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[發明專利]OMP的LDPC解碼裝置及轉換奇偶校驗矩陣生成裝置有效

專利信息
申請號: 201210017296.9 申請日: 2012-01-19
公開(公告)號: CN102970045A 公開(公告)日: 2013-03-13
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
地址: 韓國*** 國省代碼: 韓國;KR
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: omp ldpc 解碼 裝置 轉換 奇偶校驗 矩陣 生成
【說明書】:

技術領域

本發明的多個實施例涉及一種基于交疊消息傳遞(OMP,Overlapped?Mess?age?Passing)技術的低密度奇偶校驗(LDPC,Low?Density?Parity?Check)解碼裝置及用于該裝置的轉換奇偶校驗矩陣生成裝置。

背景技術

為了在惡劣的數據傳輸環境下進行高品質、高可靠性通信,必須具備信道編碼/解碼技術。

信道編碼/解碼技術可能根據信道的性以多種形式使用,通常利用糾錯碼(Error?Correcting?Code)進行信號編碼/解碼的技術。

糾錯碼用于在不可靠的信道上實現可靠的通信,代表性的一例為使用低密度奇偶校驗(LDPC:Low?Density?Parity?Check)碼的編碼/解碼技術(以下,簡稱為LDPC編碼/解碼)。

LDPC編碼/解碼作為使用簡單的概率(probabilistic)解碼方法的編碼/解碼技術,通過重復解碼對接收信號進行解碼。LDPC編碼/解碼依奇偶校驗矩陣(Parity?Check?Matrix)來定義,該矩陣中大部分的元素具有零值(Zero?Value)而極少數的元素具有非零值(Non-Zero?Value,例如“1”值)。

然而,隨著LDPC碼的代碼字(codeword)的長度增長,產生了LDPC重復解碼引起的輸出延遲的問題,并且為解決該問題正在進行多種研究。尤其是基于能夠在減少硬件使用量的同時提高處理能力(throughput)的交疊消息傳遞(OMP,overlapped?message?passing)技術的LDPC解碼,其關注度正在提高。

作為基于OMP技術的LDPC解碼的代表例,有循環低密度奇偶校驗碼(Quasi-Cyclic?LDPC)解碼,在與之相關的韓國公開專利第2007-0042105號(發明名稱:低密度奇偶校驗碼的奇偶校驗矩陣設計方法)中,公開了確定低密度奇偶校驗碼的碼率,按照所述確定的碼率生成至少兩個整數距離的循環矩陣,且將所述生成的至少兩個整數距離循環矩陣加以組合生成基礎矩陣,并且預定義與低密度奇偶校驗碼中能夠支持的全部碼率分別對應的至少一個子矩陣,利用對應于所述確定的碼率定義的子矩陣,置換基礎矩陣內的元素中值為1的元素,生成奇偶校驗矩陣的方法。

另一方面,中國移動多媒體廣播(CMMB,China?Multimedia?Mobile?Broadcasting)作為中國政府自身開發出的便攜式移動廣播技術標準,使用具有9216長度的代碼字。因此,為了快速高效地對基于CMMB標準的代碼字進行解碼,需要使用LDPC解碼技術。

然而,盡管基于CMMB標準的奇偶校驗矩陣具有HS(High-Structured)LDPC結構,但在上述CMMB標準中存在著無法應用前面說明的QC?LPDC解碼的問題。

發明內容

本發明的目的在于,提出一種基于OMP技術的高效生成LDPC解碼中使用的轉換奇偶校驗矩陣的裝置,及使用轉換奇偶校驗矩陣的LDPC解碼裝置(例如,中國移動多媒體廣播芯片)。

根據本發明的一實施例,提供了一種基于OMP技術的用于LDPC解碼的轉換奇偶校驗矩陣生成裝置包括:奇偶校驗矩陣轉換部,用于生成組成奇偶校驗矩陣的多個子模塊中的至少一部分的位置重排的奇偶校驗矩陣。其中,所述奇偶校驗矩陣具有矩陣元素以a1(2以上的整數)個行為單位重復地移動a2個列的特性,并且所述子模塊的行的大小為所述a1的整數倍,所述子模塊的列的大小為所述a2(2以上的整數)的整數倍。

另外,根據本發明的另一實施例,提供了一種基于OMP技術的LDPC解碼裝置包括:運算實施,在各個重復的解碼過程中依照第1順序進行校驗節點運算且依照第2順序進行變量節點運算,并且,同時進行一部分的校驗節點運算和一部分的變量節點運算。其中,所述第1順序與組成奇偶校驗矩陣的多個子模塊中至少一部分的位置重排得到的所述奇偶校驗矩陣的轉換奇偶校驗矩陣的行的順序(重排行的順序)對應,所述第2順序與所述轉換奇偶校驗矩陣的列的順序(重排列的順序)對應,所述奇偶校驗矩陣具有矩陣元素以a1(2以上的整數)個行為單位重復地移動a2(2以上的整數)個列的特性,所述子模塊的行的大小為所述a1的整數倍,所述子模塊的列的大小為所述a2的整數倍。

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