，就得到一个M×N的幂次矩阵H_b。这里，定义H_b是H的基础矩阵，H称为H_b的扩展矩阵。在实际编码时，z＝码长/基础矩阵的列数N，称为扩展因子。

例如，矩阵

可以用下面的参数z和一个2×4的基础矩阵H_b扩展得到：

z＝3和

因此，也可以说LDPC码的编码器是由基础矩阵H_b，扩展因子z及所选择的基本置换矩阵唯一生成的。

LDPC码的基础校验矩阵还可以写成如下形式：

其中，是基础校验矩阵的系统位部分，有Kb列，是基础校验矩阵的校验位部分，有Mb列。其中Kb为正整数，且Kb＝Nb-Mb，其中，Nb是低密度奇偶校验码的基础校验矩阵的列数，Mb是低密度奇偶校验码的基础矩阵的行数；其中，在基础校验矩阵的系统位和校验位部分，各列的列重量可以相同也可以不同。列重量是指该列中非零元素(或者非-1元素)的个数。

针对相关技术中的纠错编码方案纠错能力不足的问题，目前尚未给出解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种纠错编码方法及装置，以至少解决相关技术中的纠错编码方案纠错能力不足的问题。