一种基于双向循环网络的LDPC译码方法

本发明属于通信，具体涉及一种基于双向循环网络的ldpc译码方法。

背景技术：

1、近年来，随着大数据、人工智能、工业互联网等新型业务的不断涌现，对光通信系统规模、通信速率和传输容量在持续增长，提升光通信系统的性能和信道容量也变得更加迫切。低密度奇偶校验码(ldpc)由于理论性能逼近香农极限，将作为下一代光纤通信系统的前向纠错码。目前，ldpc的译码算法主要分为两类。第一类是基于迭代的译码算法，其中包括最先进的最小和(ms)算法，此类算法通过在检查节点和变量节点之间更新信息逐步优化译码结果，直到满足收敛条件。然而，信息的更新通常基于对双精度小数的算数运算，不利于硬件实现。另一类新颖的方法利用信息瓶颈(ib)算法生成全整数查找表(lut)取代算数运算。其中，lut通过对输入信息进行压缩，使码元和相应信息之间的互信息最大化。由于信息更新过程中所有复杂的函数运算简化为简单的查表操作，基于ib的译码算法相比迭代译码算法有着更低的译码复杂度。虽然此算法在译码性能及复杂度方面都有很好的表现，但是其局部节点运算中存在部分信息重复计算的现象，导致迭代过程中lut的查找次数随ldpc节点度数呈平方级增长，这将增加译码时的延迟。

2、为了提高光纤通信系统传输容量，需要使用先进的高阶调制格式，如m-qam。现阶段的ib译码算法在处理m-qam高阶调制格式时，需要经过((log2m-2)*m2)次计算或额外构造log2m个lut，占用大量的内存资源，且m越大复杂度越高。如何使ib译码算法适用于超高阶调制格式的通信系统，依然是一个具有挑战性的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于双向循环网络的ldpc译码方法，该方法利用多元参量构建信息瓶颈框架，对于所有m-qam调制格式只需额外构造两个lut，可解决ib译码方法中内存需求随调制阶数增大的问题。另外，我们运用双向循环网络和量化信息的对称性实现表格的复用，充分发挥了中间信息的作用，使ib译码算法中查找lut次数与节点度数的关系从平方量级降为线性量级。

2、本发明通过如下技术方案实现：

3、一种基于双向循环网络的ldpc译码方法，具体包括如下步骤：

4、步骤a：采集经相干光系统传输后的1024qam信号；

5、步骤b：构建适用于高阶调制信号的离散信道量化器；

6、步骤c：计算所有比特信息并完成比特信息的统一；

7、步骤d：基于双向循环结构构建双向信息瓶颈译码器，包括：

8、步骤d1：双向信息瓶颈译码器的校验节点设计；

9、步骤d2：双向信息瓶颈译码器的变量节点设计。

10、进一步地，所述步骤a的具体过程如下：

11、步骤a1：首先，发送端生成长度为2048的二进制随机数，其中包含在头部插入的长度为13的前导码；在得到2048位二进制数后，将其传输给ldpc编码器生成长度为2560的ldpc码；然后，对ldpc码进行1024qam信号映射，由rrc成型滤波器实现nyquist整形；

12、步骤a2：将映射完成的1024qam电信号分两路由采样频率为64gsa/s的数模转换器(dac)生成单路速率40gbit/s的模拟信号并输送到i/q调制器中，用于实现将信号加载到信号光的目的；其中，信号光激光器laser的输出功率设置为12dbm；之后，采用可变光衰减器(voa)调节接收光功率；

13、步骤a3：在接收端，相干接收机将本振激光器(lo)输送的功率为12dbm的光与经过voa调解后的光信号进行混频接收；利用采样率为100gsa/s的数字示波器对数据进行显示与接收；接收信号通过与成型滤波器相对应的匹配滤波器后进行降采样，将采样率调整为符号速率的2倍后，用于各误差参数估计；将得到的信号利用gram-schmidt算法对iq不平衡进行补偿和正态化，利用gardner算法对时钟误差进行恢复，利用级联多模算法(cmma)对信道噪声进行平衡和补偿；最后，利用之前插入的前导码进行相应的频率和相位偏移估计并进行补偿；将补偿完成后的信号送入到离散信道量化器中进行量化；

14、将输入与输出的数据构建样本数据集，并将样本数据集分为训练集和测试集。

15、进一步地，所述步骤b的具体过程如下：

16、步骤b1：对1024qam信号中的10个比特位进行标记，标记比特位为v＝{0,1,…9}，每个比特位的信息为cv；

17、步骤b2：将接收信号限幅于信息集中区域，均匀等分为n个量化区间，每个量化区间对应一个离散值；根据量化区间的范围，对每个区间中的发送信号与接收信号的联合分布进行积分，得到离散化的联合分布；其中，σ2为信号噪声的方差，是发送信号的实部，为接收信号的实部；得到的离散化分布将作为信息瓶颈算法的输入，通过信息瓶颈算法对量化区域的不断优化，得到具有发送信号和接收信号之间互信息最大化的映射此映射将用于步骤c中比特信息的计算。

18、进一步地，步骤c的具体过程如下：

19、步骤c：通过和计算得到映射与比特位信息cv的联合分布与比特位所携带信息的分布将构成多元观察随机变量，cv为相关随机变量，z为压缩随机变量，构成新的信息瓶颈框架，通过求出随机变量的联合分布即信息瓶颈算法的输入；通过对信息瓶颈算法的压缩得到的两个压缩表(lut)，使得所有不同比特所携带的信息具有位置统一的概率分布p(cv,z)。

20、进一步地，步骤d1的具体过程如下：

21、d11、为得到校验节点第dc条边的输出外信息，设dc条边总共接收到的量化信息为信息瓶颈算法的输入为p(cv,z)和压缩空间t＝2q，其中，q为所要量化的比特数；

22、d12、首先，进行顺序操作，按照顺序结构从前到后依次查找lut和对应的顺序信息

23、d13、然后，进行逆序操作，按照与顺序操作相反的顺序逆序查表，得到从后向前所构造的查找表和对应的信息

24、d14、重复步骤d12及步骤d13，将剩余的边生成相应复用的表格，从而得到相应输出信息。

25、d15、整合上述表格后生成最终复用表格后，删除过渡作用的表格，减小存储表格所需的空间。

26、进一步地，步骤d2的具体过程如下：

27、d21、当变量节点度数dv为偶数时，树状结构将作为最后一层的输入，即可使得这条边的前后两面满足对称性；

28、d22、当变量节点度数dv为奇数，将作为第一层中最后一条边的输入，以保证能够用最少的lut完成译码过程。

29、进一步地，所述方法还包括：

30、步骤e：搭建1024qam相干系统进行算法性能验证。

31、进一步地，所述步骤e，具体包括如下内容：

32、在接收到信道的信号后，采用上述ldpc译码方法进行校验节点与变量节点之间的迭代，最终进行判决，输出误码率。

33、与现有技术相比，本发明的优点如下：

34、本发明的一种基于双向循环网络的ldpc译码方法，利用多元参量构建信息瓶颈框架，对于所有m-qam调制格式只需额外构造两个lut；并且运用双向循环网络和量化信息的对称性实现表格的复用，充分发挥了中间信息的作用，使ib译码算法中查找lut次数与节点度数的关系从平方量级降为线性量级；同时搭建了基于1024qam信号的相干光通信系统，从而验证译码方法的效果，实验结果表明，该方法在1024qam信号的通信系统中可有效运行，牺牲约0.2～0.3db性能为代价，使单次迭代过程中校验节点和变量节点所需查找lut次数从降为