專利名稱：自適應動態(tài)量化ldpc碼譯碼方法
技術領域：
本發(fā)明屬于通信技術領域，具體涉及一種低密度奇偶校驗碼(Low Density Parity Check Code, LDPC)的譯碼方法。
背景技術：
隨著通信技術的發(fā)展，對通信系統(tǒng)的吞吐量和可靠性的要求越來越高，傳統(tǒng)的信道編碼如卷積碼等越來越難以滿足這些要求。通過采用低密度奇偶校驗碼(LDPC)能有效降低通信系統(tǒng)誤碼率，同時具有較高的譯碼速度，以滿足先進通信系統(tǒng)的要求。LDPC碼運用范圍廣，能適用于各種不同的通信環(huán)境，在無線通信，有線通信，甚至衛(wèi)星通信中都有廣泛的應用前景?？傊?，低密度奇偶校驗碼(LDPC)是一種極具潛力的通信信道編碼解決方案。LDPC譯碼方法對于LDPC碼的應用是非常重要的。LDPC碼通常采用置信傳播 (Belief Propagation, BP)方法譯碼。在傳統(tǒng)的BP方法中，譯碼信息在校驗節(jié)點(Check Node)和變量節(jié)點(Value Nodes)中來回傳遞更新。但是傳統(tǒng)BP方法運算復雜度較高，最終導致譯碼器硬件結構復雜，不利于LDPC碼的運用。對于BP方法的改進，如最小和算法 (Min-Sum)能減少BP方法中的非線性運算，或者如層調度方法(Layered Decoding)能減少 BP方法中使用的信息存儲空間。此外，還有如QC-LDPC碼等改進，該類碼的譯碼矩陣能提高譯碼器并行程度。即使存在這些改進，LDPC譯碼方法仍然不算簡單，其最終的譯碼器硬件結構仍然較復雜。突出表現在譯碼信息存儲空間大，信息處理復雜，硬件布局布線困難。譯碼信息的存儲空間、復雜程度和信息的量化方式息息相關。如果能減少譯碼信息的量化位寬，同時又不影響譯碼性能，就能大幅減少譯碼器復雜度。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于提出一種能減少譯碼信息的量化位寬，同時又不影響譯碼性能，因而能大幅減少譯碼器復雜度的LDPC碼譯碼方法。本發(fā)明所提出的LDPC碼譯碼方法，通過動態(tài)調整信息量化范圍來避免飽和誤差， 使得信息所需量化位寬縮短，同時量化范圍的調整基于自適應的機制，所以稱為自適應動態(tài)量化譯碼方法。本發(fā)明所提出的譯碼方法的原理如下譯碼過程中信息幅值會不斷增大，當量化位寬有限時，信息量化值會飽和溢出，影響譯碼性能。因此可通過不斷擴大信息量化范圍來避免飽和溢出效應。在量化范圍擴大前，設量化精度(最小量化區(qū)間)為W量化位寬為『，其中有一位符號位&，設某個信息的量化值為二那么，Z可以通過2的冪的多項式⑷，表示為

W
Z
7 2M
2 I
W
S
S
-
W
多項式/P⑷中各項的系數為1或者0，各項系數構成一個r-ι維二進制向量
權利要求
1.一種自適應動態(tài)量化LDPC碼譯方法，其特征在于具體步驟如下設變量節(jié)點信息為K，校驗節(jié)點信息為《，Λ；表示變量節(jié)點的總數，人為K的量化范圍上限；在每次迭代中，首先采用Min-Sum或BP方法更新所有Z和u的值；然后統(tǒng)計經過更新后K的絕對值大于0. 97,的數量，并記為八；如果結果Α/Λ；大于某個閾值η，則所有的V 和 均乘以1/Α，從而完成一次迭代；多次迭代后，即可收斂到正確率較高的碼字。
2.根據權利要求1所述的自適應動態(tài)量化LDPC碼譯方法，其特征在于參數々和通過多次數學仿真得到。
全文摘要
本發(fā)明屬于通信技術領域，是一種低密度奇偶校驗碼(LDPC)的譯碼方法。設V為變量節(jié)點信息，u為校驗節(jié)點信息，Nv為變量節(jié)點的總數，lv為V的量化范圍上限；在每次迭代中，首先采用Min-Sum或BP方法更新所有V和u的值；然后統(tǒng)計更新后V的絕對值大于0.9lv的數量Pv；如果Pv/Nv大于某個閾值η，則所有的V和u均乘以1/β，從而完成一次迭代；多次迭代后，即可收斂到正確率較高的碼字。該方法能動態(tài)調整LDPC譯碼過程中的信息量化方式，從而能避免譯碼信息的量化飽和，使信息量化位寬縮短，有效地降低LDPC譯碼器的復雜度。該動態(tài)調整基于自適應的機制，能很好地避免調整過程中的誤差，使得譯碼性能損失很微小。
文檔編號H04L1/00GK102164023SQ20111007989
公開日2011年8月24日 申請日期2011年3月31日 優(yōu)先權日2011年3月31日
發(fā)明者任俊彥, 葉凡, 李寧, 梁偉, 沈旭, 許俊, 陳昊 申請人:復旦大學