基于归一化修正因子序列的ldpc最小和译码方法
【专利摘要】本发明揭示了一种基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，包括设定修正因子序列方法，所述方法包括以下步骤：步骤一，在第一信道和第一调制模式下，利用置信传播算法测得信噪比门限值；步骤二，根据所述信噪比门限值设定多个测试基准值；步骤三，分别以每一个所述测试基准值为信噪比条件，采用归一化最小和译码算法计算每一个所述测试基准值对应的归一化修正因子序列；步骤四，将性能曲线最好的归一化修正因子序列设定为最优修正因子序列。采用了本发明的技术方案，比传统的归一化最小和算法性能提高了很多，性能可以接近最优的置信传播算法的性能，同时本发明的LDPC译码方法的实现复杂度远比最优的置信传播算法要低。
【专利说明】基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种LDPC译码方法，更具体地说，涉及一种基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法。
【背景技术】
[0002]低密度奇偶校验码，由于其逼近香农容量，编、译码实现复杂度低和可实现高吞吐率等等特点，被广泛应用到各种通信系统中，比如欧洲数字电视标准DVB系列，无线局域网802.11η，无限广域网Wimax，深空通信，以及磁盘存储标准等等。
[0003]LDPC之所能能有如此优越的纠错性能，主要是其使用了置信传播算法(BeliefPropagation,以下简称BP算法)，该算法又叫和积算法(Sum-Product Algorithm)。
[0004]置信传播算法(BP)是性能最好的算法，该算法使得LDPC具有逼近香农限的性能，其他的算法都是基于BP算法的简化或修改版本。
[0005]在介绍译码算法之前，首先来介绍一下译码算法的架构。奇偶校验H矩阵代表了LDPC码字，将H矩阵的每一行对应一个校验节点，H矩阵的每一列对应一个变量节点，H中的第m行第η列的‘ I’代表了，校验节点m与变量节点η之间有一条连线(称为边)，如此组成了 Tanner 图。
[0006]图1所示的就是矩阵尽
【权利要求】
1.一种基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，包括设定修正因子序列方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤: 步骤一，在第一信道和第一调制模式下，利用置信传播算法测得信噪比门限值； 步骤二，根据所述信噪比门限值设定多个测试基准值； 步骤三，分别以每一个所述测试基准值为信噪比条件，采用归一化最小和译码算法计算每一个所述测试基准值对应的归一化修正因子序列； 步骤四，将性能曲线最好的归一化修正因子序列设定为最优修正因子序列。
2.如权利要求1所述的基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，其特征在于，步骤一的所述第一信道为高斯信道，所述第一调制模式为BPSK调制。
3.如权利要求1所述的基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，其特征在于，步骤二的所述测试基准值的设定方法为:取所述信噪比门限值TdB及其附近的值作为所述测试基准值。
4.如权利要求3所述的基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，其特征在于，取所述信噪比门限值TdB、以及与所述信噪比门限值相差0.1dB的两个值TdB-0.ldB、TdB+0.1dBdf TdB-0.ldB、TdB、TdB+0.1dB 设定为所述测试基准值。
5.如权利要求1所述的基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，其特征在于，步骤三的所述计算方法为: 选定一个测试基准值作为信噪比条件； 采用归一化最小和算法对W个LDPC块进行译码，其中第i次迭代下的归一化修正因子满足
6.如权利要求5所述的基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，其特征在于，步骤四的所述设定方法为: 选定一个归一化修正因子序列； 在第二信道和第二调制模式下，将所述归一化修正因子序列中的所有第i次迭代下的归一化修正因子a i根据归一化最小和算法=?,.￡/=计算得性能曲线； 重复上述步骤至计算得所有归一化修正因子序列所分别对应的性能曲线； 比较所有的性能曲线，选择最佳的性能曲线所对应的归一化修正因子序列为最优修正因子序列。
7.如权利要求6所述的基于归一化修正因子序列的LDPC最小和译码方法，其特征在于，所述第二信道为高斯信道或瑞利信道，所述第二调制模式包括BPSK、QAM或APSK。
【文档编号】H03M13/11GK103607208SQ201310606164
【公开日】2014年2月26日 申请日期:2013年11月25日 优先权日:2013年11月25日
【发明者】张文军, 徐胤, 何大治, 郭序峰, 史毅俊, 管云峰, 尧勇仕 申请人:上海数字电视国家工程研究中心有限公司