[發明專利]一種基于受限玻爾茲曼機的LDPC譯碼方法和裝置

在審

• 申請號: 201710083027.5
• 申請日: 2017-02-16
• 公開（公告）號: CN106877883A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發明（設計）人: 沙金;昌晶;陳中杰;葛航旗;劉鏡伯;陳帥
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: H03M13/11
• 分類號: H03M13/11;G06N3/04
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 李玉平

技術領域

本發明涉及電子通信技術領域，特別是一種基于受限玻爾茲曼機的LDPC譯碼方法和裝置。

背景技術

低密度校驗碼(LDPC，Low Density Parity Check codes)是一種逼近香農極限的現代編碼技術，由于其優越的性能和易于并行實現的特點，LDPC已經被多種現代通信標準采納。但目前在移動通信、SSD糾錯等現實應用中，基于傳統BP譯碼技術的LDPC的誤碼率等性能還不夠理想，需要新的方法和裝置進一步降低誤碼率，以適應應用的需求。

基于受限玻爾茲曼機的LDPC譯碼方法和裝置是建立在神經網絡范疇內的受限玻爾茲曼機理論上的。受限玻爾茲曼機能夠最大似然地使得顯層神經元的值達到穩定的玻爾茲曼分布。受限玻爾茲曼機的優勢在于它是一種能夠準確的描述高維非線性映射的結構，并且通過梯度下降法進行訓練時可以更精細地修改顯層神經元的值，因此能夠比傳統的BP譯碼方法有更低的誤碼率。

發明內容：

本發明為了找到比之前最好的BP譯碼算法表現更優秀的方法，提出了一種基于受限玻爾茲曼機的新型LDPC譯碼方法和裝置，從而進一步降低誤碼率。本發明通過受限玻爾茲曼機的思想從含有噪聲和干擾的接收序列中盡可能還原發送端數據，可用于通信領域的接收機和SSD的數據糾錯。

技術方案：一種基于受限玻爾茲曼機的LDPC譯碼方法，包括如下步驟：

(1)根據應用需求確定校驗矩陣H，大小為m×n，，列重為L，行重為K。

(2)根據校驗矩陣建立Tanner圖，確定變量節點和校驗節點的連接關系。

(3)根據Tanner圖建立受限玻爾茲曼機模型，Tanner圖中的變量節點作為顯層神經元，校驗節點作為隱層神經元。

(4)根據K輸入異或的布爾表達式構造隱層神經元的輸出函數。將K輸入異或的布爾表達式改寫成最小項之和的形式，對于布爾表達式中布爾型的變量X_i，用實值變量表達式1+x_i替換，對于布爾型的變量用實值變量表達式1-x_i替換，其中x_i為信息比特的值。

(5)構造受限玻爾茲曼機的能量函數，能量函數為：

式中e_j為(4)中第j個隱層神經元的輸出，E為整個模型的能量。

(6)將接收到的BPSK調制后的信息比特的值賦值給顯層神經元。

(7)前饋計算，顯層神經元的值傳遞給隱層神經元，通過(4)確定的輸出函數計算隱層神經元e_j的值和能量函數E的值。

(8)反饋計算，根據本次迭代所得的能量函數值，通過梯度下降法修改顯層神經元的值，具體方法如下：

式中x_i代表第i個信息比特的值，α代表學習率，用于調控每次迭代下降的步長，求和是對每一個信息比特參與的L個隱層神經元提供的梯度求和。

(9)更新顯層神經元的值，進行硬判決，即令大于等于0的顯層神經元的值為1，小于0的顯層神經元的值為-1，帶入(5)中的能量函數。若E＝0，則譯碼成功；否則重復步驟(7)(8)。

(10)當迭代次數大于設定的最大迭代次數時，不再進行譯碼，直接輸出。

基于受限玻爾茲曼機的譯碼裝置，包括如下組成部分：

(1)控制模塊，用于控制譯碼裝置的執行順序。

(2)前饋計算模塊，用于計算上述方法中的(7)，包括和隱層神經元數目相同的并行輸出函數計算模塊和能量函數計算模塊。

(3)反饋計算模塊，用于計算上述方法中的(8)，包括并行梯度計算模塊和對應的修正值計算模塊，梯度計算模塊共享輸出函數計算模塊的中間結果。

(4)顯層神經元賦值模塊，將反饋計算模塊輸出的修正值和上一次迭代的顯層神經元的值相加，送入前饋計算模塊。

本發明的優勢：

本發明借鑒了目前公認的功能強大的神經網絡算法，利用受限玻爾茲曼機的思想對LDPC譯碼過程進行建模，利用最小化能量函數的方式間接地求解信息比特。由于受限玻爾茲曼機本身具有的對高維非線性映射強大的表示能力和這里采用的利用異或的布爾表達式來構造隱層神經元輸出函數的方法，本發明提出的譯碼方法在幾乎所有信噪比情況下都表現出了比BP算法更優的性能。本發明可以用于各種通信系統的接收機和固態硬盤數據糾錯等應用場景。

附圖說明

圖1是本發明構建的受限玻爾茲曼機譯碼裝置的結構圖；

圖2是本發明提出的譯碼方法的流程圖；