[发明专利]稀疏校验矩阵的存储方法和读取方法

说明书

本发明实施例适用于编解码技术领域，提供了一种稀疏校验矩阵的存储方法和读取方法，所示存储方法包括：获取在多进制LDPC码的编解码过程中使用的稀疏校验矩阵；确定所述稀疏校验矩阵中的非0元素，任一所述非0元素在所述稀疏校验矩阵中均具有相应的位置信息，所述位置信息包括行序号和列序号；针对所述稀疏校验矩阵的每一行，逐行存储所述每一行中的非0元素、所述非0元素的列序号，以及所述每一行的行分隔符；针对所述稀疏校验矩阵的每一列，逐列存储所述每一列中的非0元素、所述非0元素的行序号，以及所述每一列的列分隔符。本实施例在不明显增加存储空间的前提下，能够显著提高稀疏校验矩阵的索引效率和访问速度。

技术领域

本发明属于编解码技术领域，特别是涉及一种稀疏校验矩阵的存储方法、一种稀疏校验矩阵的存储装置、一种稀疏校验矩阵的读取方法、一种稀疏校验矩阵的读取装置、一种解码器及一种计算机可读存储介质。

背景技术

二进制LDPC(Binary Low-Density-Parity-Check，简称B-LDPC)码是一种具有稀疏校验矩阵的分组纠错码，适用于几乎所有的信道，可以以码长指数的形式快速接近香农理论的信道容量，是编码界近年来的研究热点。然而，当码长相对较短时，B-LDPC码的性能会出现一定程度的降低。因此，有学者在B-LDPC码的基础上提出了多进制LDPC(Non-BinaryLow-Density-Parity-Check，简称NB-LDPC)码。相对于B-LDPC码，特别是当码长较短时，NB-LDPC码理论上具有更优异的性能，目前，NB-LDPC码也开始逐渐被相关行业采纳为编码标准。例如，北斗卫星导航系统(BDS)。

但是，NB-LDPC码的应用也带来了更为复杂的解码算法。总体而言，NB-LDPC解码算法是一种基于置信度传播的迭代算法，常见的包括基本的置信度传播算法(BeliefPropagation，BP)、基于快速傅里叶变换的置信度传播算法(FFT-BP)和扩展最小和算法(Extended Minimum Sum，EMS)等。

如图1所示，是现有技术中NB-LDPC迭代解码算法的流程示意图。该流程包括如下步骤：

(1.1)初始化：初始化符号置信度，设置最大迭代次数等；

(1.2)变量节点更新(又称为水平更新或后向更新)：利用属于同一校验节点下的其他变量节点的信息更新当前变量节点的置信度；

(1.3)校验节点更新(又称垂直更新或前向更新)，利用属于同一变量节点的其他校验节点的信息更新当前校验节点的置信度；

(1.4)符号判决：选择置信度最大的符号输出；

(1.5)校验计算：对输出的符号进行校验，若通过校验，则解码成功，否则重复步骤(1.2)和(1.3)，继续进行迭代直至迭代次数超过设置的最大迭代次数。

对于NB-LDPC迭代解码算法，变量节点更新和校验节点更新需要频繁访问稀疏校验矩阵的整行和整列。其中，变量节点更新需要对稀疏校验矩阵逐列地进行计算，而校验节点更新则需要对稀疏校验矩阵逐行地进行计算。但在实际中，针对稀疏校验矩阵，为了节省其存储空间，通常利用其稀疏特性按照行或列的顺序存储其非0元素以及对应行和列序号。如图2所示，便是现有技术中常见的稀疏校验矩阵的存储示意图，上述存储方法根本不利于NB-LDPC迭代解码算法对稀疏校验矩阵逐行和逐列的非0元素进行快速索引。因此，为了降低NB-LDPC迭代解码算法的复杂度，有必要对稀疏校验矩阵的存储及读取方式进行优化。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种稀疏校验矩阵的存储方法和读取方法，以解决现有技术中采用NB-LDPC迭代解码算法进行编解码时，对于稀疏校验矩阵的存储及读取方式过于复杂的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种稀疏校验矩阵的存储方法，包括：

获取在多进制LDPC码的编解码过程中使用的稀疏校验矩阵；