专利名称：：一种快速树图分解方法
技术领域：
：本发明涉及信道编码理论、图论以及有限域理论，具体的说，是涉及一种快速树图分解方法。
背景技术：
：洪水信息传递策略是迭代译码算法中常用的信息传递方法，在一次迭代中，所有的变量节点传递初始信息给相邻的4交验节点，然后所有的4交验节点传递信息给其相邻的变量节点，在每次迭代中，变量节点一艮据上一次迭代得到的新信息和信道信息，对相邻的校验节点进行信息更新；校验节点则是利用当前迭代得到的新信息进行信息更新。近年来，为了提高信息传递的收敛速度，现有技术在洪水信息传递策略的基础上，发展出多种快速收敛的信息传递策略。请参阅文献[1]"Anewschedulefordecodinglow-densityparity-checkcodes",Proc.IEEEGlobeCom，Texas,2001(Y.MaoandA.H.Banihashemi),其中根据图的结构特性，搜索得到每个变量节点的最小环长，因为采用洪水信息传递策略时，每次迭代会4吏该变量节点的信息传递延伸一个节点，为了保证每个变量节点传递出的信息没有通过环路反馈回来，需要针对不同变量节点的最小环长来限定每个变量节点在不同环路的译码迭代次数，消除正反馈，这种方法可以降低误比特率和不可检错误概率。文献[2]"Parallelversussequentialupdatingforbeliefpropagationdecoding"PhysicaA330(2003)259-270(HaggaiKfir，IdoKanter)以及文献[3]"Shuffledbeliefpropagationdecod-ing，，,TheProceedings36thAsilomarConferenceonSignals,SystemsandComputers,PacificGrove,USA,November2002(J.ZhangandM.Fossorier)中还给出了一种串行信息更新算法，与洪水信息传递算法不同的是，在一次迭代中，它不是先对所有的变量节点进行信息更新，再对所有的校验节点进行信息更新，而是在一次迭代中，交替更新变量节点和校验节点的信息，更新某个变量节点传递给校验节点信息时，同时将与该变量节点相连的所有4t睑节点给这个变量节点的信息都先进行更新，然后再利用这些新信息更新该变量节点对每个校验节点的信息，然后更新下一个变量节点的信息。当所有变量节点信息更新结束后，一次迭代完成，进入下一次迭^。此外，i青参阅文献[4]"AnEfficientMessage-PassingScheduleforLDPCdecoding",IEEECommunicationLetters,NO.4,pp:223-226,2004(EranSharon,SimonLitsynandJacobGoldberger)以及文献[5]"ConvergenceAnalysisofSerialMessage-PassingSchedulesforLDPCDecoding",proceedingofthefourthinternationalsymposiumonTURBOcodes,2006(EranSharon,SimonLitsynandJacobGoldberger),其给出了文献[2]以及[3]中的串行信息传递策略的密度进化理论/>式。文献[5]"ReplicaShuffledBeliefPropagationDecodingofLDPCCodes",MITSUBISHIELECTRICRESEARCHLABORATORIEShttp:〃www.merl.com(JuntanZhang,YigeWang,MarcFossorier,andJonathanS.Yedidia)是在文献[2]的基础上，对变量节点的度数进行分类，与文献[2]不同的是串行更新变量节点的信息时，更新的顺序有了限定，将变量节点按照度数大小进行排序，先更新度数大的变量节点，当更新其它与此变量节点相连的节点的信息时，该变量节点作为先验信息更为准确，提高了译码收敛速度。文献[7]"FastDecodingAlgorithmforLow-densityParity-CheckCodes",IEICETransactiononcommunicationsE88-B(ll):4368-4369,Nov.2005(DanWang,PingLi,XiaoYuHuandXinmeiWang)提出将校验矩阵的TANNER图分解为多个树图，每个树作为一个分量译码器，多个树之间进行串行译码。当把一个校验节点及其连接的变量节点作为一个树时，文献[7]中的译码方法与文献[2]、[3]给出的方法是等价的。然而，上述文献中提供的现有技术没有考虑到如果分解得到的树图中每个树包含不同个数校验节点及其变量节点，其收敛速度会发生怎样变化，没有考虑到如何进行树图分解才能得到最快的收敛速度，因为树图分解方法复杂度很高，很难将一个随机搜索得到的TANNER图分解为任意期望个数的树图，在没有进行分解之前，无法确定分解得到的树图的个数。
发明内容本发明的目的在于提供一种基于循环移位矩阵的快速树图分解方法，其可以方便的对构造的准循环低密度奇偶校验(LDPC)码进行树图分解和串行译码，并且其收敛速度比传统的洪水信息传递算法收敛速度快。为达到上述目的，本发明提供了一种快速树图分解方法，用于将准循环LDPC码所对应的TANNER图分解为期望个数的树图，所述方法根据预先设定的模式将准循环LDPC码所对应的基矩阵分解为若干个子矩阵，再将这些子矩阵分解为期望个数的树图，从而准循环LDPC码的TANNER图被分解为任意期望个数的树图，其具体包括下列步骤首先，通过随机搜索得到准循环LDPC码的基矩阵存在大小为MxTV的子矩阵，所述子矩阵具有如下形式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>接着,设定a,=(a3屮；q)modi5，&=(a5+;c2)moda=(o2十XM)modP，并代入前述形式的基矩阵中，其中，P为运算模；当"+x2+…+^)与p互素，并且(X,+X2+…+Xj不为零时，"MP会产生一个长度为ik^的环，所述TANNER图可以被分解为至少两个树；如果(x,+x2+...+xM)与p的公因子为A:，则可以产生一个长度为M/yt的环，所述TANNER图可以被分解为A个环和至少26个树。通过本发明的快速树图分解方法可以方便的对构造的准循环LDPC码进行树图分解和串行译码，并通过仿真证明ZIGZAG树图个数越少，需要的迭代次数越少，收敛速度越高。由于本发明采用了较少的树图分解算法，其收敛速度超过了洪水信息传递算法收敛速度的两倍。通过以下对本发明的一个较佳实施例结合其附图的描述，可以进一步理解其发明的目的、具体结构特征和优点。其中，附图为图1为本发明的快速树图分解方法的子矩阵(2)的树图结构的示意图；图2为本发明的快速树图分解方法的子矩阵(4)的树图结构的示意图；图3为本发明的快速树图分解方法的子矩阵(6)的树图结构的示意图；图4为在本发明快速树图分解方法的一个实施例中在不同迭代次数10、20、25、50下，分解为8个树(bigtree)的串行信息传递译码算法和分解为16求P个树(minitree)的串行信息传递译码算法的误帧率(BLER)比较；图5为在本发明快速树图分解方法的一个实施例中在不同迭代次数10、20、25、50、100下，分解为8个树(bigtree)的串行信息传递译码算法和洪水信息传递译码算法(parallel)的BLER比较。具体实施例方式一个准循环低密度奇偶校验(LDPC)码可以用两种方式来表示一种是它的基矩阵，一种是它的TANNER图。对于一个准循环LDPC码，很难将其TANNER图分解为任意期望个数的树图，而随机搜索得到的基矩阵则存在一些子矩阵形式，这些子矩阵形式都包含了基矩阵的若干行，这些子矩阵可以很容易分解为树图，并且分解得到的树图的个数可以通过该子矩阵的元素值直接计算出来。本发明即利用子矩阵易于分解为树图的特点，将树图分解分为两步进行，先根据预先设定的模式将准循环LDPC码所对应的基矩阵分解为若干个子矩阵，再将这些子矩阵分解为期望个数的树图将基矩阵分解为若干个子矩阵，再通过设定一个基矩阵分解得到的子矩阵的模式，从而准循环LDPC码的TANNER图被分解为任意期望个数的树图。下面给出了准循环LDPC码的基矩阵中出现的几种易于分解为树图的子矩阵模式，以下的运算都是基于模P,这里将模P省略不写。笫一实施例当随机搜索得到的准循环LDPC码的基矩阵存在大小为MxiV的子矩阵出现如下形式的2xiV子矩阵，并且这两行中只有两列上同时有非负元素存在，没有其余列在这两行上同时有非负元素存在，该子矩阵的形式为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>准循环LDPC码的基矩阵中的每个元素代表一个循环移位矩阵，这里a,,A,a3，^为循环移位矩阵的起始位置，元素值为代表该循环移位矩阵为全零矩阵。每个循环移位矩阵的大小为尸P。因为没有其余列同时在这两行上有元素存在，对构成环不存在影响，因此子矩阵(1)可以简化为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>现将子矩阵(2)更为详细的表示为下面的形式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>(3)矩阵(3)中的",，…,a+尸-1对应于矩阵(2)中的在循环移位矩阵[flj。也就是说矩阵(3)中的A,…，^+iM的第/个元素c^十/对应于矩阵(2)中的在循环移位矩阵[^]的/行，第"1+/列为1的元素的列数。同理列向量a,…，"3+iM对应于矩阵(2)中的循环移位矩阵h]。a，…，^+尸-1及a3,...,a3+尸-1这两个序列是序列的循环移位。矩阵(3)中a2,...，a2+尸-1对应于矩阵(2)中的循环移位矩阵[^];A，…，^+尸-l对应于[4]。a2，…，a2+iM及"4，…，^+iM这两个序列是[尸,P+l,…,2尸-l]的循环移位。为了可以将(3)中的每行用公共变量节点连接起来，设定a,(^+;c)modP,a4=(a2+>0mod尸，贝寸a,03+x)mod尸,a4=02+j;)mod尸，并将其^R入矩阵(3),并且调整每行的顺序，得到图l所示的表格，图1中相邻的两行至少有一个相同的元素在同一列上，也就是说对应的4吏-险矩阵在相邻两行中至少有一个值为1的元素在同一列，对应于TANNER图上，相邻的两个最'J、子树有至少一个公共变量节点进行连接。这里将基矩阵的校验矩阵的每一行，也就是每个校验节点及其对应的变量节点构成的图，称为最小子树。如果每相邻两个最小子树共有一个变量节点，通过该变量节点，可以将相邻的两个校验节点对应的最小子树连接起来。如果除了相邻两个最小子树有一个公共变量节点进行连接，任一最小子树和其它最小子树没有公共变量节点进行连接，这样很多最小子树串联起来最终构成一个ZIGZAG形状的树图。将对应于该基矩阵的校验矩阵的行按图1中的顺序排列，图1中(l)(n)单数对应于基矩阵中h"2]的行，双数表示对应于基矩阵^a]行。从图1中可以看出，当"为奇数，且当(^+("/2)x+("/2)力modP-^modP时，也就是说"/2x(x+力为P的倍it时，构成一个环长为w的环，当P为偶数，且当("2十("/2)x+("/2)力modi^fl2modP时，构成一个环长为"的环，所以，当(x+力与P互素时并且(x+力不等于零，只有"二2P才可以构成环，这样可以将该TANNER图至少分解为两个树。在本实施例中，在分解得到的两个树中，其中一个树由"-l个最小子树组成，另一个树是由一个最小子树构成。当(x+力和P不是互素时，如果公约数为A,则"-2/VA:可以构成环，则TANNER图将会分解为*个环和至少2*个树。第二实施例当随机搜索得到的准循环LDPC码的基矩阵存在大小为MxiV的子矩阵出现如下形式的3xiV子矩阵。<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>(4)矩阵中，只有三列元素，在这三行上同时有2个非负元素存在，除了这三列，其余列只在这三行中的某一行上有非负元素存在，对构成环没有影响，所以不用歹'J出。这里i殳定a！="3+x，〃4="5+;"6=a2+z;代入子矩阵(4),对应于基矩阵的校验矩阵的行按图2的顺序排列。在图2中任意相邻的两行至少有一个相同的元素在同一列，也就是说对应的校验矩阵相邻两行至少在一列上同时为l,在相应的TANNER图上，相邻的两个最小子树，有至少一个公共变量节点。从图2中可以看出，综合上述三种情况wmod3=0,1,2,当O+y+z)modP为0，并且0+y+z)不为0时，^^3P构成长度为3P的环^各，这个TANNER图可以至少分解为两个树，在本实施例的仿真中，分解得到的两个树，一个是长度为3尸-l的ZIGZAG树和一个长度为1的最小子树。当(x+少+z)与尸公约数为A时，可以构成A个长度为3尸及的环，该TANNER图可以至少分解为2/t个树。第三实施例最后，再请参阅文献[8]"SunghwanKimandJong-SeonNo，"ConstructionofProtographsforQCLDPCCodesWithGirthLargerThan12",IEEETRANSACTIONSONINFORMATIONTHEORY，VOL.53,NO.8，AUGUST2007.",由文献[8]可知，如果校^r矩阵存在形如a6c的子矩阵，并且元素值没有负数，那末无论循环移位矩阵的元素ca,c乂e，/如何取值，一直都会存在长度为12的环，因此为了使图分解得到的树的大小尽量的大，树的个数尽量的少，从基矩阵中选择出的用于树图分解的子矩阵要避免出现形如"6"的子矩阵。在本实施例中a6c型的子矩阵非常多示矩阵出现:在子矩阵(5)的基础上添加非负元素，并且同时避免子构造出一系列易于进行树图分解的子矩阵，由于这一类为了简明起见，只列出其中两种，如公式(6)、(7)所<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>这类矩阵中的元素值必须满足特定的条件，才可以分解为特定数目的树图。为了确定分解为不同个数的树图时元素值需要满足的条件，这里用矩阵(6)为例，进4亍"i兌明，i殳定^=(a4+a)modP,<a5=07+x2)modP,"8=("10+x3)mod尸,...，a=(a3+xM)modP，代入公式(6)中，并调整行的排列顺序，得到图3所示的表格，图3中相邻两行中有一个相同的元素占据同一列。如果子矩阵(6)中的元素"2,"6,"9，…不存在，子矩阵(6)中的元素a,fl4,a5，a7，c(8，a10,...,a,。3与子矩阵(5)中的元素a,a"a4,o5,...，a",<32在各自的矩阵中占有相同的位置，那末子矩阵(6)就等效为子矩阵(5),那末只要满足x一X2+…+Xm与P没有公因子，并且a+^+…+^不为零，就有一个长度为Mx尸的环来连接子矩阵(6)中的所有行。但是子矩阵(6)中的其它元素，这些元素不包含在子矩阵(5)中，必须满足特定的条件，才能使准循环LDPC码分解为特定个数的树。如果子矩阵(6)可以被分解为两个树，那末这两个树的长度一定是相同的。请结合图3，如图所示，子矩阵(6)中["J的行与[^]中的行相连接，同理["5]与["7]，["8]与["10],[""]与[^]的行相连接。因为在一个树中[^]与K]的行通过[O，...,P-l]中某一列是相连接的，而[^]与[^]和[a]与["4]占用相同的行，那末["2]与[a5]在每个树中就不能够通过[P,…，2P-l]某列进行连接，从而避免产生环，同理[6]和["8]在一个树中不能通过[2，...,3-1]中的某列进行连接，K]和[&]在一个树中不能通过[3P，…，4P-1]中的某列进行连接，依次类推。如果要分解为两个树，也就是说在每个树中，与h]行对应的变量节点不能和[^]行对应的变量节点有相同的，而[^]与["5]占用相同的列[,...,2-1],所以只有在每个树中K]与[a5]的行连接的变量节点都占[P,...,2P-1]—半，并且互不相同，才能保证每个树没有环存在。同理["6]和[^],["9]和[]...都要满足在每个树中各占一半的变量节点，并且互不相同。因此，该TANNER图要分解为两个树，两个树的大小必然相等。综上所述，在分解得到的每个树中，&]与["4]的行对应的变量节点是两两相等的，来连接la,]与[^]的行构成树图，而[^]与[^]的行连接的变量节点完全不同，避免产生环。如何选取元素值的大小，保证在一个树中在取h]和K]变量集合中的值两两相等时，取["2]和["5]变量集合中一半变量节点，取到的值没有相同的，可以采用有限域理论[9]"S丄inandD丄CostelloJr，"ErrorControlCoding:FundamentalsandApplications",EnglewoodCliffs,NJ:PrenticeHall,1983",即在有限域GF(尸)中，q和&是GF(尸)上两个不同的元素，Wl为GF(P)中的元素并且与P没有公因子，q，q+M,c,+2ATl，…；c2,c2+M,&+2^1，...这两个序列必然遍历该域中的所有元素，一个序列是另一个序列的循环移位。循环移位的间隔/U'离足条件(c,+iUM)modc2,c2-q=OxAa)mod尸。由该定理可知，图3中的"2与=",-"4)可以看作上述定理中的q和c^，如果M-x,+.,.+;^为步长且与P没有公因子，那么得到两个长度为i5的序歹'J"2，tf2+M，a2+2Aa，…；a+j^,a+a+tVI,"5+x1+2M，…可以包含GF(尸)中的所有元素，一个序列是另一个序列的循环移位，如果从^与A+A出发的两个序列的循环移位间隔A为P/2,也就是说这两个序列的前后两半截元素互不相同，这样就可以保证分解为两个树。同理序列"6和a8+x2,a9和"u+x3，____的循环移4立间隔必须是尸/2，才可以寸呆i正分解为两个树。如果该图要分解为z个初于，那么序列a和a5+a,a和a+jc2，a9和a+;c3,...循环移位间隔必须同时为iV丄，也就是i兌"+;c,)—a2=(as+;c2)—a6=...=CPxM/￡)mod尸，^|夺=—a4)modP,x2=(a5-a7)modP,…代入上式，可得q-02+q-a4、層a6+a8"^…《xM/丄)modP。综上所述，只要满足iVh^+…+;cM与P互素并且iVhA+…+jcm不为零，1-02,-"4^-《+"^=...=(尸>^/丄)1110(1可以保证该TANNER图分解为Z个树图。这里给出仿真结果来说明不同的树图分解算法，性能是不同的，这里以文献[IO]"DanWang,XinmeiWang,"OncodinganddecodingTheoryofLDPCcodes",doctorialthesis,XiDianUniversity,2006.，，中的表5.5中给出的准循环LDPC码为例进4于树图分解，该准循环LDPC码性能优越，能够线性编码并且校验矩阵足够稀疏，便于选择不同的子矩阵模式。该准循环LDPC码的参数为N=2048,K=1024，M=16，N=32,P=64andgirthg=8。4妄照前述实施例中的基矩阵模式，对该LDPC码的TANNER图进行子矩阵分解，再进行树图分解，可以分解为最少树图的个数为8个，图4给出了该TANNER图分解为8个子树和分解为16P个子树(每个最小子树作为一个子码)，在不同迭代次数下的误帧率(BLER)性能比较。从图4中可以看出，树图分解的个数越少，收敛速度越快。图5中给出了8个子树分解的串行译码算法和传统的洪水信息传递译码算法，在不同迭代次数下的误帧率进行比较，8个子树的串行译码算法的译码速度大于洪水信息传递算法的两倍。比较图4与图5可以看出分解成16P个子树的串行译码算法的收敛速度正好是洪水信息传递译码算法的两倍，也就是说当分解成16P个子树的串行译码算法的迭代次数是洪水信息传递算法的迭代次数的一半时，分解成16P个子树的串行译码算法的误帧率性能和洪水信息传递算法相同。而分解为8个子树的串行译码算法的迭代次数是洪水信息传递算法的迭代次数的一半时，分解为8个子树的串行译码算法的误帧率性能优于洪水信息传递算法。本发明提出的快速树图分解方法可以方便的对构造的准循环LDPC码进行树图分解和串行译码，并通过仿真证明ZIGZAG树图个数越少，需要的迭代次数越少，收敛速度越高，此外，由于本发明的快速树图分解方法是较少的树图分解方法，故收敛速度超过了洪水信息传递方法收敛速度的两倍。需要特别说明的是，本发明的快速树图分解方法不局限于上述实施例中所限定步骤以及执行顺序，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。权利要求1、一种快速树图分解方法，用于将准循环低密度奇偶校验(LDPC)码所对应的TANNER图分解为期望个数的树图，其特征在于，所述方法根据预先设定的模式将准循环LDPC码所对应的基矩阵分解为若干个子矩阵，再将这些子矩阵分解为期望个数的树图，从而准循环LDPC码的TANNER图被分解为任意期望个数的树图，其具体包括下列步骤首先，通过随机搜索得到准循环LDPC码的基矩阵存在大小为M×N的子矩阵，所述子矩阵具有如下形式<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>a</mi><mn>1</mn></msub></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><msub><mi>a</mi><mn>2</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>a</mi><mn>3</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>a</mi><mn>4</mn></msub></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><msub><mi>a</mi><mn>5</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>a</mi><mn>6</mn></msub></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><msub><mi>a</mi><mn>7</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>a</mi><mn>8</mn></msub></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo></mtd><mtd><msub><mi>a</mi><mi>n</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>;</mo></mrow>]]></math></maths>接着，设定a1＝(a3+x1)modP，a4＝(a5+x2)modP，...，an＝(a2+xM)modP，并代入前述形式的基矩阵中，其中，P为运算模；当(x1+x2+...+xM)与P互素，并且(x1+x2+...+xM)不为零时，n＝MP会产生一个长度为MP的环，所述TANNER图可以被分解为至少两个树；如果(x1+x2+...+xM)与P的公因子为k，则可以产生一个长度为MP/k的环，所述TANNER图可以被分解为k个环和至少2k个树。2、根据权利要求l所述的快速树图分解方法，其特征在于，所述基矩阵的子矩阵可以是2xiV或3x7V的形式。3、根据权利要求2所述的快速树图分解方法，其特征在于，所述子矩阵形式都包含了基矩阵的若干行，且所述子矩阵可以很容易分解为树图，并且分解得到的树图的个数可以通过所述子矩阵的元素值直接计算出来。4、根据权利要求1所述的快速树图分解方法，其特征在于，在所述的MxW子矩阵中，在iV列中只有M列在这M行中有两个非负元素，其他列在这M行中只有一个非负元素。5、根据权利要求1所述的快速树图分解方法，其特征在于，在所述的MxW基矩阵中添加非负元素形成新的子矩阵形式，以避免出现如下形式的子矩阵<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>6、根据权利要求5所述的快速树图分解方法，其特征在于，添加非负元素之后得到新的易于进行数图分解的子矩阵形式为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>7、根据权利要求6所述的快速树图分解方法，其特征在于，所述快速树图分解方法包括下列步骤i殳定^=("4十不)modP,a5=("7+x2)modi5，a8=+x3)mod=(a3+~)mod并带入所述新的子矩阵中，其中p为运算模；当A+^+…+jCm与户没有公因子，并且x,+jc2+…+;^不为零，就有一个长度为Mx尸的环来连接所述新的子矩阵中的所有行。8、根据权利要求7所述的快速树图分解方法，其特征在于，所述新的子矩阵分解为两个长度相同的树。9、根据权利要求5所述的快速树图分解方法，其特征在于，添加非负元素之后得到另一种新的易于进行数图分解的子矩阵形式为<image>imageseeoriginaldocumentpage3</image>全文摘要本发明公开了一种快速树图分解方法，用于将准循环低密度奇偶校验码所对应的TANNER图分解为期望个数的树图，所述方法先根据预先设定的模式将准循环LDPC码所对应的基矩阵分解为若干个子矩阵，再将这些子矩阵分解为期望个数的树图，从而准循环LDPC码的TANNER图被分解为任意期望个数的树图。通过本发明的快速树图分解方法可以方便的对构造的准循环LDPC码进行树图分解和串行译码，并通过仿真证明ZIGZAG树图个数越少，需要的迭代次数越少，收敛速度越高，此外，本发明同时采用较少的树图分解算法，其收敛速度超过了洪水信息传递算法收敛速度的两倍。文档编号H03M13/00GK101299612SQ20081003875公开日2008年11月5日申请日期2008年6月10日优先权日2008年6月10日发明者周秦英,其徐,李明齐,曾杨申请人:上海瀚讯无线技术有限公司