本發(fā)明涉及一種適用于SSD的權(quán)值多比特翻轉(zhuǎn)LDPC譯碼方法。
背景技術(shù)：
：隨著互聯(lián)網(wǎng)和社會各領(lǐng)域信息化系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)正在爆炸式增長，使得大容量存儲系統(tǒng)在可靠性和讀寫性能等方面均面臨巨大挑戰(zhàn)。以新型的NANDFlash作為存儲介質(zhì)的固態(tài)硬盤(Solid-StateDrive，SSD)因為其具有高性能、低功耗等優(yōu)良特點，已經(jīng)逐步被應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)、軍事、車載、航空等諸多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)存儲中，也為構(gòu)建大容量存儲系統(tǒng)提供了更多發(fā)展機遇。采用Flash介質(zhì)構(gòu)建高容錯、高效能的大容量固態(tài)存儲系統(tǒng)，是存儲系統(tǒng)的主要發(fā)展趨勢之一。盡管研究者們針對固態(tài)硬盤展開了多方面的研究，取得了一系列相關(guān)成果，但是固態(tài)存儲系統(tǒng)的糾錯編碼技術(shù)卻仍然是沿襲著傳統(tǒng)的磁存儲系統(tǒng)的傳統(tǒng)糾錯碼(ECC，ErrorCorrectionCode)技術(shù)，針對Flash介質(zhì)和固態(tài)硬盤的差錯特性的相關(guān)研究并不廣泛深入。同時隨著云計算應(yīng)用的不斷擴大，更多IT廠商紛紛建立自己的數(shù)據(jù)中心，不僅僅是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，一些傳統(tǒng)的IT廠商也開始著重對于數(shù)據(jù)中心的開發(fā)。由于數(shù)據(jù)中心的規(guī)模龐大，數(shù)以萬計的傳統(tǒng)磁介質(zhì)存儲設(shè)備帶來的能耗成本巨大，且I/O性能瓶頸問題突出，這給了固態(tài)硬盤廣闊的市場空間，固態(tài)存儲系統(tǒng)的低功耗、高性能、低噪聲等特點為大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的發(fā)展提供了更大的空間，成為未來數(shù)據(jù)中心或云計算的首選配置。因此，采用高性能固態(tài)存儲系統(tǒng)構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)中心是存儲系統(tǒng)未來的主要發(fā)展趨勢之一。IDC的研究報告預(yù)計固態(tài)存儲系統(tǒng)的銷售額從2010年(24億美金)開始將以每年105％的速度增長，且將達到100億美金/年，被IDC評為存儲領(lǐng)域十大新技術(shù)之一。同時IDC研究數(shù)據(jù)顯示，2014年全球數(shù)據(jù)存儲總量將增長到2.16ZB。當(dāng)前NANDFlash被廣泛應(yīng)用于與存儲相關(guān)的各個領(lǐng)域，作為具有優(yōu)異性能的存儲介質(zhì)，特別是在固態(tài)硬盤的應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，然而受限于NANDFlash的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，如何提高并確保NANDFlash的可靠性是閃存研究的重大課題之一。NANDFlash通過糾錯碼ECC解決誤碼問題，發(fā)展過程中上使用過RS碼(Reed-Solomn)，以及BCH碼(Bose-Chauhuri-Hocquenghem)作為糾錯碼[2][3]，然而隨著Flash工藝進步，單個Flash存儲單元Cell中存儲的比特增加，由最開始的SLC(Single-Level-Cell)到MLC(Multi-Level-Cell)以及TLC，存儲密度大幅增加，且存儲空間不斷縮小，特別Flash是工藝達到25nm以下，NANDFlash誤碼率急劇上升，傳統(tǒng)的糾錯碼機制已經(jīng)無法滿足日益發(fā)展的閃存需求，作為以一種具有卓越的糾錯性能和并行快速譯碼等特點的糾錯碼，低密度奇偶校驗碼(Low-Density-Parity-Check-Code,LDPC)在信道編碼領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，在閃存糾錯領(lǐng)域LDPC碼近年來也被采用。NANDFlash閃存的高存儲密度、低成本等特點，對LDPC碼提出了高碼率、長碼、高性能和低復(fù)雜度的要求。因此，研究新的適用于NANDFlash的高效的譯碼技術(shù)具有重要的意義?？傊S著Flash工藝深入到25nm甚至以下，且結(jié)構(gòu)從SLC到MLC再到TLC，存儲容量越來越大，數(shù)據(jù)差錯率也越來越高，目前固態(tài)存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)容錯卻仍然依賴于傳統(tǒng)磁存儲系統(tǒng)的一些糾錯技術(shù)，已經(jīng)不完全符合固態(tài)存儲介質(zhì)的技術(shù)特點，難以充分發(fā)揮其性能優(yōu)勢。因此，研究符合固態(tài)存儲系統(tǒng)隨機差錯特性的糾錯編碼技術(shù)，并研發(fā)高容錯的糾錯編碼芯片，對于確保大容量固態(tài)存儲系統(tǒng)的可靠性，具有十分重要的意義。LDPC碼即LowDensityParityCheckCode，是由Gallager由上世紀(jì)60年代提出的一類基于奇偶校驗矩陣定義的線性分組碼，因其校驗矩陣含有少量的非零元素，因而得其名。LDPC碼因其編碼率高，譯碼速度快，不可檢測錯誤少，硬件實現(xiàn)簡單以及發(fā)生錯誤平臺比較低等很多優(yōu)點成為近些年來研究的熱點。Bit-Flipping是LDPC的一類代表性硬譯碼方法，有很多版本，基本思想主要是基于Gallager提出的硬譯碼，根據(jù)信息位的不滿足方程數(shù)與滿足方程數(shù)的對比，進行翻轉(zhuǎn)判決。由于Bit-Flipping譯碼過程只有簡單運算，其特點是硬件開銷小、計算復(fù)雜度小、運算速度快，但糾錯性能相對不佳，譯碼收斂速度緩慢。Zhao對傳統(tǒng)的Bit-Flipping方法進行了改進，稱為NBF(NovelBit-Flipping)方法，NBF解決了傳統(tǒng)方法在譯碼過程中的全局搜索，采用的方法是通過動態(tài)改變翻轉(zhuǎn)閥值，實驗表明該方法能效地提高譯碼速度，同時節(jié)約硬件設(shè)計開銷，但缺點在于糾錯性能進一步損失。YuPengHu等人根據(jù)研究NANDFlash錯誤特點，提出了基于閃存主要錯誤區(qū)間的譯碼策略，通過錯誤區(qū)間策略有效區(qū)分錯誤比特位和正確比特位，該方案能夠有效提高譯碼效率和譯碼糾錯能力。ZhangT等人根據(jù)閃存生命周期不同階段錯誤特點提出了HybridHard/Soft的軟硬判決混譯碼策略方法，由于閃存不同生命周期階段錯誤率有差別，所以一種混合譯碼策略被提出，生命周期早期階段采用硬判決Bit-Flipping或者Min-Sum譯碼方法，當(dāng)譯碼不成功時調(diào)用高精度判決Min-Sum譯碼方法，一定程度提高了整體譯碼糾錯能力和譯碼速度，但明顯缺陷是硬件開銷大，譯碼性能提升有限。Wu等根據(jù)校驗方程滿足與否，采用不同修正因子對最小和方法進行修正，在低信噪比的條件下，得到了比采用單一修正因子更好的譯碼性能，但是該方法在應(yīng)用于碼長較小的LDPC碼時存在比較高的地板效應(yīng)，即在較高信噪比條件下仍有大于10-6量級的誤碼率。如上所述，這些研究者從不同方面對LDPC碼的譯碼方法進行了研究，在特定的條件下，都獲得了比較好的譯碼性能。目前LDPC糾錯碼中存在的譯碼技術(shù)主要有軟譯碼Soft-decision，硬譯碼hard-decision和混合譯碼。Soft-decision以軟信息作為輸入，經(jīng)過和、乘甚至對數(shù)等運算進行譯碼，特點是糾錯能力強，譯碼并行性高，收斂速度快，接近香農(nóng)極限，但是計算復(fù)雜度大，硬件實現(xiàn)難度大。在高速存儲系統(tǒng)中，因為需要精度高的軟信息，準(zhǔn)確讀取存儲單元的電壓值帶來的延遲占據(jù)整個譯碼過程所花時間的絕大部分，制約了譯碼速度的提高，提高吞吐量困難。Hard-decision譯碼以簡單的0和1作為輸入，譯碼過程只有簡單整數(shù)運算，因此其特點是硬件開銷小、計算復(fù)雜度小、運算速度快。但是它有一個致命的缺現(xiàn)，糾錯能力差，譯碼收斂速度慢，原因如下：第一，基于異或運算校驗矩陣，在譯碼過程中，偶數(shù)個位翻轉(zhuǎn)會引入錯誤的伴隨式信息，并且錯誤的伴隨式信息在后續(xù)譯碼過程中將會傳播，導(dǎo)致單純依賴伴隨式信息難以準(zhǔn)確譯碼，難以正確收斂；第二，在hard-decision譯碼中位翻轉(zhuǎn)搜索具有最大可靠性因子過程是全局的，全局搜索過程使得譯碼呈現(xiàn)偽并行譯碼；第三，硬判決操作會損失掉大部分的信道信息，導(dǎo)致信道信息利用率很低?；旌献g碼是一種比較理想的譯碼的方式，因為此種方法綜合了soft-decision的軟信息和hard-decision的譯碼速度。該類方法因為引入信道軟信息有效提高了譯碼糾錯能力，并且譯碼計算復(fù)雜度上同BF方法相差不大。本發(fā)明的譯碼方法是在該類方法的基礎(chǔ)上進行改進提出。近來一系列的關(guān)于提高BF混合譯碼方法糾錯性能，以及提高收斂速度的研究成果被提出，如WeightedBF(WBF)、ModifiedWBF(MWBF)、CombinedModifiedWBF(CMWBF)、ParallelWBF(PWBF)、CandidatebitBF(CBBF)等譯碼方法，這一類譯碼方法又叫做基于軟信息加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)方法。由于提高譯碼方法收斂速度、降低譯碼平均迭代次數(shù)是提高譯碼器吞吐率的有效辦法，因此提高譯碼并行性，同時降低譯碼器設(shè)計的硬件開銷，并同時能夠有效保證譯碼器有較高糾錯能力是譯碼器研究的關(guān)鍵?，F(xiàn)有各種傳統(tǒng)BF以及WBF譯碼方法基本譯碼流程如圖1所示，可以看到在每次迭代譯碼過程中包含三個主要步驟：Step1對于每個給定的硬判決碼字所有比特，計算每個比特來自校驗方程的可信度信息，設(shè)為Ei；Step2全局搜索具有最大Ei(或者最大的q個Ei)；Step3翻轉(zhuǎn)所有具有最大Ei(或者最大q個Ei)對應(yīng)比特。其中Step3在Step2完成全局搜索后才能執(zhí)行，譯碼器在此過程中需要存儲所有Ei，并且異步執(zhí)行的串行設(shè)計，限制了譯碼速度。分析圖1可知，現(xiàn)有的各種改進BForWBF方法，在每次迭代譯碼過程中將涉及到全局搜索操作(搜索具有最大Ei的比特位)，然后權(quán)值翻轉(zhuǎn)特定位比特。這樣的串行設(shè)計將會導(dǎo)致在譯碼器設(shè)計過程中存在連個缺點：(i)譯碼器需要存儲大量中間數(shù)據(jù)，導(dǎo)致大量的硅緩存空間開銷；(ii)更為需要注意的是譯碼器譯碼過程中必須先完成全局搜索操作，然后才能執(zhí)行翻轉(zhuǎn)操作，使得并行譯碼受阻，導(dǎo)致有限的譯碼吞吐率。為了解決以上兩個缺陷，尤其是譯碼無法并行，以及現(xiàn)有權(quán)值WBF譯碼方法權(quán)值不能更新而導(dǎo)致譯碼容易進入相同比特循環(huán)翻轉(zhuǎn)的陷進，嚴(yán)重影響譯碼收斂速度。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，針對現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種適用于SSD的權(quán)值多比特翻轉(zhuǎn)LDPC譯碼方法。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種適用于SSD的權(quán)值多比特翻轉(zhuǎn)LDPC譯碼方法，包括以下步驟：1)初始化非負參數(shù)因子α，以及碼字比特翻轉(zhuǎn)權(quán)值序列U＝[u1,u2,u3,...,un]，ui＝α|yi|，其中，設(shè)定最大迭代次數(shù)Kmax，初始迭代次數(shù)k＝1；i＝1,2,…n；2)根據(jù)初始判決序列Z計算獲得伴隨式S，S＝ZHT，如果S＝0或者k達到最大迭代次數(shù)Kmax，則停止譯碼，輸出譯碼結(jié)果；如果以上條件都不滿足則計算可靠性中間參數(shù)因子wm：wm=minn∈N(m)|yn|;]]>其中，N(m)＝{n:hm,n＝1}；hm,n為校驗矩陣H中的元素，H＝(hm,n),1≤m≤M,1≤n≤N，M為校驗矩陣的行，N為碼長，；yn為第n個信道的軟信息；3)計算碼字比特可信度因子En：En=Σm∈M(n)(2sm-1)wm;]]>其中，M(n)＝{m:hm,n＝1}；sm表示伴隨式S中的元素；4)根據(jù)碼字比特可信度因子En，并根據(jù)設(shè)定的翻轉(zhuǎn)規(guī)則，對被判定為錯誤比特位的比特進行翻轉(zhuǎn)，得到翻轉(zhuǎn)后的序列Zk；5)重新根據(jù)S＝ZkHT計算伴隨式S；如果當(dāng)前計算得到的S＝0，或者迭代次數(shù)k達到k+1＞Kmax，停止迭代譯碼，輸出當(dāng)前譯碼結(jié)果；否則返回步驟3)，并且將k值加1。非負參數(shù)因子α的獲取過程為：使用碼率R＝90％的長度N＝2KB的碼字進行實驗，碼字初始錯誤率RBER＝0.01和RBER＝0.007，校驗矩陣列重分別取dv＝3、dv＝4和dv＝5，最大迭代次數(shù)上限Kmax＝100，當(dāng)校驗矩陣列重dv＝3時，α取值為[0.825,0.85]；當(dāng)校驗矩陣列重dv＝4時，α取值為[0.85,0.875]；當(dāng)校驗矩陣列重dv＝5時，α取值為[0.9,0.95]。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所具有的有益效果為：本發(fā)明有效提升了高速存儲系統(tǒng)中吞吐量；克服了譯碼過程中優(yōu)先比特翻轉(zhuǎn)搜索具有最大可靠性因子的全局搜索操作，并提高糾錯能力；同時優(yōu)化了糾錯能力和運算速度之間的制約，有效實現(xiàn)并行譯碼。附圖說明圖1為現(xiàn)有各種傳統(tǒng)BF以及WBF譯碼方法基本譯碼流程圖；圖2為本發(fā)明WMBF譯碼流程圖；圖3為本發(fā)明WMBF譯碼器FlipLogic模塊設(shè)計圖；圖4為本發(fā)明列重為5時，標(biāo)準(zhǔn)WBF譯碼方法與本發(fā)明方法糾錯能力對比圖；圖5為本發(fā)明列重為3時，標(biāo)準(zhǔn)WBF譯碼方法與本發(fā)明方法糾錯能力對比圖；圖6為本發(fā)明列重為5時，標(biāo)準(zhǔn)WBF譯碼方法與本發(fā)明方法譯碼平均迭代次數(shù)對比圖；圖7為本發(fā)明列重為3時，標(biāo)準(zhǔn)WBF譯碼方法與本發(fā)明方法譯碼平均迭代次數(shù)對比圖；圖8為RBER＝0.01對應(yīng)的α取值與譯碼成功率曲線圖；圖9為RBER＝0.007對應(yīng)的α取值與譯碼成功率曲線圖。具體實施方式本發(fā)明WMBF方法的整個譯碼流程大致分三個步驟，第一步是根據(jù)讀取的信道軟信息Y＝[y1,y2,y3,...,yN]設(shè)置碼字比特翻轉(zhuǎn)權(quán)值因子U＝[u1,u2,u3,...,uN],ui＝α|yi|；第二步是計算碼字比特可靠性因子Ei；第三步是根據(jù)翻轉(zhuǎn)規(guī)則進行翻轉(zhuǎn)譯碼和更新碼字比特翻轉(zhuǎn)權(quán)值因子。圖2給出了WMBF譯碼流程說明。假設(shè)(N,K)(dv,dc)是一個LDPC碼字C，其中碼長為N，信息比特序列長K，變量節(jié)點度為dv，校驗節(jié)點度為dc。校驗LDPC校驗矩陣為H＝(hm,n),1≤m≤M,1≤n≤N。經(jīng)過調(diào)制后傳輸序列為X，加噪(高斯噪聲)模擬后實際從NANDFlash閃存中讀出信道軟信息序列為Y(Soft-Information)，初始硬判決序列為Z。伴隨式矩陣S＝Z*HT(mod2)；假設(shè)校驗矩陣中同校驗節(jié)點相關(guān)的比特節(jié)點集合為N(m)＝{n:hm,n＝1}，同比特節(jié)點相關(guān)的校驗節(jié)點集合為M(n)＝{m:hm,n＝1}。比特判別翻轉(zhuǎn)權(quán)值序列U＝[u1,u2,u3,...,uN]，其中ui＝α|yi|(其中α是一個非負參數(shù)因子，同檢驗矩陣列重成相關(guān)，可以通過大量仿真實驗獲得最優(yōu)值)，設(shè)定譯碼最大迭代次數(shù)為Kmax。準(zhǔn)備步驟：將原始信息k位經(jīng)過生成矩陣G生成含有m位冗余信息的n位碼字，將之保存在閃存中，其中n＝m+k。初始化設(shè)定相關(guān)參數(shù)，如α參數(shù)，以及碼字比特翻轉(zhuǎn)權(quán)值序列U＝[u1,u2,u3,...,un]，其中ui＝α|yi|，設(shè)定最大迭代次數(shù)Kmax，初始迭代次數(shù)k＝1；步驟一：根據(jù)初始判決序列Z計算獲得伴隨式Sm如果Sm＝0或者k達到停止譯碼輸出結(jié)果；如果以上條件都不滿足則計算可靠性中間參數(shù)因子：wm=minn∈N(m)|yn|]]>步驟二：計算碼字比特可信度因子En：En=Σm∈M(n)(2sm-1)wm]]>步驟三：根據(jù)計算獲得碼字比特可信度因子En，并根據(jù)設(shè)定的翻轉(zhuǎn)規(guī)則，對被判定為錯誤比特位的比特進行翻轉(zhuǎn)，得到翻轉(zhuǎn)后的序列Zk。翻轉(zhuǎn)規(guī)則與錯誤比特判別標(biāo)準(zhǔn)更新策略如下：ifEi-ui≥0thenzi=mod(zi+1,2)andui=EiifAllEi<uiargmax(Ei),andzi=mod(ziEmax+1,2),i=(1,2,3,.N).]]>步驟四：重新根據(jù)S＝ZHT計算伴隨式Sm；如果當(dāng)前計算Sm＝0；或者迭代次數(shù)k達到k+1＞Kmax；停止迭代譯碼輸出當(dāng)前譯碼結(jié)果；否則返回步驟二。并且k＝k+1；WMBF方法中翻轉(zhuǎn)函數(shù)由兩部分組成，可以視為來自校驗方程的碼字比特可靠性因子，ui＝α|yi|視為碼字比特翻轉(zhuǎn)權(quán)值因子。在每一次迭代過程中，翻轉(zhuǎn)函數(shù)會將Ei＞ui的比特進行翻轉(zhuǎn)，此比特對應(yīng)的伴隨式在下一次迭代時得到更新，因此來自校驗方程的可靠度信息得到了更新然而，現(xiàn)有權(quán)值比特翻轉(zhuǎn)方法中翻轉(zhuǎn)權(quán)值并未改變，在WMBF方法中翻轉(zhuǎn)權(quán)值會迭代更新。當(dāng)可信度低的比特被翻轉(zhuǎn)后應(yīng)變?yōu)榫哂休^高可信度的比特，本發(fā)明為了體現(xiàn)出這種可信度的增加，將每次迭代翻轉(zhuǎn)的比特可信度權(quán)值更新，這樣能夠有效降低譯碼過程中相同比特被反復(fù)翻轉(zhuǎn)的概率，由于兩種可信度譯碼過程中都迭代更新，譯碼精度得到提升。同時同現(xiàn)有BF&WBF最大的差別在于在如何判定錯誤比特的標(biāo)準(zhǔn)上，在本發(fā)明的WMBF，實現(xiàn)了并行多比特并行翻轉(zhuǎn)的可能，能夠滿足條件Ei≥ui的多個比特實現(xiàn)一次迭代同時翻轉(zhuǎn)，即使在所有比特處于Ei＜ui情況下，譯碼方法會全局搜索最大(或者幾個)進行翻轉(zhuǎn)，因此在每次迭代計算譯碼過程中至少保持一個比特的翻轉(zhuǎn)，避免了現(xiàn)有多比特翻轉(zhuǎn)方法出現(xiàn)一次迭代整個碼字無法更新，迭代譯碼進入死循環(huán)，譯碼無法有效收斂，直到譯碼達到最大迭代次數(shù)。這種機制有效克服了現(xiàn)有改進加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)方法每次迭代過程中必須先完成只搜索具有最大對應(yīng)的比特，然后執(zhí)行翻轉(zhuǎn)操作，譯碼無法實現(xiàn)并行的缺點。本發(fā)明將以WMBF方法進行詳細的說明。為了提高譯碼并行性，在每一次迭代譯碼過程中，WMBF方法預(yù)先設(shè)定每個比特自身翻轉(zhuǎn)權(quán)值，設(shè)為Ui。當(dāng)計算每個比特來自校驗方程的可信度因子Ei，通過比較Ei與Ui：●IfEi＝Ui，翻轉(zhuǎn)該比特；●IfEi＞Ui，更新Ui＝Ei，同時翻轉(zhuǎn)該比特。當(dāng)在每一次迭代譯碼過程中即便存在All:Ei＜Ui。則在迭代譯碼過程中通過激活執(zhí)行全局搜索操作的串行譯碼方案。由于在存儲系統(tǒng)中采用高碼率(至少90％)并且數(shù)據(jù)整體錯誤率較低，在存儲系統(tǒng)中采用的LDPC碼校驗矩陣更多的使用規(guī)則碼，列重選取選擇為3-5。因此比特來自校驗方程的可信度Ei處在一個非常有限的范圍內(nèi)，對應(yīng)每個比特自身可信度權(quán)值(翻轉(zhuǎn)權(quán)值)可以設(shè)定為Ui＝α|yi|，其中α與校驗矩陣列重有關(guān)，可以通過仿真獲得。傳統(tǒng)BF&WBF譯碼器FlipLogic需要在完成全局搜索最大Emax(或者最大的q個Emax)后才能進行比較判決翻轉(zhuǎn)操作，即譯碼采用串行設(shè)計，這樣的設(shè)計將嚴(yán)重影響譯碼器吞吐率；同時優(yōu)先全局搜索最大Ei(或者最大的q個Ei)，則需要花費大量比較器陣列來執(zhí)行，功耗比較大的同時大量中間數(shù)據(jù)需要保存使得空間開銷增大。為了提高譯碼器并行執(zhí)行能力，本發(fā)明的設(shè)計采用并行譯碼策略，在計算得到Ei便將該信息直接同ui比較進行判決是比特否需要翻轉(zhuǎn)，對于Ei＞ui的比特將以Ei更新該比特對應(yīng)ui(實線部分)；同時當(dāng)本次迭代不存在翻轉(zhuǎn)權(quán)值更新時，執(zhí)行全局搜索模塊得到最大Emax，翻轉(zhuǎn)具有最大Emax對應(yīng)比特。本發(fā)明采用在Matlab環(huán)境下進行仿真，使用QC-PEG-LDPC規(guī)則碼，為實驗方便和充分說明WMBF譯碼方法譯碼性能的優(yōu)越性，選用碼長為N＝2KB，碼率使用為90％。校驗矩陣分別選用列重dc為3與5，初始誤碼率RBER取值在0.01到0.002范圍內(nèi)。為充分說明本發(fā)明提出的WMBF譯碼方法的優(yōu)異性。本發(fā)明采用從兩個角度進行驗證：首先將WMBF譯碼方法同WBF和MWBF譯碼方法在糾錯性能上進行對比，其次將從譯碼速度上進行對比，其中譯碼速度用譯碼平均迭代次數(shù)來表示。首先如圖4和圖5所示，可以看出使用DERM的兩種方法(DERM/NBF，DERM/GDBF)比原始的兩種方法(NBF，GDBF)都要具有更低的不可糾正錯誤率。尤其是列重為3時，使用DERM的效果更加明顯。這是因為DERM能有效克服偶數(shù)位翻轉(zhuǎn)引入的錯誤伴隨式信息傳播，縮小搜索區(qū)間，提高糾錯能力，即使列重很小時仍能有很強的糾錯能力。為了充分檢驗本發(fā)明WMBF方法的有效性，本發(fā)明使用MWBF，標(biāo)準(zhǔn)WBF譯碼方法進行對比同本發(fā)明方法進行對比。實驗中，使用2KB，碼率為90％規(guī)則QC-PEG-LDPC碼，列重3，5。WMBF譯碼方法參數(shù)α根據(jù)列重設(shè)定為0.82,0.90。最大迭代次數(shù)Kmax＝100。初始誤碼率的范圍RBER在0.01到0.002。糾錯能力和譯碼平均迭代次數(shù)對比如圖6和圖7所示進行說明。實驗仿真表明WMBF譯碼方法在糾錯性能上同MWBF譯碼方法相差不大，有少量的提升，但是從圖6和圖7可以得知WMBF譯碼方法在譯碼平均迭代次數(shù)上有著非常大的提升，譯碼收斂速度明顯加快。特別是在RBER在0.005到0.007區(qū)間譯碼迭代次數(shù)減少量打到峰值。平均譯碼迭代次數(shù)減少30％-45％。由于在存儲系統(tǒng)中采用高碼率(至少90％)并且數(shù)據(jù)整體錯誤率較低，在存儲系統(tǒng)中采用的LDPC碼校驗矩陣更多的使用規(guī)則碼，列重選取選擇為3-5。因此比特來自校驗方程的可信度Ei處在一個非常有限的范圍內(nèi)，因此碼字比特的可信度權(quán)值ui＝α|yi|因子α也在一個狹窄范圍內(nèi)，因為來自校驗節(jié)點的比特可信度Ei同校驗矩陣列重直接與相關(guān)，所以在設(shè)定參數(shù)因子α?xí)r必然同校驗矩陣列重也存在相關(guān)聯(lián)系，為了獲得最優(yōu)α值，本發(fā)明采用了大量實驗仿真進行模擬本發(fā)明采用QC-PEG-LDPC構(gòu)造規(guī)則碼，使用碼率約R＝90％的長度N＝2KB的碼字進行實驗，碼字初始錯誤率RBER＝0.01andRBER＝0.007，(已經(jīng)處在閃存末期)，校驗矩陣列重分別取dv＝3、dv＝4和dv＝5，最大迭代次數(shù)上限Kmax＝100，如圖8和圖9所示。從圖8和圖9可知在RBER＝0.01或者RBER＝0.007，當(dāng)校驗矩陣列重dv＝3時，譯碼成功率(注：譯碼能夠成功收斂，即S＝0)最高出現(xiàn)在α均取值等于[0.825,0.85]附近；當(dāng)校驗矩陣列重dv＝4時，譯碼成功率最高出現(xiàn)在α均取值等于[0.85,0.875]附近；當(dāng)校驗矩陣列重dv＝5時，譯碼成功率最高出現(xiàn)在α均取值等于[0.9,0.95]附近。當(dāng)前第1頁1 2 3