[發明專利]設定迭代譯碼的迭代次數的方法、迭代譯碼裝置及方法有效
| 申請號: | 200980160304.1 | 申請日: | 2009-10-12 |
| 公開(公告)號: | CN102484483B | 公開(公告)日: | 2016-11-16 |
| 發明(設計)人: | 樸柱烈;鄭基錫 | 申請(專利權)人: | 漢陽大學校產學協力團 |
| 主分類號: | H03M13/11 | 分類號: | H03M13/11 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人: | 臧建明;王申 |
| 地址: | 韓國*** | 國省代碼: | 韓國;KR |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 設定 譯碼 次數 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及一種設定迭代譯碼的迭代次數的方法、迭代譯碼裝置及方法。
背景技術
在第四代(4G)無線移動通信系統中,為了給用戶提供各種高級的多媒體業務,就需要在高速移動時提供低錯誤率的數據傳輸業務。更具體地,在4G無線移動通信中,為了實現高速數據吞吐量就需要最高100Mbps的數據傳輸速率,為了實現在低速移動或停止時提供155Mbps到1Gbps范圍的數據傳輸速率。
因此,為了在極端傳輸條件下進行高質量和高可靠的信道通信,需要應用編碼/譯碼技術。信道編碼方案能夠根據信道特性以各種方式進行應用。在信道編碼方案中,基本上都應用使用糾錯碼的信號編碼/譯碼方案。
糾錯碼用于實現在不可靠的信道中進行可靠的通信。一種有代表性的糾錯碼是低密度奇偶校驗(Low?Density?Parity?Check,LDPC)碼。使用LDPC碼的編碼/譯碼稱為“LDPC編碼”。
發明內容
技術問題
LDPC編碼應用簡易概率譯碼方法,其中通過迭代譯碼對接收信號進行譯碼。所述LDPC碼被定義為奇偶校驗矩陣,其中大部分元素為零值,其他元素為非零值,例如:1。
在LDPC編碼方案中,在迭代譯碼過程中的每次譯碼運算中,通過嘗試譯碼產生嘗試碼,并進行奇偶校驗以判斷所產生的該嘗試碼是否為有效碼字。如果所產生的嘗試碼不是有效碼字,則進行迭代譯碼運算。如果所產生的嘗試碼是有效碼字,則結束譯碼運算。在這一點上,隨著進行迭代譯碼的迭代次數的增加,所產生的嘗試碼為有效碼字的概率增加。
如果接收信號進行迭代譯碼時具有較大的迭代次數,在初始譯碼階段產生的嘗試碼為有效碼字的概率非常低,表明在初始譯碼階段進行的錯誤校驗可能是冗余步驟。據此,在進行譯碼時的運算次數大量增加,導致譯碼的處理速度延遲,并增加功耗。
技術方案
為了解決上述問題,本發明的上的是提供一種迭代譯碼裝置和方法,從而可以減少譯碼接收信號時的運算次數和功耗。
為了實現本發明的上述目的,本發明一方面提供一種迭代譯碼器,包括:信噪比(SNR)估計單元,用于估計接收信號的SNR;迭代譯碼次數設定單元,用于基于估計出的SNR為所述接收信號設定迭代次數最小值;以及譯碼單元,用于使用嘗試譯碼和錯誤校驗對所述接收信號進行迭代譯碼,并基于所述迭代次數最小值選擇性地執行所述錯誤校驗。
本發明另一方面提供一種設定迭代譯碼器的迭代次數的方法,所述迭代譯碼器用于使用嘗試譯碼和錯誤校驗對接收信號進行迭代譯碼,所述方法包括:估計接收信號的信噪比(SNR);基于估計出的SNR為所述接收信號設定迭代次數最小值,其中,所述迭代次數最小值為一迭代次數值,用于供所述迭代譯碼器判斷是否執行所述錯誤校驗。
本發明進一方面提供一種迭代譯碼方法,包括:估計接收信號的信噪比(SNR);基于估計出的SNR為所述接收信號設定迭代次數最小值;使用嘗試譯碼和錯誤校驗對所述接收信號進行迭代譯碼,其中,所述迭代譯碼基于所述迭代次數最小值選擇性地執行所述錯誤校驗。
通過本發明可以減少對接收信號進行迭代譯碼時所需的運算次數和功耗。
附圖說明
圖1為用于解釋LDPC編碼概念的圖;
圖2為本發明實施例所述迭代譯碼器詳細模塊圖;
圖3顯示了當使用本發明實施例所述迭代譯碼器對接收信號進行譯碼時接收信號的SNR與功耗之間的關系圖;
圖4顯示了本發明實施例所述迭代譯碼方法和設定迭代譯碼中的迭代次數的方法的流程圖;以及
圖5顯示了LDPC譯碼運算的算法圖,作為本發明實施例所述迭代譯碼的舉例。
具體實施方式
以下,首先簡要描述作為舉例迭代編碼方案的LDPC編碼,并參照附圖詳細說明本發明的實施例。在本說明中,為了更好地理解本發明,在整個附圖中,相同的參考編號用于指示相同的元件。
圖1為用于解釋LDPC編碼概念的圖,其中顯示了奇偶校驗矩陣的例子和對應于奇偶校驗矩陣的因子圖。
LDPC碼為分組碼(block?code),通過奇偶校驗矩陣被定義。為了減小譯碼運算的復雜性,LDPC碼采用具有較少數量的1的奇偶校驗矩陣。在LDPC碼中,可以通過應用軟判決譯碼技術來進行譯碼,如:乘積和(sum-product)算法或最小和(min-sum)算法。
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