[发明专利]一种快速高效的非规则低密度奇偶校验码优化设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种快速高效的非规则低密度奇偶校验码优化设计方法。

背景技术

低密度奇偶校验码是继Turbo码之后，又一种可达到近香农容量限的前向纠错码。经优化设计的非规则低密度奇偶校验码具有比Turbo码更优的性能，同时具有更低的译码运算复杂度。然而，非规则低密度奇偶校验码的优化问题，是一种连续空间内非线性代价函数最优化问题，其优化过程中需要频繁进行具有多维特性的密度演进运算，以此普遍存在整体优化过程运算速度慢、执行效率低的瓶颈问题。

发明内容

本发明提供的一种快速高效的非规则低密度奇偶校验码优化设计方法，采用低复杂度的一维密度演进方法来迭代计算噪声阀值，并结合具有快速收敛特性的差分进化算法来搜索最优度数分布对，所有各项约束条件均能在优化过程中得到严格保证，从而解决了非规则低密度奇偶校验码优化设计中的慢速低效的瓶颈问题。

为了达到上述目的，本发明提供一种快速高效的非规则低密度奇偶校验码优化设计方法，该方法包含以下步骤：

步骤1、约束条件与搜索空间确定：

根据度数分布对定义，须满足如下归一化约束：

（1）

其中，和分别为属于度数为的变量节点和校验节点的边所占的比例，和则分别为最大的变量节点和校验节点度数；

按照设计所需的码率，须满足如下的码率约束条件：

（2）

采用公式（3）的收敛校验节点度分布，可确定搜索空间的维度为；

（3）

步骤2、初始化：

设定初始噪声水平为；

随机生成个代参数向量：

（4）

其中，

（5）

而为个一致分布的随机数；

步骤3、一维密度演进：

对于每一参数向量，利用公式（6）～公式（8）计算生成对应的校验节点度数分布：

（6）

（7）

（8）

其中，为“向下取整”函数，即取不大于的最大整数；

对于每一参数向量及其对应的校验节点度数分布，利用公式（9）进行次迭代计算，并记录最终均值：

（9）

其中，

, （10）

（11）

标记具有最大最终均值的向量为最优向量；

步骤4、突变：

对于中每一参数向量，利用公式（12）生成突变参数向量：

（12）

其中，为不同于索引的4个彼此不相同的随机索引，同时由该4个随机索引生成的必须满足公式（1）的约束条件；设定因子；

步骤5、交叉：

利用个代参数向量和对应的突变参数向量，按公式（13）生成个备选参数向量：

（13）

其中，是一致分布的随机数生成函数的第次取值，是一个随机选择的索引，是一个交叉常量，设为0.1；

对于每一备选向量，执行公式（5）的归一化操作；

步骤6、选择：

对于每一备选参数向量，按照步骤3进行次一维密度演进，并记录对应的最终均值，并根据公式（14）选出个代参数向量：

（14）

标记其中具有最大最后均值的向量为最优向量；

步骤7、停止准则：

令，；

如果最优向量的均值小于参数则转到步骤4；

否则小幅度增加噪声水平并转到步骤3；

当增加到某一值时，如果经过很长的运算时间仍无法到达，则优化过程停止；

最后，选取在最高可能噪声水平下其最终均值大于或等于的最优参数向量为全局最优向量，其所代表的非规则低密度奇偶校验码集即为所设计的最优码集。

本发明采用一维密度演进算法，显著减少了优化中的运算量，同时利用高收敛速度的差分进化算法大大提高了整体优化设计方法的运行效率，在优化设计过程中，所有约束条件均能得到很好满足，本发明具有低运算复杂度和高收敛速度特性，可快速高效地获得满足设计要求的最优次数分布对，实用性强、易于实现，并具有较好的鲁棒特性。

附图说明

图1是本发明的优化结果示例图。

具体实施方式

以下根据图1具体说明本发明的较佳实施例。

本发明提供的一种快速高效的非规则低密度奇偶校验码优化设计方法，包含以下步骤：

步骤1、约束条件与搜索空间确定：

根据度数分布对定义，须满足如下归一化约束：

（1）