Ldpc譯碼方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種LDPC譯碼方法及裝置，包括：在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得校驗矩陣中對應行的變量節(jié)點的軟值信息絕對值，取該軟值信息絕對值中最小值和預定范圍內次小值，修正因子對最小值和次小值處理后獲得該對應行的外信息；及利用外信息對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新，其特征在于，還包括：對所得的更新后軟值信息進行硬判決并驗證是否滿足校驗矩陣；當滿足校驗矩陣時輸出外信息和更新后軟值信息；當不滿足校驗矩陣時對外信息提高可信度后再利用所得高信度外信息重新對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新，使得外信息更加可靠可加速收斂，可使得含有較低度數(shù)的變量節(jié)點能夠跳出陷阱集，提高低碼率譯碼性能。
【專利說明】
LDPC譯碼方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及編碼譯碼技術，具體涉及一種LDPC譯碼方法。
【背景技術】
[0002] 由于LDPC (Low-Density Parity-Check)碼優(yōu)越的性能而被廣泛應用于無線通信。 其中非規(guī)則的LDPC相對于規(guī)則的LDPC更加接近于香農極限?；谥眯艂鞑サ暮头e算法雖 然能夠獲得很好的譯碼門限，但是其校驗節(jié)點處理復雜度高，不利于硬件實現(xiàn)。最小和算法 及其改進算法可以顯著的降低算法實現(xiàn)復雜度，而且在一類規(guī)則的LDPC碼集中表現(xiàn)出較 低的性能損失，但是其應用到在非規(guī)則的LDPC碼集時，尤其是低碼率條件下存在很大的性 能損失。DVB-T2/S2標準中都使用了低碼率的非規(guī)則的LDPC碼。尤其是S2的1/4碼率，使 用歸一化的最小和算法（即便是合理的選擇了修正因子）SNR損失超過ldB。
[0003] 綜上所述，一種能夠使最小和算法在非規(guī)則LDPC碼，尤其是低碼率下表現(xiàn)出較好 性能的發(fā)明是必須的。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明解決的問題是最小和算法及其現(xiàn)有常用改進算法（歸一化的最小和算法、 偏移的最小和算法等）在一類非規(guī)則的LDPC譯碼中尤其是低碼率條件下表現(xiàn)出了較差的 性能。
[0005] 為解決上述問題，本發(fā)明的實施例提供了一種LDPC譯碼方法，包括如下步驟：在 一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得校驗矩陣中對應行的變量節(jié)點的軟值信息絕對值，取 該軟值信息絕對值中最小值和預定范圍內次小值，利用修正因子對最小值和次小值處理后 獲得該對應行的外信息；以及利用外信息對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新，其特征 在于，還包括如下步驟：對所得的更新后軟值信息進行硬判決并驗證是否滿足校驗矩陣； 當滿足校驗矩陣時，輸出外信息和更新后軟值信息；當不滿足校驗矩陣時，對外信息提高可 信度后再利用所得高信度外信息重新對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新。
[0006] 可選地，其中，子迭代是一次迭代劃分成若干次子迭代，劃分規(guī)則基于LDPC碼的 校驗矩陣結構和并行度需求。
[0007] 可選地，在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得對應行的變量節(jié)點的軟值信息絕 對值，其中，該對應行是子迭代中任意一行或并行多行。
[0008] 可選地，通過任意基于最小和算法的修正算法獲得對應行的外信息，
[0009] 可選地，其中，最小和算法至少包含：歸一化的最小和算法、或偏移的最小和算法、 或分度數(shù)的最小和算法、或變步長的最小和算法。
[0010] 可選地，其中，基于歸一化的最小和算法的修正算法獲得外信息步驟，包含：對于 最小值的變量節(jié)點，外信息絕對值等于次小值乘以修正因子；對于非最小值的變量節(jié)點，外 信息絕對值等于最小值乘以修正因子。
[0011] 可選地，其中，基于偏移的最小和算法的修正算法獲得外信息步驟，包含：對于最 小值的變量節(jié)點，外信息的絕對值等于次小值減去修正因子后和零相比較選取的較大值； 對于非最小值的變量節(jié)點，外信息的絕對值等于最小值減去修正因子后和零相比較選取的 較大值。
[0012] 可選地，其中，對外信息按照預定可信度處理規(guī)則提高可信度，該預定可信度處理 規(guī)則包含：不改變外信息符號前提下，增加外信息的絕對值。
[0013] 可選地，其中，當外信息通過歸一化的最小和算法獲得時，預定可信度處理規(guī)則包 含：增大修正因子。
[0014] 可選地，其中，當外信息通過偏移的最小和算法獲得時，預定可信度處理規(guī)則包 含：減小修正因子。
[0015] 另外，本發(fā)明的實施例還提供了一種LDPC譯碼裝置，包括：外信息第一次計算模 塊，在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得校驗矩陣中對應行的變量節(jié)點的軟值信息絕對 值，取該軟值信息絕對值中最小值和預定范圍內次小值，利用修正因子對最小值和次小值 處理后獲得該對應行的外信息；以及變量節(jié)點更新模塊，利用外信息對該對應行所有變量 節(jié)點進行軟值更新，其特征在于，還包括：校驗行判決模塊，對所得的更新后軟值信息進行 硬判決并驗證是否滿足校驗矩陣；以及外信息第二次計算模塊，當不滿足校驗矩陣時，對外 信息提高可信度后再利用所得高信度外信息重新對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新。
[0016] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明技術方案具有以下有益效果：
[0017] 根據(jù)本發(fā)明實施例提供的LDPC譯碼方法及譯碼裝置，由于本發(fā)明中每次子迭代 獲得的外信息會根據(jù)更新后軟值信息與校驗矩陣的驗證結果來被輸出或再次處理，使得外 信息更加可靠，可加速收斂，進一步地，利用增加外信息量來提高可信度可使得含有較低 度數(shù)的變量節(jié)點能夠跳出陷阱集（trapping set)，而低碼率的LDPC含有更多的低度數(shù)的 變量節(jié)點，從而本發(fā)明能更明顯地提高低碼率譯碼性能，另外，采用歸一化的最小和算法或 偏移的最小和算法，及增加校驗矩陣判決，并不會帶來硬件成本的增加。需說明的是，本發(fā) 明應用于任何一種LDPC碼字均可獲得很好性能，并非限制于基于DVB-T2/S2的LDPC碼字。
【附圖說明】
[0018] 圖1是本發(fā)明實施例的LDPC譯碼方法中外信息處理的流程示意圖；
[0019] 圖2是本發(fā)明實施例的LDPC校驗矩陣的示意圖；
[0020] 圖3是本發(fā)明的LDPC譯碼裝置的示意框圖；
[0021] 圖4是本發(fā)明的LDPC譯碼裝置中外信息第一次計算模塊的示意圖；以及
[0022] 圖5是本發(fā)明的LDPC譯碼裝置中外信息第二次計算模塊的示意圖。
【具體實施方式】
[0023] 發(fā)明人發(fā)現(xiàn)已有技術中是最小和算法及其現(xiàn)有常用改進算法（歸一化的最小和 算法、偏移的最小和算法等）在一類非規(guī)則的LDPC譯碼中尤其是低碼率條件下表現(xiàn)出了較 差的性能這樣的問題。
[0024] 針對上述問題，發(fā)明人經(jīng)過研究，提供了一種LDPC譯碼方法及譯碼裝置，由于本 發(fā)明中每次子迭代獲得的外信息會根據(jù)更新后軟值信息與校驗矩陣的驗證結果來被輸出 或再次處理，使得外信息更加可靠，可加速收斂，進一步地，利用增加外信息量來提高可信 度可使得含有較低度數(shù)的變量節(jié)點能夠跳出陷講集（trapping set)，而低碼率的LDPC含 有更多的低度數(shù)的變量節(jié)點，從而本發(fā)明能更明顯地提高低碼率譯碼性能，另外，采用歸 一化的最小和算法或偏移的最小和算法，及增加校驗矩陣判決，并不會帶來硬件成本的增 加。需說明的是，本發(fā)明應用于任何一種LDPC碼字均可獲得很好性能，并非限制于基于 DVB-T2/S2 的 LDPC 碼字。
[0025] 為了使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更為明顯易懂，下面結合附圖對本發(fā) 明的【具體實施方式】做詳細的說明。
[0026] 圖1是本發(fā)明實施例的LDPC譯碼方法中外信息處理的流程示意圖。
[0027] 本實施例中LDPC譯碼方法，包括如下步驟：
[0028] 步驟（一）：在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得校驗矩陣中對應行的變量節(jié)點 的軟值信息絕對值，取該軟值信息絕對值中最小值和預定范圍內次小值，利用修正因子對 所述最小值和所述次小值處理后獲得該對應行的外信息；以及
[0029] 步驟（二）：利用外信息對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新，
[0030] 步驟（三）：對所得的更新后軟值信息進行硬判決并驗證是否滿足校驗矩陣；
[0031] 步驟（四）：當滿足校驗矩陣時，輸出所述外信息和所述更新后軟值信息；以及
[0032] 步驟（五）：當不滿足校驗矩陣時，對所述外信息提高可信度后再利用所得高信度 外信息重新對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新。
[0033] 整體來說，本實施例通過提高外信息的可靠度來實現(xiàn)LDPC譯碼。具體的措施是對 第一次外信息進行校驗，當不滿足校驗矩陣時，認為該校驗行更新后的變量節(jié)點可靠度不 夠，需要增加外信息量從而提高該錯誤行內變量節(jié)點的可靠度。以下結合LDPC校驗矩陣Η 說明該發(fā)明。
[0034] 如圖1所示，【具體實施方式】的步驟如下：
[0035] 步驟S1 :初始化步驟，該初始化步驟包含以下：
[0036] 初始化所有變量節(jié)點：Tn= llr η，0彡η < &
[0037] 其中，llrn是解映射輸出的軟值信息，N ldp。是LDPC碼長。
[0038] 初始化所有校驗節(jié)點：En= 0, 0彡η < P ldpc。
[0039] 其中，？_是LDPC校驗行長度。
[0040] 設置LDPC最大迭代次數(shù)IMAX和每次子迭代的并行度P，最大迭代次數(shù)I MAX和并行 度P根據(jù)LDPC校驗矩陣Η的并行度、系統(tǒng)吞吐量和系統(tǒng)時鐘頻率。
[0041] 圖2是本發(fā)明實施例的LDPC校驗矩陣的示意圖。
[0042] 如圖2所示，LDPC校驗矩陣10包含多個P行P列的子迭代矩陣20。在每次子迭 代內選取校驗矩陣的P行，即子迭代的并行度。并行讀取P行內的每一行對應變量節(jié)點τ η， 并分別計算其絕對值|τη|和符號sign (Τη)。子迭代是一次迭代劃分成若干次子迭代，子迭 代的并行度等劃分規(guī)則基于LDPC碼的校驗矩陣結構和并行度需求。
[0043] 步驟S2 :繼續(xù)結合圖1來看，根據(jù)歸一化最小和算法計算其外信息，選
[0044] 步驟S3 :利用得到的外信息E"對當前行內的所有變量節(jié)點T n進行軟值更新，得到 ?" n，即Τ' 。步驟S4:更新后的變量節(jié)點取符號位后代入校驗矩陣也就是校驗 方程，并判斷其是否滿足該校驗矩陣。
[0045] 步驟S5 :如果校驗更新后的變量節(jié)點軟值信息滿足校驗方程，則把E"作為該行的 外信息輸出，Τ' n作為更新后的變量節(jié)點軟值信息輸出。
[0046] 步驟S6 :如果不滿足校驗方程，則選擇修正因子a i并重新第二次計算外信息：
[0047]
[0048] 其中，修正因子a i的選擇應當稍大于修正因子α。以增加外信息量。
[0049] 步驟S7:利用更新后的外信息Ε' "重新對1\進行更新：Τ" η=Τη+Ε'
[0050] 步驟S8:把外信息Ρ "和變量節(jié)點的軟信息Τ" "作為最終輸出。
[0051] -次迭代完成后，所有變量節(jié)點的軟信息取符號位后代入校驗矩陣，如果所有校 驗行滿足則跳出迭代，譯碼成功。否則進行下一次迭代直至達到最大迭代次數(shù)后退出。
[0052] 獲得每一行外信息的方法除了歸一化的最小和算法之外，常用的另外一種算法是 偏移的最小和算法。基于偏移的最小和算法的外信息計算公式來第一次計算外信息：
[0053]
[0054] 其中，β。固定參數(shù)，和噪聲功率相關。更新外信息的方法略有不同。當校驗方程不 滿足時，減小固定參數(shù)并代入上述公式進行第二次計算外信息得到Ε' "，在此對于第 二次計算外信息，再利用更新后的外信息對軟值信息進行更新得到更新后軟值信息Τ" η， 并把外信息Ε' "和變量節(jié)點的軟信息Τ" "作為最終輸出。
[0055] 其他任何一種基于最小和算法的修正算法也可以應用到上述計算外信息的過程 中，包括：歸一化的最小和算法、或偏移的最小和算法、或分度數(shù)的最小和算法、或變步長的 最小和算法等。
[0056] 針對其中一種，基于歸一化的最小和算法的修正算法獲得外信息步驟，包含：對于 最小值的變量節(jié)點，外信息絕對值等于次小值乘以修正因子；對于非最小值的變量節(jié)點，外 信息絕對值等于最小值乘以修正因子。
[0057] 針對其中另一種，基于偏移的最小和算法的修正算法獲得外信息步驟，包含：對 于最小值的變量節(jié)點，外信息的絕對值等于次小值減去修正因子后和零相比較選取的較大 值；對于非最小值的變量節(jié)點，外信息的絕對值等于最小值減去修正因子后和零相比較選 取的較大值。
[0058] 需說明的是，在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得對應行的變量節(jié)點的軟值信 息絕對值，其中，該對應行是子迭代中任意一行或并行多行。
[0059] 由上述步驟可知，是按照預定可信度處理規(guī)則對外信息來提高可信度的，該預定 可信度處理規(guī)則包含：不改變外信息符號前提下，增加外信息的絕對值。那么，當外信息通 過歸一化的最小和算法獲得時，預定可信度處理規(guī)則包含：增大修正因子（例如對修正因 子α。進行增大得到修正因子α 從而在第二次計算獲得外信息時，將最小值或次小值乘 以增大后的修正因子。當外信息通過偏移的最小和算法獲得時，預定可信度處理規(guī)則包含： 減小修正因子（例如減小修正因子β。)，從而在第二次計算獲得外信息時，將最小值或次小 值減去減小后的修正因子β i和零比較取較大值。
[0060] 圖3是本發(fā)明的LDPC譯碼裝置的示意框圖。
[0061] 本發(fā)明的實施例還提供了一種LDPC譯碼裝置。在本實施例中，如圖3所示，LDPC 譯碼裝置30,包括：初始化單元40、含有對K行進行第k行外信息處理子單元51的子迭代 單元50、以及迭代終止判決單元60。
[0062] 第k行外信息處理子單元51包含：外信息第一次計算模塊511、變量節(jié)點更新模 塊512、校驗行判決模塊513、圖中未顯示的輸出模塊、外信息第二次計算模塊514。
[0063] 外信息第一次計算模塊511，在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得校驗矩陣中對 應行的變量節(jié)點的軟值信息絕對值，取該軟值信息絕對值中最小值和預定范圍內次小值， 利用修正因子對所述最小值和所述次小值處理后獲得該對應行的外信息。
[0064] 變量節(jié)點更新模塊512,利用外信息對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新。
[0065] 校驗行判決模塊513,對所得的更新后軟值信息進行硬判決并驗證是否滿足校驗 矩陣。
[0066] 輸出模塊在滿足校驗矩陣時，直接輸出外信息和更新后軟值信息。
[0067] 外信息第二次計算模塊514在不滿足校驗矩陣時，對所述外信息提高可信度后再 利用所得高信度外信息重新對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新。
[0068] 圖4是本發(fā)明的LDPC譯碼裝置中外信息第一次計算模塊的示意圖。
[0069] 如圖4所示，外信息第一次計算模塊511包含比較器和乘法器，通過利用修正因子 α。第一次得到外信息。
[0070] 圖5是本發(fā)明的LDPC譯碼裝置中外信息第二次計算模塊的示意圖。
[0071] 如圖5所示，外信息第二次計算模塊514包含乘法器，通過利用修正因子a i α。第 二次得到外信息，作為高信度外信息。
[0072] 本實施中所提供的LDPC譯碼裝置與上述實施例中LDPC譯碼方法相對應，那么裝 置中所具有的結構和技術要素可由生成方法相應轉換形成，在此省略說明不再贅述。
[0073] 本發(fā)明雖然已以較佳實施例公開如上，但其并不是用來限定本發(fā)明，任何本領域 技術人員在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內，都可以利用上述揭示的方法和技術內容對本發(fā) 明技術方案做出可能的變動和修改，因此，凡是未脫離本發(fā)明技術方案的內容，依據(jù)本發(fā)明 的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化及修飾，均屬于本發(fā)明技術方案 的保護范圍。
【主權項】
1. 一種LDPC譯碼方法，包括如下步驟： 在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得校驗矩陣中對應行的變量節(jié)點的軟值信息絕對 值，取該軟值信息絕對值中最小值和預定范圍內次小值，利用修正因子對所述最小值和所 述次小值處理后獲得該對應行的外信息；以及 利用外信息對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新，其特征在于，還包括如下步驟： 對所得的更新后軟值信息進行硬判決并驗證是否滿足校驗矩陣； 當滿足校驗矩陣時，輸出所述外信息和所述更新后軟值信息； 當不滿足校驗矩陣時，對所述外信息提高可信度后再利用所得高信度外信息重新對該 對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新。2. 如權利要求1所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 其中，所述子迭代是一次迭代劃分成若干次子迭代，劃分規(guī)則基于LDPC碼的校驗矩陣 結構和并行度需求。3. 如權利要求1所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得對應行的變量節(jié)點的軟值信息絕對值， 其中，該對應行是子迭代中任意一行或并行多行。4. 如權利要求1所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 通過任意基于最小和算法的修正算法獲得所述對應行的所述外信息。5. 如權利要求4所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 其中，所述最小和算法至少包含： 歸一化的最小和算法、或偏移的最小和算法、或分度數(shù)的最小和算法、或變步長的最 小和算法。6. 如權利要求5所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 其中，基于所述歸一化的最小和算法的修正算法獲得所述外信息步驟，包含：對于最小 值的變量節(jié)點，所述外信息絕對值等于所述次小值乘以修正因子；對于非最小值的變量節(jié) 點，所述外信息絕對值等于所述最小值乘以修正因子。7. 如權利要求5所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 其中，基于所述偏移的最小和算法的修正算法獲得所述外信息步驟，包含：對于最小值 的變量節(jié)點，所述外信息的絕對值等于次小值減去修正因子后和零相比較選取的較大值； 對于非最小值的變量節(jié)點，所述外信息的絕對值等于最小值減去修正因子后和零相比較選 取的較大值。8. 如權利要求1所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 其中，對所述外信息按照預定可信度處理規(guī)則提高可信度，該預定可信度處理規(guī)則包 含：不改變外信息符號前提下，增加外信息的絕對值。9. 如權利要求8所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 其中，當外信息通過歸一化的最小和算法獲得時，所述預定可信度處理規(guī)則包含：增大 所述修正因子。10. 如權利要求8所述的LDPC譯碼方法，其特征在于， 其中，當外信息通過偏移的最小和算法獲得時，所述預定可信度處理規(guī)則包含：減小所 述修正因子。11. 一種LDPC譯碼裝置，包括： 外信息第一次計算模塊，在一次子迭代內校驗節(jié)點處理中，獲得校驗矩陣中對應行的 變量節(jié)點的軟值信息絕對值，取該軟值信息絕對值中最小值和預定范圍內次小值，利用修 正因子對所述最小值和所述次小值處理后獲得該對應行的外信息；以及 變量節(jié)點更新模塊，利用外信息對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新，其特征在于， 還包括： 校驗行判決模塊，對所得的更新后軟值信息進行硬判決并驗證是否滿足校驗矩陣；以 及 外信息第二次計算模塊，當不滿足校驗矩陣時，對所述外信息提高可信度后再利用所 得高信度外信息重新對該對應行所有變量節(jié)點進行軟值更新。
【文檔編號】H03M13/11GK105991141SQ201510083015
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年2月15日
【發(fā)明人】韓雄川, 黃戈, 梁偉強
【申請人】上海高清數(shù)字科技產(chǎn)業(yè)有限公司