[发明专利]一种迭代译码方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域的数字信号传输与存储系统，尤其涉及一种迭代译码方法及系统。

背景技术

在现代数字信号传输与存储系统中，由于传输信道噪声或存储媒介的物理损伤等，常会造成数字信号的传输或存储的错误，因此，为保证数字信号传输或存储的可靠性，差错控制编码技术是一项标准技术。

低密度奇偶校验码(LDPC，Low Density Parity Check Code)是一种差错控制编码技术，最早由Gallager于1962年提出，但由于受到技术水平的限制，在很长一段时间里并没有得到重视和推广，直到1996年D.MacKay和R.Neal重新发现LDPC并证明其具有接近香农极限的良好性能，LDPC才受到越来越多的关注。

LDPC是一类定义在稀疏矩阵H上的线性分组码。H即为LDPC的校验矩阵，对于任何一个合法码字v，都满足校验方程H·v^T＝0，其中，LDPC的校验矩阵H可用二部图表示。基于校验矩阵的二部图的软判决译码算法是目前较常用的LDPC的译码方法。软判决译码算法可以通过基于置信度传播(BP，BeliefPropagation)译码算法的迭代译码来实现，并且可以获得良好的误比特率性能。虽然BP译码算法具有较好的译码性能，但算法中涉及到许多非线性运算，不适合采用硬件实现，因此产生了一些简化的BP译码算法，如最小和(MS，Min-Sum)译码算法，归一化最小和(NMS，Normalized Min-Sum)译码算法和偏移最小和(OMS，Offset Min-Sun)译码算法。最小和译码算法中主要采用的运算形式为比较运算和求和运算，算法复杂度很低，但其性能与BP译码算法相比有较大的损失；归一化最小和译码算法和偏移最小和译码算法均是在最小和译码算法的基础上提出的改进译码算法。归一化最小和译码算法引入了一个小于1的校正因子α，偏移最小和译码算法引入了一个偏移量β。两种算法在性能上没有明显的差异，但归一化最小和译码算法在最小和译码算法的基础上增加了一个乘法运算，偏移最小和译码算法只增加了一个比较算法和一个加法运算。在硬件实现方面，偏移最小和算法的复杂度更低。因此，为了能够有效降低有限精度LDPC译码器的硬件逻辑资源，多数情况下在译码器中采用偏移最小和译码算法。

为介绍偏移最小和译码算法，先给出LDPC的二部图描述。分别对应于校验矩阵H中的N列和M行LDPC对应的二部图中包含两类节点：N个校验节点c和M个变量节点v，二部图中的边对应于校验矩阵H中的“1”，若校验矩阵H中的元素h(m，n)为1，则二部图中的校验节点c_m和变量节点v_n之间存在一条边。定义M(n)为二部图中与变量节点v_n相连接的校验节点的集合，N(m)为参与校验方程m的变量节点的集合。M(n)/m表示集合M(n)中除去元素c_m，同样N(m)/n表示集合N(m)中除去元素v_n。定义l_n表示变量节点v_n的先验概率信息，译码过程中校验节点c_m传递给变量节点v_n的外信息为L_mn，变量节点v_n传递给校验节点c_m的外信息为z_nm，变量节点v_n的后验概率信息为LQ_n。设从信道接收到的码字向量为Y＝[y₁，y₂，...，y_n]，其中y_i为接收到的关于第i个比特的信道信息。根据以上给出相关概念，偏移最小和译码算法的译码过程可分为以下4个步骤：

第1步：初始化，变量节点的先验概率信息l_n被初始化为：

l_n＝y_n

对于每个满足{(m，n)|H(m，n)＝1}的(m，n)，变量节点外信息z_nm＝l_n。

第2步：校验节点更新，校验节点外信息L_mn更新为：