[发明专利]一种低复杂度近似最大似然的多元LDPC码译码方法

说明书

一种低复杂度近似最大似然的多元LDPC码译码方法，解决了现有技术的多元LDPC码的迭代译码方法陷入险阱集不收敛的问题和多元LDPC码的近似最大似然译码方法复杂度较高的问题。本发明实现方法的步骤：进行迭代译码；多元形式到二元形式的转换；挑选删除比特位；挑选附加删除比特位；对二元判决序列进行比特删除操作；对删除序列进行二元列表纠删译码；构建候选码字列表；确定当前最小欧氏距离；将当前最小欧氏距离赋值给当前门限欧氏距离；译码结束。本发明通过将FFT‑QSPA算法级联复杂度较低的二元列表纠删译码LED译码方法，使得译码性能近似最大似然译码性能且译码复杂度较低。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，更进一步涉及信道编码技术领域中一种低复杂度近似最大似然的多元低密度奇偶检验LDPC(Low-Density Parity-Check)码译码方法。本发明可用于机器类通信、远程指令链路和智能测量网络等短帧长应用领域中的差错控制译码。

背景技术

多元低密度奇偶校验LDPC码自提出以来就引起了研究人员的关注。现有的研究结果表明，相比于二元低密度奇偶校验LDPC码，多元低密度奇偶校验LDPC码具有更好的纠错性能、更强的抗突发错误能力和更高的数据传输速率。

鉴于多元低密度奇偶校验LDPC码的上述优点，人们对多元低密度奇偶校验LDPC码的编译码方案做了许多研究。其中针对多元低密度奇偶校验LDPC码的译码方面，人们提出了多元和积译码算法QSPA(q-ary sum-product algorithm)、基于快速傅里叶变换的多元和积译码算法FFT-QSPA(fast Fourier transform based q-ary sum-productalgorithm)以及扩展最小和EMS(Extended Min-Sum)算法等迭代译码算法。由于低密度奇偶校验LDPC码的Tanner图中存在环，迭代译码算法成为了低密度奇偶校验LDPC码的一种次优译码算法。当迭代译码算法陷入陷阱集时，算法将不会收敛，进而导致译码失败。

北京航空航天大学在其申请的专利文献“低复杂度的多进制LDPC码译码方法”(申请公告日：2014年9月17日，申请公告号：CN104052501A)中公开了一种低复杂度的多进制低密度奇偶检验LDPC码译码方法。该专利申请中的译码方法在迭代中采用多进制符号的二进制表示简化码字信息置信度的表示方式，每次迭代通过校验节点的计算更新边信息的置信度，在变量节点的计算中引入加权加强变量节点对边信息的使用效率，并且采用二进制的信息更新方式计算码字信息和外信息。该发明码字每个符号的信息长度远低于现有方法中的长度，边信息仅有一个有限域符号及其置信度，具有很低的存储复杂度，变量节点和校验节点的计算主要为整数加法和整数比较运算，只有少量的有限域运算和乘法运算，具有很低的计算复杂度。该方法虽然较之传统置信度传播BP(Belief Propagation)译码方法在一定程度上降低了译码复杂度，但是，该方法仍然存在的不足之处是，陷入陷阱集后译码不收敛，导致译码失败。

Baldi等人在其发表的论文“A hybrid decoding scheme for short non-binaryLDPC codes”(IEEE Communications Letters,2014:2093-2096.)中提出了一种针对短码长多元低密度奇偶校验LDPC码的混合译码方法。该方法将置信度传播BP(BeliefPropagation)方法和分级统计译码OSD(Ordered Statistic Decoding)方法结合，很大程度上解决了迭代译码算法陷入陷阱集不收敛的问题，得到了近似最大似然的译码性能。该方法存在的不足之处是：分级统计译码OSD方法获取单个候选码字的计算复杂度较高而且需要获取的候选码字数量大，导致混合译码方法的整体计算复杂度高，译码效率低。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种低复杂度近似最大似然的多元低密度奇偶校验LDPC码译码方法，以较低复杂度解决了迭代译码算法陷入陷阱集不收敛的问题。