[發(fā)明專利]一種優(yōu)化非規(guī)則LDPC碼校驗(yàn)矩陣列重分布的仿真方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200910092250.1
• 申請(qǐng)日: 2009-09-08
• 公開（公告）號(hào): CN101667838A
• 公開（公告）日: 2010-03-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊華中;金慶文;徐淑正
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號(hào): H03M13/11
• 分類號(hào): H03M13/11;G06F17/50
• 代理公司: 北京眾合誠(chéng)成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 朱 琨

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及分組信道編碼技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種優(yōu)化LDPC(Low?DensityParity?Check?code，低密度奇偶校驗(yàn)碼)校驗(yàn)矩陣列重分布的方法。

背景技術(shù)

現(xiàn)代編碼技術(shù)的終極目標(biāo)是以逼近香農(nóng)極限Shannon?limit的有效功耗實(shí)現(xiàn)可靠通信，LDPC碼的誕生和發(fā)展使人們更加接近這一目標(biāo)。LDPC碼最早在1962年由Gallager提出，當(dāng)時(shí)沒有受到編碼界的重視，直到1996年英國(guó)的Mackay教授等人通過仿真證明了LDPC碼的優(yōu)秀性能，才轟動(dòng)了編碼界，成為自信息論提出以來最重大的研究進(jìn)展之一。研究表明，基于非規(guī)則雙向圖的LDPC碼的性能優(yōu)于Turbo碼，具有更低的線性譯碼復(fù)雜度，沒有錯(cuò)誤平層，因此受到廣泛關(guān)注。

LDPC碼是一類線性分組碼，由它的校驗(yàn)矩陣來定義，設(shè)碼長(zhǎng)為N，信息位為K，校驗(yàn)位M＝N-K，碼率為R＝K/N，則校驗(yàn)矩陣是一個(gè)M×N的矩陣。校驗(yàn)矩陣中很少一部分元素非零，其他大部分元素都是零，所以LDPC碼的校驗(yàn)矩陣是稀疏矩陣。矩陣中每一列非零元素的數(shù)目稱為該列的重。

LDPC碼的校驗(yàn)矩陣可以用一個(gè)與其對(duì)應(yīng)的雙向圖來表示，例如，一個(gè)碼長(zhǎng)為10，碼率為0.5的LDPC碼的校驗(yàn)矩陣如圖1所示，該校驗(yàn)矩陣對(duì)應(yīng)的雙向圖如圖2所示。雙向圖的下邊有N個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示碼字的信息位，這N個(gè)節(jié)點(diǎn)稱為信息節(jié)點(diǎn){x_j，j＝1，…，N}，分別對(duì)應(yīng)于校驗(yàn)矩陣的N列；雙向圖的上邊有M個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示碼字的一個(gè)校驗(yàn)集，這M個(gè)節(jié)點(diǎn)稱為校驗(yàn)節(jié)點(diǎn){z_i，i＝1，…，M}，分別對(duì)應(yīng)于校驗(yàn)矩陣的各行，代表著校驗(yàn)方程。與校驗(yàn)矩陣中“1”相對(duì)應(yīng)的左右兩節(jié)點(diǎn)之間存在連接邊，將這條邊兩端的節(jié)點(diǎn)稱為相鄰節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)相連的邊的數(shù)目稱為該節(jié)點(diǎn)的度數(shù)。

若LDPC碼對(duì)應(yīng)的雙向圖為規(guī)則雙向圖，則此LDPC碼稱為規(guī)則LDPC碼，規(guī)則雙向圖是指所有校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)度數(shù)相等，信息節(jié)點(diǎn)度數(shù)也相等，規(guī)則LDPC碼的校驗(yàn)矩陣中每行或列中的“1”的個(gè)數(shù)是相等的；若LDPC碼對(duì)應(yīng)的雙向圖為非規(guī)則雙向圖，則此LDPC碼稱為非規(guī)則LDPC碼，非規(guī)則LDPC碼校驗(yàn)矩陣中每行或列中的“1”的個(gè)數(shù)不相等。模擬實(shí)驗(yàn)說明適當(dāng)構(gòu)造的不規(guī)則碼的性能優(yōu)于規(guī)則碼的性能。這一點(diǎn)可以從構(gòu)成LDPC碼的雙向圖中直觀的得到解釋：信息節(jié)點(diǎn)的度數(shù)越大，它從相關(guān)聯(lián)的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)得到的信息越多，便越能準(zhǔn)確地判斷它的正確值，而對(duì)于校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)，情況則相反，校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)越小，它能反饋給其鄰接信息節(jié)點(diǎn)的信息便越有價(jià)值。顯然，不規(guī)則碼比規(guī)則碼能夠更好的平衡這兩種需求。

PEG(Progressive?Edge-Growth，漸進(jìn)邊增長(zhǎng))方法是一種基于隨機(jī)搜索方式構(gòu)造LDPC碼的重要方法。它以校驗(yàn)矩陣對(duì)應(yīng)的雙向圖中環(huán)的長(zhǎng)度最大化為目標(biāo)，PEG方法具體是從左到右逐列以當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)度數(shù)為循環(huán)次數(shù)，依次將連接到信息節(jié)點(diǎn)的邊設(shè)定為與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)之間的邊，通過迭代搜索逐列構(gòu)造LDPC碼的校驗(yàn)矩陣，是一種參數(shù)配置非常靈活的方法。

研究表明只要列重為某一數(shù)值的列所占總列數(shù)的百分比即列重分布確定了，不管其具體分布方式如何，也不管隨機(jī)搜索中隨機(jī)數(shù)的生成方式如何，PEG方法構(gòu)造出來的LDPC校驗(yàn)矩陣，雖然具體形式各有不同，但是糾錯(cuò)性能都是非常接近的。因此，一個(gè)LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的列重分布在很大程度上決定了LDPC碼的性能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，提供一種優(yōu)化LDPC校驗(yàn)矩陣列重分布的方法，進(jìn)一步提高LDPC校驗(yàn)矩陣的性能，降低通信時(shí)的有效功耗。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，所述優(yōu)化LDPC校驗(yàn)矩陣列重分布的方法，包括如下步驟：

步驟一、根據(jù)不同的碼率選擇校驗(yàn)矩陣列重的取值集合，基于所述列重的取值集合隨機(jī)生成合法的列重分布，估計(jì)每一個(gè)列重分布下LDPC碼的性能；

步驟二、將性能最差的LDPC碼校驗(yàn)矩陣對(duì)應(yīng)的列重分布記為x，再將性能倒數(shù)第二差的LDPC碼校驗(yàn)矩陣對(duì)應(yīng)的列重分布記為r，計(jì)算除了r之外剩下的列重分布的均值，并將其記為y；

步驟三、構(gòu)造新的列重分布z＝(1+α)y-αx，0＜α＜1；

步驟四、將新的列重分布z合法化，然后估計(jì)其對(duì)應(yīng)LDPC碼的性能，若z對(duì)應(yīng)LDPC碼的性能好于r對(duì)應(yīng)LDPC碼的性能，則將x替換為z，跳轉(zhuǎn)步驟五，否則令z＝(z+y)/2，重復(fù)執(zhí)行步驟四；

步驟五、判斷所有列重分布之間的差距是否小于某一個(gè)閾值，若是，則算法結(jié)束，否則重復(fù)步驟二。