专利名称：解码方法以及解码装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种纠错码的解码方法以及解码装置。
背景技术：
低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check码；下面称为LDPC码)是由1的 数量稀疏的mXn矩阵定义的纠错码。将该矩阵称为校验矩阵。作为LDPC码的解码方法， 在20世纪60年代设计出了 Sum-Product (和-积)解码方法。然而，Sum-Product解码方法虽然解码性能强，但是运算量大，难以安装电路。与 此相对，非专利文献1所记载的Offset BP-based解码方法通过近似计算Sum-Product解 码方法，大幅缩减了运算量。首先，说明利用Sum-Product解码方法进行的具体运算。该解码方法的算法由称为行运算和列运算的两个运算构成，通过交替重复进行这 些运算来进行解码。行运算是对校验矩阵的各行进行的运算。将在校验矩阵的r行中要素为1的列编号的集合设为N(r)。针对包含在N(r)中 的各列c，利用下式(1)计算行对数似然比(Log-Likelihood Ratio ；下面称为LLR) ε r, c。 此外，、。是通过稍后说明的列运算计算得到的列LLR，而在第一次重复中保存作为根据接 收序列按每个比特计算得到的LLR的λ c。c’是c以外的N(r)。Sr
Jf sgn(z
\ J
/Zr c·\J
(1)
c'eN(r)\{c}
上述(1)式的各运算符号的定义如下式(2) (5)所示t sgn(x)= (2)
I -1 (χ < 0)
述 LLR。 M(c)。
Ozi =Z1 (S)Z2 (8)··· Zlll (I = {1,2,...,丨 /丨}) (3)
/g/
x y=f{f{x)+f(y)) (4)
(5)
exp( Χ) — 1
接着说明列运算。
使用下式(6)，根据通过行运算求出的行LLR ε r,c计算列LLR、。。此外，λ c是上 另外，将在校验矩阵的c列中要素为1的行编号的集合设为M(C)。r’是r以外的
zr,c
=4 + Σ ^',c (6)
r'eM(c)\{r}
另外，使用下式(7)估计发送比特。作为利用下式(7)的运算结果，如果ζ。大于
等于0，则将接收序列的第c个比特估计为1，如果ζ。小于0，则将第c个比特估计为Ot
5
Zc=^c+ Σ ￡r,c (7)
reM (c)能够通过奇偶校验来判断估计比特列是否为码字(codeword)。如果估计比特列不 是码字，则使用通过列运算计算得到的列LLR来进行行运算，以后重新进行到此为止说明 的运算。如果达到预先确定的重复次数的上限，或者估计比特为码字，则输出估计比特列， 并结束解码。在Sum-Product解码方法中，进行由上式(1)所示的行运算需要庞大的运算量。在非专利文献1的Offset BP-based解码方法中，代替上式(1)而进行基于下式 (8)的行运算。此外，偏移值α是对每个校验矩阵求出的常数，使用密度进化法(Density Evolution)来算出解码性能最高的α。在Off set BP-based解码方法中，只要求出最小值 并从该最小值减去偏移值α即可，从而大幅缩减行运算的运算量。 Src =
ENn(
CV
J
max< mm
I c'eN(r)\{c}
zr
- , 0 (8)
Kc'eN(r)\{c}已经说明了 Offset BP-based解码方法是Sum-Product解码方法的近似运算，接 着更详细说明其情形。已知由在行运算中出现的上式(4)所定义的2项运算的值与下式 (9)的值相同。= min {c, y) - In^+expf | χ - ln(l+expf<x+y))) (9)在Offset BP-based解码方法中，以常数α近似来得到上式(9)的第2项以后的 对数函数。此外，在Sum-Product解码方法的行运算中使用的上式(1)中包含递归运算(也 就是说，由上式(3)表示的运算)，将由该递归运算所产生的影响也包括在常数α中来近似 得到的是使用于Offset BP-based解码方法的行运算的上式(8)。[非专禾0 文献 1] J. Chen, A. Dholakia, Ε. Eleftheriou, Μ. P. C. Fossorier, and Χ. -Y. Hu, "Reduced-Complexity Decoding ofLDPC Codes，，，IEEE Trans. Communications, vol. 53，issue 8，pp. 1288—1299，Aug. 2005.
发明内容
(发明要解决的问题)如上所述，在Offset BP-based解码方法中，以常数α近似对数函数和由递归运 算所产生的影响。然而，利用Sum-Product解码方法得到的实际的数值会因行运算的变量而发生较 大变动。因此，在Offset BP-based解码方法中，存在如下问题近似精确度低，解码性能不 充分。本发明是为了解决如上所述的问题而完成的，其目的在于得到一种如下的解码方 法以及解码装置能够以比Offset BP-based解码方法更高的精确度近似Sum-Product解 码方法中的行运算，能够提高纠错码的解码性能。(用于解决问题的方案)本发明所涉及的解码方法的特征在于，具备以下步骤行运算步骤，算出与LDPC 码的校验矩阵的行权重对应的行LLR ；列运算步骤，根据行LLR算出与校验矩阵的列权重对应的列LLR ；比特估计步骤，根据列LLR进行针对每个比特的估计，来算出估计比特列；以及 校验步骤，校验估计比特列是否为码字，其中，在交替重复进行行运算步骤和列运算步骤来 对码字进行解码时，在行运算步骤中，将从列LLR的绝对值的最小值减去与该列LLR的绝对 值的最小值的大小相应的偏移值而得到的值设为与该列LLR的列对应的行LLR。(发明的效果)根据本发明，在行运算中，将从列LLR的绝对值的最小值减去与该列LLR的绝对值 的最小值的大小相应的偏移值而得到的值设为与该列LLR的列对应的行LLR，因此具有如 下效果能够以比OffsetBP-based解码方法更高的精确度近似Sum-Product解码方法中的 行运算，能够提高纠错码的解码性能。
图1是概要性地示出使用了纠错码的数字通信的过程的图。图2是表示本发明的实施方式1的纠错解码方法的流程的流程图。图3是表示g(x，δ)与χ之间的关系的曲线图。图4是表示实施方式1的行运算的一例的流程图。图5是表示实施方式1的数字通信系统的结构的框图。图6是表示图5的解码器的结构的框图。图7是表示图6的行运算器的结构的框图。图8是表示本发明的实施方式3的行运算器的结构的框图。图9是表示本发明的实施方式4的行运算器的结构的框图。(附图标记说明)1 数字通信系统；2 编码器；3 调制器；4 通信路径；5 解调器；6 解码器；7 输 入电路；8:LLR运算器；9、9六、98:行运算器(行运算单元)；10 列运算器(列运算单元)； 11 比特估计器(比特估计单元)；12:奇偶校验器(校验单元)；13:重复次数判断电路； 14 输出电路；15 输入电路；16、16a 最小2值运算部；17 :min的偏移处理部；18 :2nd min 的偏移处理部；19、25、25a 输出行LLR选择部；20 =Sgne运算部；21 乘法电路；22 :输出电 路；23 最小3值运算部；24,24a 偏移处理部。
具体实施例方式(实施方式1)图1是概要性地示出使用了纠错码的数字通信的过程的图。如图1所示，在数字 通信中，首先对发送比特列进行编码，来设为码字(过程A)。接着，对编码得到的比特列进 行调制(过程B)。当经由通信路径接收到被发送的调制信号时，在接收侧对该调制信号进 行解调而变换为接收信号值(过程C)。最后，根据接收信号值进行基于软判决的解码，得到 估计比特列(过程D)。此外，在本发明中，使用低密度奇偶校验码(LDPC^g)来进行编码。图2是表示本发明的实施方式1的纠错解码方法的流程的流程图。首先，根据通 过图1所示的过程C的解调而得到的码字长度的比特的各自的接收信号值，按每个比特计 算LLR(步骤STl)。接着，使用通过步骤STl得到的LLR计算出行LLR(步骤ST2)，根据该 行LLR计算出列LLR (步骤ST3)。
7
接着，根据通过步骤ST3得到的列LLR，进行针对每个比特的估计，来算出估计比 特列(步骤ST4)。之后，判断估计比特列是否为码字(步骤ST5)。此时，如果估计比特列 是码字(步骤ST5;“是”)，则输出该估计比特列(步骤ST7)，结束处理。另外，当判断为估计比特列不是码字时(步骤ST5 ；“否”)，判断行运算以后的处 理的重复次数是否达到最大重复数(步骤ST6)。在此，在达到最大重复数的情况下(步骤 ST6 ；“是”)，转移到步骤ST7，输出估计比特列，并结束处理。另一方面，如果未达到最大重复数(步骤ST6 ；“否”)，则返回到步骤ST2的行运算 处理，重复进行之后的处理。其中，在第二次以后的行运算中，根据通过紧接之前的列运算 算出的列LLR来进行行运算。接着，详细说明本实施方式1的行运算。当在上式(4)中假设χ = min{x, y}并设为δ = y-χ时，通过代入操作能够变换 为下式(10)。X1Siy = min{x,_y} - ln(l + exp(-丨 χ_|)) + ln(l + exp(-(x + 少)))= min {χ, y} - ln(l + exp(-<J)) + ln(l + exp(-(<5 + 2x))) (10)并且，如下式(11)所示，将上式(10)的第2项和第3项设为g(x，δ)。g(x, δ) =-ln(l+exp(-δ ))+ln(l+exp(-( δ+2χ)))(11)图3是表示通过上式(11)算出的g(x，δ)与χ之间的关系的曲线图，横轴是χ， 纵轴是g(x，S)。在图3中，图示了设δ为固定值、在δ = 2、1、0.5、0. 1、0的各个情况下 使用上式(11)算出g(x，δ)的结果。如上所述，Offset BP-based解码方法是以常数近似 g(x, δ)的解码方法，而从图3所示的曲线图明显可知，在χ接近0的情况下，不管δ的值 如何，g(x, δ)的值也接近0。因此，在本实施方式1中，在χ小于某一常数Y的情况下，近似为g(x，δ) =0， 在X大于等于Y的情况下，与Offset BP-based解码方法同样地以常数近似g(x，δ)。以 上，说明了上式(4)中的近似，而如果考虑上式(1)的递归运算(也就是说，上式(3)的运 算)所产生的影响，则仅在|^。，|的最小值大于等于、时，能够进行从|^。，|的最小值减 去作为常数的偏移值β的近似。将该情况公式化而表示的是下式(12)。由下式(13)表示 下式(12)中的sgr,。。此外，β和Υ是根据校验矩阵而取不同的值的常数。另外，关于这些常数，通过 密度进化法、解码仿真或其它手段来查找解码性能最大的值，并预先设定为该值。
￡r,c
so, · max< mm }
，I c'eN(r)\{cY
zr,c'
\-β, 0}> 1J c'&N{r)\{c}
sgr,c · . mm.
if min
zr,c'
；/■ mm
(12)
'<r
Sgr,c = IIsSn(z^c) (!3)
c'&N(r)\{c}
接着，说明上式(12)的行运算。
图4是表示实施方式1的行运算的一例的流程图，示出了按照上式(12)进行的行 运算。此外，对每个行进行行运算，而表示该情况的是外侧的行循环。另外，对校验矩阵中 的矩阵要素为1的各个列，在行运算中计算行LLR。表示该情况的是内侧的列循环。在此，
8示出r行的行运算中的针对列c的行LLR的运算方法。首先，从行r的矩阵要素为1的列(除列c以外)计算列LLR的绝对值的最小值 (步骤STla)。将该值设为最小值min。接着，判断最小值min是否大于等于、(步骤ST2a)。 在判断为最小值min大于等于γ的情况下(步骤ST2a;“是”)，转移到步骤ST3a的处理， 判断从该最小值min减去常数β得到的(min-β)是否大于0。在(min-β)大于0的情况下(步骤ST3a ； “是”)，按照上式(13)计算sgr,c(步 骤ST4a)。之后，输出对通过步骤ST4a算出的sgr,。相乘(min-β)而得到的值、即Sgn c · (min- β )(步骤 ST5a)。另一方面，在最小值min小于、的情况下(步骤ST2a ；“否”)，与步骤ST4a同样 地，按照上式(13)计算s^,。(步骤ST6a)。之后，输出对si。相乘最小值min而得到的值、 即 Sg" .min (步骤 ST7a)。另外，在(min-β )小于等于0的情况下(步骤ST3a ；“否”)，输出0(步骤ST8a)。 到此为止是实施方式1中的行运算，但是，只要行运算结果与上式(12)等价，就不限定于上 述运算。例如，也可以共用步骤ST4a和步骤ST6a来在步骤ST2a的前级进行处理。另外， 如果Y彡β，则不需要步骤ST3a和步骤ST8a，可以不进行。由此，能够以高精确度近似Sum-Product解码方法中的行运算，能够提高纠错码 的解码性能。另外，与运算量小的Offset BP-based解码方法相比，也仅增加一次比较运算， 运算量大致相同，与Sum-Product解码方法相比，能够显著缩减运算量。接着，说明执行利用了上述纠错解码方法的纠错编码以及解码的系统以及执行该 解码的解码器。图5是表示实施方式1的数字通信系统的结构的框图。在图5的实施方式1的数 字通信系统1中，作为发送侧的结构，具备编码器2和调制器3，作为接收侧的结构，具备解 调器5和解码器6。编码器2对发送比特列进行编码来设为码字。调制器3将通过编码器 2编码得到的比特列变换为调制信号来发送到通信路径4。在接收侧，解调器5对经由通信 路径4接收到的信号进行解调，得到接收信号值。在解码器6中，根据由解调器5得到的码 字长度的比特的各自的接收信号值来估计并输出估计比特列。图6是表示图5的解码器的结构的框图。在图6中，解码器6具备输入电路7、LLR 运算器8、行运算器(行运算单元)9、列运算器(列运算单元)10、比特估计器(比特估计单 元)11、奇偶校验器(校验单元)12、重复次数判断电路13以及输出电路14。如图6所示， 各结构串联连接，并且，奇偶校验器12与输出电路14相连接，重复次数判断电路13与行运 算器9相连接。此外，图6的结构是一个例子，也可以是其它结构。本发明的特征在于行运算器9 的内部结构，并不限制其它结构。例如，列运算器10与比特估计器11 (以及奇偶校验器12) 也可以并联连接，也可以将重复次数判断电路13配置在奇偶校验器12的前级。另外，解码器6执行图2所示的流程图的解码处理。在解码器6中，当被输入通过解调器5的解调处理得到的接收信号值时，输入电路 7将所输入的接收信号值分为按每个码字的块，并在适当的定时向LLR运算器8输出。LLR 运算器8根据每个码字长度的比特的接收信号值计算各LLR(图2 ；步骤STl)。
行运算器9使用由LLR运算器8算出的LLR来计算行LLR(图2 ；步骤ST2)。其 中，在从重复次数判断电路13移交处理的情况下，使用由列运算器10计算得到的最近的列 LLR来计算行LLR。列运算器10根据由行运算器9算出的行LLR来计算列LLR(图2 ；步骤 ST3)。比特估计器11根据由列运算器10算出的列LLR来计算估计比特列(图2 ；步骤 ST4)。奇偶校验器12对由比特估计器11算出的估计比特列进行奇偶校验(图2 ；步骤ST5)， 如果估计比特列是码字，则向输出电路14送出估计比特列。如果估计比特列不是码字，则 向重复次数判断电路13通知该意思。重复次数判断电路13按每个码字对进行了行运算(或者列运算)的次数进行计 数，当从奇偶校验器12接收到上述通知时，判断是否达到预先确定的重复次数(图2 ；步骤 ST6)。在此，如果达到预先确定的重复次数，则重复次数判断电路13向输出电路14送出估 计比特列。如果未达到预先确定的重复次数，则向行运算器9移交处理。输出电路14输出 如上所述得到的估计比特列来作为解码器6的输出(图2 ；步骤ST7)。图7是表示图6的行运算器的结构的框图。在图7中，实施方式1的行运算器9 具备输入电路15、最小2值运算部16、min的偏移处理部17、2nd min的偏移处理部18、输 出行LLR选择部19、sgr,。运算部20、乘法电路21以及输出电路22。输入电路15是向行运 算器9输入的输入数据最初通过的电路。另外，输出电路22与行运算器9的输出相连接。另外，行运算器9执行与图4的流程图相当的行运算。在图7的结构中，按每一行进行行运算，一次性运算出从该行对各列输出的行 LLR。首先，输入电路15输出在校验矩阵的对应的行中矩阵要素为1的所有列的列LLR。最小2值运算部16根据从输入电路15输入的列LLR的绝对值计算并输出最小值 min和其列LLR的列编号C’、以及作为第二小的值的2nd min (图4 ；步骤STla)。在min的偏移处理部17中，判断最小值min是否大于等于Y (图4 ；步骤ST2a)，如 果最小值min小于Y，则将最小值min按原样输出到输出行LLR选择部19。另外，如果最小 值min大于等于Y，则min的偏移处理部17判断(min- β )是否大于0 (图4 ；步骤ST3a)。 在(min-β )大于0的情况下，min的偏移处理部17将(min-β )输出到输出行LLR选择部 19。另一方面，如果(min-β)小于等于0，则向输出行LLR选择部19输出0。此外，在2nd min的偏移处理部18中，也与min的偏移处理部17同样地进行动作。在输出行LLR选择部19中选择输出值，使得关于对于列C’的行LLR，输出由2nd min的偏移处理部18进行偏移处理后的值(2ndmin- β )，对于除此以外的列，输出由min的 偏移处理部17进行偏移处理后的值(min-β )。Sg,,。运算部20从输入电路15输入列LLR的符号，使用上式(13)对各列运算Sg,, c (图4 ；步骤ST4a、步骤ST6a)。乘法电路21对各列进行行LLR的绝对值与。( = +1或_1)之间的乘法运算 (图4 ；步骤ST5a、步骤ST7a)，决定行LLR的正负。输出电路22进行作为由乘法电路21得 到的运算结果的行LLR的输出控制。此外，本实施方式1的行运算器9并不限定于图7所示的电路结构。例如，也可以 是忠实地按照图4的流程图来进行行运算的电路，只要运算内容等价，就可以是基于其它
10手段的电路。只要运算结果相同，就成为等价的解码性能。如上所述，根据本实施方式1，利用如图7所示的电路结构通过图4的过程进行行 运算，由此能够以高精确度近似Sum-Product解码方法中的行运算，能够提高纠错码的解 码性能。另外，与Offset BP-based解码方法相比，仅增加一次比较运算，成为大致相同的 运算量，因此能够以与电路规模小的Offset BP-based解码方法同等的电路规模实现。因 此，与Sum-Product解码方法相比，在能够显著缩减运算量的基础上，还能够实现电路规模 的小规模化。此外，在上述实施方式1中，根据Y分为两种情况，但是还能够分为更多的情况。 也就是说，能够采用如下方法根据|^。，|的最小值的大小使偏移值发生变动，从|^。，|的 最小值减去与各个情况相应的偏移值。随着所分出的情况增多，运算量会变大，但是近似精 确度变得更高，提高解码性能。(实施方式2)在上述实施方式1中进行了近似的函数g(x，δ)如上式(11)所示，将1和δ设 为变量。在上述实施方式1中，在该函数g(X，δ)中考虑变量χ的值的变动来进行了近似。然而，从上述实施方式1中示出的图3的曲线图可以明确，在变量χ大到某种程度 的区域中，函数g(x，δ)的值由于变量δ的影响而较大地变动。上述实施方式1是忽略该 变动而将偏移值β设为常数来进行近似。因此，在本实施方式2中，说明根据变量δ的值来使偏移值发生变动的方法。此 外，作为根据变量δ来使偏移值发生变动的技术，例如有参考文献1所记载的δ-min解码 方法。(参考文献1)阪井塁、松本涉、吉田英夫、“更新式O近似(二基3< Low-Density Parity-Check符号簡易復号法O検討”，電子情報通信学会論文誌A，vol. J90-A, no. 2, pp. 83-91，Feb. 2007.参考文献1所记载的δ -min解码方法是忽略由变量χ引起的函数g(x，δ )的变 动而仅根据变量δ来决定偏移值的方法，因此，如图3的曲线图所示，变量χ的值为接近0 时的近似精确度低。因此，在本实施方式2中，当χ的值小于Y时，近似为g(x，3)=0，在1的值大 于等于、的情况下，使用在S-min解码方法中使用的偏移值D(S)。也就是说，设为如下 式(14)。此外，D( δ )是下式(15)所示的函数。变量δ是δ = y-x。
fmax{min^,^}-Z)(^),0} if mm{x,y}>rx y = <(14)Z)(J) = max|o.9-昏，oj> (15)如上所述，根据本实施方式2，用上式(14)置换上式(4)的2项运算，如上所述那 样近似g(x，S)，由此，比上述实施方式1中的行运算更能够提高近似精确度，能够提高解 码性能。(实施方式3)在上述实施方式2中，仅近似了函数g(x，δ )，但是在本实施方式3中，如上述实
11施方式1那样还近似行运算的递归运算(上式(3)的运算)。也就是说，利用以上述实施方 式2中的D( δ )置换上述实施方式1的行运算(上式(12)的运算)的偏移值β而得到的 下式(16)。其中，将δ设为|%,。，I的最小值与第二小的值之间的差。通过这样近似行运 算，行运算的近似精确度与解码性能高于上述实施方式1，运算量小于上述实施方式2。 ￡r,c
ser r · maxi mm
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\-D(S), 0 丨 1J c'e7V(r)\{c}
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sSr,c · ‘ mm zr，c’if min
zr,c'
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c'eN{r)\{cy图8是表示本发明的实施方式3的行运算器的结构的框图，是将已说明的图6中 的行运算器的内部与实施方式3配合而图示的图。在图8中，实施方式3的行运算器(行 运算单元)9A具备输入电路15、sgr,。运算部20、乘法电路21、输出电路22、最小3值运算 部23、偏移处理部24以及输出行LLR选择部25。输入电路15、Sgn。运算部20、乘法电路 21以及输出电路22的动作与上述实施方式1相同，因此说明不同的部分。最小3值运算部23运算并输出列LLR的绝对值中的最小值min及其列编号C’、第 二小的值2nd min及其列编号C”、以及第三小的值3rdmin。偏移处理部24按照上式(16)计算偏移值来进行偏移处理，输出如下三个值。一个值是根据min和2nd min计算得到的对min进行偏移处理后的值，如果min 小于Y，则输出min，如果min大于等于Y，则设为δ = 2nd min-min来输出min_D ( δ )或 0ο其余的两个值的输出也一样，分别计算并输出根据min和3rdmin计算得到的对 min进行偏移处理后的值、根据2nd min和3rd min计算得到的对2nd min进行偏移处理后的值。输出行LLR选择部25选择根据2nd min和3rd min计算得到的对2nd min进行 偏移处理后的值，来作为针对列C’的行LLR。另外，选择根据3rd min和min计算得到的 对min进行偏移处理后的值，来作为针对列C”的行LLR，针对除此以外的列，选择根据2nd min和min计算得到的对min进行偏移处理后的值，并分别输出。如上所述，根据本实施方式3，通过利用如图8所示的电路结构来进行利用了上式 (16)的行运算，能够以比上述实施方式1更高的精确度近似Sum-Product解码方法中的行 运算，能够提高纠错码的解码性能。(实施方式4)虽然上述实施方式3的解码能力强，但是需要运算最小的三个值，电路规模变大。 因此，在本实施方式4中说明如下结构一边与上述实施方式1同样地，运算最小的两个值， 一边部分地进行与上述实施方式3同样的利用δ的偏移处理。图9是表示本发明的实施方式4的行运算器的结构的框图。在图9中，实施方式 4的行运算器(行运算单元)9Β具备输入电路15、sgr,。运算部20、乘法电路21、输出电路 22、最小2值运算部16a、偏移处理部24a以及输出行LLR选择部25a。输入电路15、sgr, c 运算部20、乘法电路21以及输出电路22的动作与上述实施方式1和上述实施方式3相同。 最小2值运算部16a、偏移处理部24a以及输出行LLR选择部25a的动作与上述实施方式3 不同。
最小2值运算部16a有一部分与上述实施方式1所示出的最小2值运算部16不 同，除了输出最小值min及其列编号c’、第二小的值2nd min之外，还输出2nd min的列编 号C”。另外，偏移处理部24a输出三个值。一个值是将偏移值作为常数β来对min进行与上述实施方式1相同的处理而得 到的值(min-β)。第二个值是将偏移值作为常数β来对2nd-min也同样地进行与上述实施方式1 相同的处理而得到的值(2nd min-β)。第三个值是通过与上述实施方式3同样的处理设为δ = 2ndmin-min并将偏移值 作为D( δ )来进行偏移处理而得到的值(min-D( δ ))。输出行LLR选择部25a对于列C’选择利用β对2nd min进行偏移处理而得到的 值(2nd min-β)。另外，对于列c”，选择利用β对min进行偏移处理而得到的值(min-β )， 对于除此之外的列，选择利用D( δ )对min进行偏移处理而得到的值(min-D( δ ))。输出行 LLR选择部25a的后级的处理与上述实施方式1相同。如上所述，根据本实施方式4，通过利用如图9所示的电路结构来进行上述行运 算，对于除了列c’、列C”以外的列的近似精确度比上述实施方式1的行运算高，能够提高解 码性能。另外，能够将最小三个值的运算抑制为最小两个值的运算，因此能够使电路规模小 于上述实施方式3。
权利要求
一种解码方法，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low Density Parity Check码，即低密度奇偶校验码，该解码方法的特征在于，具备以下步骤行运算步骤，算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为Log Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算步骤，根据上述行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对应的列LLR；比特估计步骤，根据上述列LLR进行针对每个比特的估计，来算出估计比特列；以及校验步骤，校验估计比特列是否为上述码字，其中，在交替重复进行上述行运算步骤和上述列运算步骤来对上述码字进行解码时，在上述行运算步骤中，将从上述列LLR的绝对值的最小值减去与该列LLR的绝对值的最小值的大小相应的偏移值而得到的值设为与该列LLR的列对应的行LLR。
2.一种解码方法，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low-Density Parity-Check码，即低密度奇偶校验码，该解码方法的特征在于，具备以下步骤行运算步骤，算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为 Log-Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算步骤，根据上述行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对应的列LLR ； 比特估计步骤，根据上述列LLR进行针对每个比特的估计，来算出估计比特列；以及 校验步骤，校验估计比特列是否为上述码字，其中，在使用Sum-Product解码方法的算法交替重复进行上述行运算步骤和上述列运 算步骤来对上述码字进行解码时，在上述行运算步骤中，根据成为在上述Sum-Product解码方法的算法的行运算中执行 的2项运算的对象的2值的最小值的大小，将从上述2值的最小值减去在将上述2值之差设 为变量δ的δ-min解码方法中规定的偏移值而得到的差分值设为上述2项运算的结果。
3.一种解码方法，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low-Density Parity-Check码，即低密度奇偶校验码，该解码方法的特征在于，具备以下步骤行运算步骤，算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为 Log-Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算步骤，根据上述行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对应的列LLR ； 比特估计步骤，根据上述列LLR进行针对每个比特的估计，来算出估计比特列；以及 校验步骤，校验估计比特列是否为上述码字，其中，在交替重复进行上述行运算步骤和上述列运算步骤来对上述码字进行解码时， 在上述行运算步骤中，根据上述列LLR的绝对值的最小值的大小，将从该列LLR的绝 对值的最小值减去在如下的δ -min解码方法中规定的偏移值而得到的差分值设为与该列 LLR的列对应的行LLR，上述δ -min解码方法将从列LLR的绝对值的第二小的值减去上述 列LLR的绝对值的最小值而得到的差设为变量δ。
4.一种解码方法，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low-Density Parity-Check码，即低密度奇偶校验码，该解码方法的特征在于，具备以下步骤行运算步骤，算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为 Log-Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算步骤，根据上述行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对应的列LLR ；比特估计步骤，根据上述列LLR进行针对每个比特的估计，来算出估计比特列；以及 校验步骤，校验估计比特列是否为上述码字，其中，在交替重复进行上述行运算步骤和上述列运算步骤来对上述码字进行解码时， 在上述行运算步骤中，对于绝对值最小的列LLR，将从该列LLR的绝对值的第二小的值 减去与该最小值的大小相应的偏移值而得到的差分值设为与该列LLR的列对应的行LLR，对于绝对值为第二小的列LLR，将从该列LLR的绝对值的最小值减去与该列LLR的绝对 值的大小相应的偏移值而得到的差分值设为与该列LLR的列对应的行LLR，对于除上述以外的列，将从上述列LLR的绝对值的最小值减去在如下的δ -min解码 方法中规定的偏移值而得到的差分值设为与该列对应的行LLR，上述δ -min解码方法将从 上述列LLR的绝对值的第二小的值减去上述列LLR的绝对值的最小值而得到的差设为变量 δ。
5.一种解码装置，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low-Density Parity-Check码，即低密度奇偶校验码，该解码装置的特征在于，具备行运算单元，其算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为 Log-Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算单元，其根据由上述行运算单元算出的行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对 应的列LLR ；比特估计单元，其根据由上述列运算单元算出的列LLR进行针对每个比特的估计，来 算出估计比特列；以及校验单元，其校验由上述比特估计单元算出的估计比特列是否为上述码字， 其中，上述行运算单元将从上述列LLR的绝对值的最小值减去与该列LLR的绝对值的 最小值的大小相应的偏移值而得到的值设为与该列LLR的列对应的行LLR。
6.一种解码装置，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low-Density Parity-Check码，即低密度奇偶校验码，该解码装置的特征在于，具备行运算单元，其算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为 Log-Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算单元，其根据由上述行运算单元算出的行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对 应的列LLR ；比特估计单元，其根据由上述列运算单元算出的列LLR进行针对每个比特的估计，来 算出估计比特列；以及校验单元，其校验由上述比特估计单元算出的估计比特列是否为上述码字， 其中，上述行运算单元根据成为在Sum-Product解码方法的算法的行运算中执行的2 项运算的对象的2值的最小值的大小，将从上述2值的最小值减去在将上述2值之差设为 变量δ的δ-min解码方法中规定的偏移值而得到的差分值设为上述2项运算的结果。
7.一种解码装置，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low-Density Parity-Check码，即低密度奇偶校验码，该解码装置的特征在于，具备行运算单元，其算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为 Log-Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算单元，其根据由上述行运算单元算出的行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对应的列LLR ；比特估计单元，其根据由上述列运算单元算出的列LLR进行针对每个比特的估计，来 算出估计比特列；以及校验单元，其校验由上述比特估计单元算出的估计比特列是否为上述码字， 其中，上述行运算单元根据上述列LLR的绝对值的最小值的大小，将从该列LLR的绝 对值的最小值减去在如下的δ -min解码方法中规定的偏移值而得到的差分值设为与该列 LLR的列对应的行LLR，上述δ -min解码方法将从列LLR的绝对值的第二小的值减去上述 列LLR的绝对值的最小值而得到的差设为变量δ。
8. 一种解码装置，对以LDPC码编码的码字进行解码，其中，LDPC码为Low-Density Parity-Check码，即低密度奇偶校验码，该解码装置的特征在于，具备行运算单元，其算出与上述LDPC码的校验矩阵的行权重对应的行LLR，其中，LLR为 Log-Likelihood Ratio，即对数似然比；列运算单元，其根据由上述行运算单元算出的行LLR算出与上述校验矩阵的列权重对 应的列LLR ；比特估计单元，其根据由上述列运算单元算出的列LLR进行针对每个比特的估计，来 算出估计比特列；以及校验单元，其校验由上述比特估计单元算出的估计比特列是否为上述码字， 其中，上述行运算单元对于绝对值最小的列LLR，将从该列LLR的绝对值的第二小的值 减去与该最小值的大小相应的偏移值而得到的差分值设为与该列LLR的列对应的行LLR，对于绝对值为第二小的列LLR，将从该列LLR的绝对值的最小值减去与该列LLR的绝对 值的大小相应的偏移值而得到的差分值设为与该列LLR的列对应的行LLR，对于除上述以外的列，将从该列LLR的绝对值的最小值减去在如下的δ -min解码方法 中规定的偏移值而得到的差分值设为与该列对应的行LLR，上述δ -min解码方法将从上述 列LLR的绝对值的第二小的值减去上述列LLR的绝对值的最小值而得到的差设为变量δ。
全文摘要
提供一种能够以比Offset BP-based解码方法更高的精确度近似Sum-Product解码方法中的行运算、并且能够提高纠错码的解码性能的解码方法以及解码装置。在行运算中，将从列LLR的绝对值的最小值减去与该列LLR的绝对值的最小值的大小相应的偏移值而得到的值设为与该列LLR的列对应的行LLR。
文档编号H03M13/11GK101931418SQ201010208249
公开日2010年12月29日 申请日期2010年6月18日 优先权日2009年6月19日
发明者吉田英夫, 宫田好邦, 杉原坚也 申请人:三菱电机株式会社