[发明专利]基于FIFO分段存储的QC-LDPC码部分并行译码方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于先进先出FIFO的分段存储的准循环低密度奇偶校验QC-LDPC码部分并行译码方法，可用于高速QC-LDPC译码器的实现。

技术背景

LDPC码最早由Gallager于1962年首次提出，并与上个世纪90年代重新被研究。LDPC码是一种具有稀疏校验矩阵的线性分组码，具有以下特点：能够逼近香农限的性能特性，在许多场合下性能优于Turbo码；而且由于校验矩阵的稀疏性，译码的复杂度低，并可实现并行操作，便于硬件实现；具有较大的灵活性和较低的差错平层特性；描述简单，对严格的理论分析具有可验证性；具有简单的二分图编码的数学模型。LDPC码是近年信道编码领域的研究热点，目前已广泛应用于深空通信、光纤通信、卫星数字视频和音频广播等领域。

QC-LDPC码是一类特殊的LDPC码，其校验矩阵由一系列相同大小的稀疏矩阵组合而成，也就是说，其H校验矩阵具有准循环的特性。QC-LDPC码的校验矩阵表示形式如下：

HbM×bN=A1,1A1,2ΛA1,NA2,1A2,2ΛA2,NMMOMAM,1AM,2ΛAM,2]]>

A^i，j是大小为b×b的循环方阵，是由ω个单位阵循环右移的方阵相加而成，则A^i，j的行重和列重为ω，是中第一行“1”的位置。其中

LDPC码的译码算法主要包括和积算法SPA，最小和算法MS和改进最小和算法NMS。其中：

和积算法中，存在大量的tanh和它的反函数运算，这对于硬件实现来说，算法的复杂度依然很高；

最小和算法以及改进的最小和算法，其主要思想是对函数进行简化，把复杂的三角函数求取的过程简化为最小值和次小值的选取，且最小和以及改进算法，不用对信道噪声进行估计。现在在硬件实现时，LDPC译码运算中一般应用最小和或者其改进算法。下面给出在加性高斯白噪声信道下最小和算法的译码步骤：

1、初始化

Lui＝y_i＝m_vi

2、校验节点更新

计算每个校验节点将要传递给变量节点的值m^l_cji。在实际运算中，可以分为如下两个步骤执行：