CN101188428B - 一种ldpc码的有限长度循环缓存的速率匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，包括以下步骤：对输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，并根据编码结果确定一维有限长度循环缓存的大小；根据混合重传请求的重传次数从多个预定的冗余版本取值中选择一个冗余版本取值，并根据所选择的冗余版本取值确定在一维有限长度循环缓存中读取组成欲组成的混合重传请求数据包的数据比特的起始位置；以及从起始位置开始，顺序读取特定长度的数据比特组成混合自动重传请求数据包，并将混合自动重传请求数据包发送出去，其中，多个预定的冗余版本取值分别对应的起始位置均匀或近似均匀地分布在一维有限长度循环缓存中。

Description

一种LDPC码的有限长度循环缓存的速率匹配方法

技术领域

本发明涉及通信领域，更具体地涉及一种低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法。 

背景技术

低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code，简称LDPC码)是一种基于稀疏校验矩阵的线性分组码，正是利用它的校验矩阵的稀疏性，才能实现低复杂度的编译码。结构化LDPC码由于具有结构化的特征，是一类特殊的LDPC码，它通过扩展和修正来实现编译可变码长的编码，通过删余和扩张来实现可变码率的编码。 

定义结构化LDPC码的奇偶校验矩阵为一个(m_b×z)×(n_b×z)的矩阵H，它由循环移位的恒等矩阵块或大小为z×z的0矩阵组成，形式为： 

$H=\left[\begin{array}{ccccc}{P}^{h_{00}^b}& P^{h_{01}^b}& P^{h_{02}^b}& \·\·\·& P^{h_{{0n}_b}^b}\\ P^{h_{10}^b}& P^{h_{11}^b}& P^{h_{12}^b}& \·\·\·& P^{h_{{1n}_b}^b}\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ P^{h_{m_{b}0}^b}& P^{h_{m_{b}1}^b}& P^{h_{m_{b}2}^b}& \·\·\·& P^{h_{m_b{n}_b}^b}\end{array}\right]=P^{H_b}$

如果 $h_{\mathrm{ij}}^b=-1,$ 则有 $P^{h_{\mathrm{ij}}^b}=0.$ 如果h_ij ^b是大于或者等于0的整数，则定义 $P^{h_{\mathrm{ij}}^b}={\left(P\right)}^{h_{\mathrm{ij}}^b},$ 大小为z×z的P和大小为m_b×n_b的基础矩阵H_b有如下形式： 

$P=\left[\begin{array}{ccccc}0& 1& 0& \·\·\·& 0\\ 0& 0& 1& \·\·\·& 0\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ 0& 0& 0& \·\·\·& 1\\ 1& 0& 0& \·\·\·& 0\end{array}\right]$ $H=\left[\begin{array}{ccccc}{P}^{h_{00}^b}& P^{h_{01}^b}& P^{h_{02}^b}& \·\·\·& P^{h_{{0n}_b}^b}\\ P^{h_{10}^b}& P^{h_{11}^b}& P^{h_{12}^b}& \·\·\·& P^{h_{{1n}_b}^b}\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ P^{h_{m_{b}0}^b}& P^{h_{m_{b}1}^b}& P^{h_{m_{b}2}^b}& \·\·\·& P^{h_{m_b{n}_b}^b}\end{array}\right]$

H_b由2部分组成，其中，H_b1为系统比特，H_b2为奇偶校验比特，即， $H_b=\left[{\left(H_{b1}\right)}_{m_b\×k_b}\right|{\left(H_{b2}\right)}_{m_b\×m_b}].$ 这里，定义H_b是H的基础矩阵，H称为H_b 的扩展矩阵。在实际编码时，z＝码长/基础矩阵的列数n_b，称为扩展因子，z为正整数，对于不同码长z不相同。 

在循环缓存速率匹配(Circular Buffer Rate Matching)算法中，根据期望的输出码率，可以选择L个编码比特，作为循环缓存速率匹配的输出；循环缓存速率匹配从输出缓存器中某个指定的开始位置读出L个编码比特，被称为比特选择。总地来说，被选择用于传输的比特可以从缓存器中的任何位置开始读出来。如果达到缓存器的末尾，可以绕到缓存器的开始位置继续读取数据。所以，通过简单的方法便可实现基于循环缓存的速率匹配(删除或重复)。对于混合自动重传请求(HARQ)操作，循环缓存又具有灵活性和颗粒度的优势。 

混合自动重传请求是一种数字通信系统中极其重要的链路自适应技术。接收端对其接收的HARQ数据包进行译码，若译码正确则反馈ACK信号给发送端，通知其发送新的HARQ数据包；若译码失败则反馈NAK信号给发送端，请求发送端重新发送HARQ数据包。接收端通过对多次重传的数据包进行递增冗余(Increasing Redundancy，简称IR)或Chase合并译码，可以提高其译码成功概率，实现链路传输的高可靠性要求。 

在混合自动重传请求方式下，在循环缓存中可以指定不同的位置作为每次传输HARQ数据包读取的起点位置。冗余版本(Redundancy Version)的定义即确定了HARQ数据包在循环缓存中读取的多个起点位置，冗余版本取值便确定了本次传输HARQ数据包在循环缓存中读取的具体起点位置。 

HARQ功能包括两次速率匹配和一个虚拟IR缓存，第一次速率匹配过程将输入比特数匹配到虚拟IR缓存，虚拟IR缓存由高层配置。如果输入比特数不超过虚拟IR的能力，则不需要被打掉任何比特，否则需要去掉多余的比特。第二次速率匹配过程是为了符合信道的要求，将第一次速率匹配后的比特数匹配到多个物理信道的总比特数。 

有限长度循环缓存的长度是受限的，其速率是在限制循环缓存长度的基础上，根据期望的输出码率，选择L个编码比特，作为循环缓存速率匹配的输出；与非受限的循环缓存的速率匹配类似，被选择用于传输的比特可以从缓存器中的任何位置开始读出来。如果达到缓存器的末尾，则可以绕到缓存器的开始位置继续读取数据。通常在有限长度循环缓存中可以指定不同的位置作为每次传输HARQ数据包读取的起点位置，即制定冗余版本取值对应的HARQ数据包的起点位置。 

在现有的有限长度循环缓存的速率匹配方法中，各冗余版本对应的HARQ起点在循环缓存中是不均匀分布的，可能使得在HARQ包重传过程中，部分码字出现多次重叠，而另外一部分码字则没有重叠，这样会导致重传性能的下降，且现有技术并没有较好地结合LDPC结构化编码的特点，无法发挥其最佳的重传性能。 

发明内容

本发明提供了一种低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，以节省缓存空间，在限制循环缓存长度的基础上提高混合自动重传请求的重传性能。 

根据本发明的一个实施例的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，包括以下步骤：对输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，并根据编码结果确定一维有限长度循环缓存的大小；根据混合重传请求的重传次数从多个预定的冗余版本取值中选择一个冗余版本取值，并根据所选择的冗余版本取值确定在一维有限长度循环缓存中读取组成混合重传请求数据包的数据比特的起始位置；以及从起始位置开始，顺序读取特定长度的数据比特组成混合自动重传请求数据包，并将混合自动重传请求数据包发送出去，其中，多个预定的冗余版本取值分别对应的起始位置均匀或近似均匀地分布在一维有限长度循环缓存中。 

其中，基于已知的基础矩阵m_b×n_b对输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，其中，m_b、n_b分别为基础矩阵的行数和列数，所用的扩展因子z为依输入信息块的码长k₀而变化的正整数。 

其中，在对输入信息块进行结构化低密度奇偶校验码编码之前，在输入信息块中添加x＝k_b·z-k₀个填充比特，构成长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块，长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块经过结构化低密度奇偶校验码编码后生成长度为n＝n_b·z的混合自动重传请求母码，其中，k_b＝n_b-m_b。可选地，在根据编码结果确定一维有限长度循环缓存的大小之前，可以对编码结果进行重排。 

其中，通过以下方法确定一维有限长度循环缓存的大小：N_cb＝min(N_IR，K_w)，其中min(·)表示取最小值运算，N_IR为输入信息块的可用缓存的大小，K_W为实际循环缓存的大小。 

其中，多个冗余版本取值分别对应的起始位置为  $s_0=z\·\left[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})\right]+\mathrm{Offset},$ 其中，N_rv表示冗余版本取值的数目，N_rv在集合{3，4，6，8}中取值；rv_idx表示冗余版本取值，rv_idx 在集合{0，1，…N_rv-1}中取值；offset表示第一个冗余版本取值对应的起始位置相对于一维有限长度循环缓存的起点的偏移比特数，offset为整数，且0≤offset＜N_cb，operation(·)表示取整运算，运算方法是向上取整、向下取整、或舍入取整。 

其中，在读取特定长度的数据比特的过程中，跳过不读填充比特，并在达到一维有限长度循环缓存的末尾的情况下，绕到一维有限长度循环缓存的开始位置继续读取。 

根据本发明的另一个实施例的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，包括以下步骤：对输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，并根据编码结果确定二维有限长度循环缓存的大小；根据欲组成的混合自动重传请求数据包对应的冗余版本取值确定在二维有限长度循环缓存中读取组成混合自动重传请求数据包的数据比特的起始位置；从起始位置开始，沿着列的顺序逐列读取特定长度的数据比特组成混合自动重传请求数据包，并将混合自动重传请求数据包发送出去，其中，冗余版本取值对应的起始位置均匀或近似均匀地分布在二维有限长度循环缓存中。 

其中，基于已知的基础矩阵m_b×n_b对输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，其中，m_b、n_b分别为基础矩阵的行数和列数，所用的扩展因子z为依输入信息块的码长k₀而变化的正整数。

其中，在对输入信息块进行结构化低密度奇偶校验码编码之前，在输入信息块中添加x＝k_b·z-k₀个填充比特，构成长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块，长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块经过结构化低密度奇偶校验码编码后生成长度为n＝x+c＝n_b·z的混合自动重传请求母码，其中，k_b＝n_b-m_b，c＝n_b·z-x。可选地，在根据编码结果确定二维有限长度循环缓存的大小之前，可以对编码结果进行重排。 

其中，通过以下方法确定二维有限长度循环缓存的大小：N_cb＝min(N_IR，K_w)，其中min(·)表示取最小值运算，N_IR为输入信息块的可用缓存的大小，K_W为实际循环缓存的大小。 

其中，冗余版本取值分对应的起始位置为  $s_0=z\·[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})+\mathrm{Offset}],$ 其中，N_rv表示冗余版本取值的数目，N_rv在集合{3，4，6，8}中取值；rv_idx表示冗余版本取值，rv_idx在集合{0，1，...N_rv-1}中取值；offset表示第一个冗余版本取值对应的起始位置相对于二维有限长度循环缓存的第一列的起点的偏移列数，offset为整数，且0≤offset＜C_limited，C_limited是二维有限长度循环缓存的矩阵的列数，operation(·)表示取整运算，运算方法是向上取整、向下取整、或舍入取整。 

其中，在读取特定长度的数据比特的过程中，跳过不读填充比特，并在达到二维有限长度循环缓存的末尾的情况下，则绕到二维有限长度循环缓存的开始位置继续读取。 

通过本发明，可以节省缓存空间，在限制循环缓存长度的基础上提高混合自动重传请求的重传性能。 

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中： 

图1是二维有限长度循环缓存的示意图； 

图2是结构化LDPC码的一维有限长度循环缓存的速率匹配的流程框图； 

图3是结构化LDPC码的二维有限长度循环缓存的速率匹配的流程框图； 

图4是结构化LDPC码的一维有限长度循环缓存发送HARQ数据包的示意图；以及 

图5是结构化LDPC码的二维有限长度循环缓存发送HARQ数据包的示意图。 

具体实施方式

根据本发明的一个实施例的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，对于一维结构的有限长度循环缓存，包括以下步骤： 

步骤A1，对输入信息块的数据比特进行结构化LDPC编码。 

步骤A2，确定有限长度循环缓存的大小。 

步骤A3，根据HARQ重传次数，选择冗余版本取值，根据冗余版本取值确定对应的HARQ数据包在有限长度循环缓存的起始 位置s₀。其中，各冗余版本取值对应的HARQ数据包的起始位置s₀ 均匀或者近似均匀地分布在长度为N_cb的有限长度循环缓存中。 

步骤A4，从起始位置开始，自左而右顺序读出长度为L的数据比特，组成当前的HARQ数据包，并且发送到后续处理模块。 

其中，在步骤A1中，LDPC编码是基于已知m_b×n_b的统一基础矩阵的结构化LDPC编码，m_b、n_b分别为基础矩阵的行数和列数，所用的扩展因子z是一个依输入信息块的码长而变化的正整数。设输入信息块的比特长度为k₀，则在输入信息块中添加x＝k_b·z-k₀个已知填充比特(padding bits)，构成长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块，该信息块经过结构化LDPC编码后生成长度为n＝n_b·z的HARQ母码码字，其中k_b＝n_b-m_b。在步骤A1中，还可以对编码后的HARQ码字进行码字重排。需要指出的是，本发明包括有码字重排和没有码字重排两种情况。 

其中，在步骤A2中，有限长度循环缓存的大小为N_cb＝min(N_IR，K_w)。其中，min(·)表示取最小值运算。本发明不局限于所述的计算有限长度循环缓存的大小的方法。 

其中，在步骤A3中，各冗余版本取值指定了HARQ数据包的起始位置 $s_0=z\·\left[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})\right]+\mathrm{Offset}.$ 其中，N_rv表示冗余版本取值的数目，在集合{3，4，6，8}中取值；rv_idx表示各冗余版本取值，在集合{0，1，…N_rv-1}中取值；offset表示第一个冗余版本取值(rvidx＝0)对应的HARQ数据包的起点相对于有限长度循环缓存的起点的偏移比特数，offset为整数，且0≤offset＜N_cb；operation(·)表示取整运算，可以是向上取整(ceil)、向下取整(floor)、或舍入取整(round)。 

其中，在步骤A4中，从当前的冗余版本取值对应的起点位置开始从有限长度循环缓存中顺序读取L个数据比特(L为当前HARQ数据包的大小)组成当前的HARQ数据包，在读取比特的过程中如果遇到信道编码器添加的填充比特(padding bits)，则跳过不读，直到读出L个有效数据比特为止。根据循环缓存的特点，如果达到循环缓存的末尾，则可以绕到循环缓存的开始位置继续读取。 

根据本发明的另一个实施例的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，对于二维有限长度循环缓存(二维有限长度循环缓存是一个R行C列的矩阵阵列，冗余版本取值用于确定从矩阵的哪一列开始读取数据，如图1所示)，包括以下步骤： 

步骤B1，对输入信息块的数据比特进行结构化LDPC编码，把编码后的HARQ母码码字写入到循环缓冲器中，再对编码后的码字进行重排，此处的重排是可选步骤，即可以不对编码后的码字进行重排操作。 

步骤B2，确定有限长度循环缓存的实际长度。 

步骤B3，根据当前HARQ数据包对应的冗余版本取值，确定读取数据的起始位置s₀。其中，冗余版本取值用于确定从z×C_limited的二维有限长度循环缓存矩阵的哪一列开始读数据，并且有限长度循环缓存矩阵的行数等于结构化LDPC编码的扩展因子z，C_limited是有限长度循环缓存矩阵的列数。冗余版本取值{0，1，…，N_rv}指定的N_rv列在列索引序列[0，1，…，C_limited-1]上均匀或者近似均匀的取值，这里设列索引序列中最后一个元素的下个相邻元素是第一个元素。 

步骤B4，从其对应的起始位置开始，沿着列的次序逐列自上而下读出长度L的数据比特，组成当前的HARQ数据包。 

步骤B5，发送当前的HARQ数据包到后续处理模块。 

其中，在步骤B 1中，编码是基于m_b×n_b的已知基础矩阵的结构化LDPC编码，m_b、n_b分别为基础矩阵的行数和列数，所用的扩展因子z是一个依输入信息块的码长而变化的正整数，输入信息块的比特长度为k₀。在输入信息块中添加x＝k_b·z-k₀个已知填充比特(padding bits)，其中，k_b＝n_b-m_b，构成长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块，该信息块经过结构化LDPC编码后生成长度为n＝x+c＝n_b·z的母码码字，c＝n_b·z-x为实际的编码后码字长度。编码后的HARQ母码码字沿着列的次序逐列自上而下写入到大小为k_W＝(z×n_b)的循环缓冲器中，在对编码后的码字进行列间重排，重排向量是给定的已知向量，此处的重排是可选步骤，即可以不对编码后的码字进行列间重排操作。 

其中，在步骤B2中，有限长度循环缓存的实际长度为N_cb＝min(N_IR，K_w)。其中，min(·)表示取最小值运算，N_IR是输入信息块的可用缓存的大小，K_w是循环缓存的大小，K_W＝(z×n_b)。本发明不局限于所述的计算有限长度循环缓存的大小的方法。 

其中，在步骤B3中，各冗余版本取值指定的HARQ数据包的起始位置为 $s_0=z\·[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})+\mathrm{Offset}],$ 其中，N_rv表示冗余版本取值的数目，在集合{3，4，6，8}中取值；rv_idx表示各冗余版本取值，在集合{0，1，...N_rv-1}中取值；offset表示第一个冗余版本取值(rvidx＝0)指定的HARQ数据包的起点相对于二维有限长度循环缓存的第一列的起点的偏移列数，offset为已知的特定整数，且0≤offset＜C_limited，C_limlted是二维有限长度循环缓存的矩阵的列数；operation(·)表示取整运算，运算的方法可以是向上取整(ceil)、向下取整(floor)、或舍入取整(round)。 

其中，在步骤B4中，从当前的冗余版本取值对应的起点位置开始从有限长度循环缓存中顺序读取L个比特(L为当前HARQ数据包的大小)组成当前的HARQ数据包，在读取数据比特的过程中如果遇到填充比特(padding bits)则跳过不读，直到读出L个有效比特为止。根据循环缓存的特点，如果达到循环缓存的末尾，则可以绕到循环缓存的开始位置继续读取数据。 

下面参考附图，详细说明本发明的具体实施方式。 

参考图2，说明根据本发明实施例的一维结构的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法。如图2所示，该方法具体包括以下步骤： 

S202，对输入信息块的数据比特进行结构化LDPC编码。 

S204，确定有限长度循环缓存的大小。 

S206，根据HARQ重传次数，选择冗余版本取值，根据冗余版本取值确定对应的HARQ数据包在循环缓存的起始位置s₀。其中，各冗余版本取值对应的HARQ数据包的起始位置s₀均匀或者近似均匀地分布在长度为N_cb的有限长度循环缓存中。 

S208，从起始位置开始，自左而右顺序读出长度为L的数据比特，组成当前的HARQ数据包，并且发送到后续处理模块。 

下面以一个具体的实施例来说明一维结构的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法。 

对于步骤S202，确定一个特定码率R₀的低密度奇偶校验码母码集，所述母码集是由有限个码率为R₀的不同码长的低密度奇偶校验码构成，所述母码集具有统一形式的基础矩阵H_b ^uniform。 

假设，结构化LDPC的统一基础矩阵H_b ^uniform为m_b0×n_b0＝16×32的矩阵，其中，m_b0是矩阵的行数，n_b0是矩阵的列数，k_b0＝n_b0-m_b0＝16，该统一基础矩阵的码率R₀＝1/2； $H_b^{\mathrm{uniform}}=\left[H_b^{\mathrm{system}}\right|H_b^{\mathrm{parity}}],$ 其中 

$H_b^{\mathrm{system}}=\begin{array}{cccccccccccccccc}-1& 605& 173& 110& -1& 274& -1& 8& -1& -1& -1& -1& -1& 108& -1& -1\\ -1& 194& 77& 265& 571& -1& -1& -1& 242& -1& -1& -1& 246& -1& -1& -1\\ -1& 63& 0& 538& -1& -1& 194& -1& -1& 358& -1& -1& -1& 411& -1& -1\\ 348& 23& 271& 260& 166& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 566& -1& -1& -1& -1\\ -1& 238& 241& 574& -1& 466& -1& -1& -1& -1& 111& -1& -1& -1& -1& 575\\ -1& 601& 442& 474& 218& -1& -1& 321& -1& -1& -1& 446& -1& -1& -1& 1\\ -1& 56& 148& 618& -1& -1& 363& -1& 485& -1& 454& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& 495& 178& 459& 270& -1& -1& -1& -1& 112& -1& -1& -1& -1& 193& -1\\ 346& 611& 380& 170& -1& -1& -1& -1& 241& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& 343& 255& 353& 405& 317& -1& -1& -1& 436& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ 552& 630& 42& 282& -1& -1& -1& 436& -1& -1& -1& -1& 96& -1& -1& -1\\ -1& 194& 479& 621& 170& -1& 567& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 12& -1& -1\\ -1& 352& 158& 73& -1& -1& -1& 471& 187& -1& -1& -1& -1& -1& 218& -1\\ -1& 524& 595& 329& 185& -1& 523& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 501\\ -1& 573& 48& 108& -1& 452& -1& -1& -1& -1& -1& 195& -1& -1& 536& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccc}-1& 293& 5& 409& 9& -1& -1& -1& -1& -1& 285& -1& 552& -1& -1& -1\end{array}$

$H_b^{\mathrm{parity}}=\begin{array}{cccccccccccccccc}0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ 135& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0\\ 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0\end{array}$

需要指出，本发明所述的结构化LDPC编码并不局限于采用上述基础矩阵，上述基础矩阵只是本发明的一个具体实施例而已。 

根据信息分组长度匹配，确定扩展因子z，Zset为扩展因子集合，扩展因子z可以是Zset中的任何一个元素。Zset是由P个大于零的正整数z₁＜z₂＜…＜z_k-1＜z_k＜…＜z_P构成的集合，P是某个大于1的整数。根据扩展因子和基础矩阵H_b ^uniform，确定编码器所需要的参数和矩阵，具体包括： 

码率匹配：由于编码码率R小于统一基础矩阵的码率R₀，所以需要对基础矩阵进行扩张。利用 

确定Δm，在基础矩阵H_b ^uniform的最后一行和最后一列后面分别增加Δm行和Δm列，扩张形成(m_b0+Δm)×(m_b0+Δm)的扩张基础矩阵H_b ^{uniform_extension}；这里， 表示向上取整。 

码长匹配：计算扩展因子 $z_t=\frac{K}{k_{b0}}$ 或者 $z_t=\frac{N-K}{m_{b0}+\mathrm{\Δm}},$ 确定z_t与Zset中的元素有如下关系z_k-1＜z_t≤z_k，其中，z_k-1，z_k是Zset中的大小相邻的元素，编码器所需扩展因子是z_k。基于扩张后统一的基础矩阵H_b ^{uniform_extension}和计算得到的扩展因子z＝z_k，可以得到((n_b+Δm)×z_k，k_b×z_k)的LDPC母码。需要说明的是，计算z_i推荐用 $z_t=\frac{K}{k_b},$ 因为可以证明 

$\frac{K}{k_b}\≥\frac{N-K}{m_b+\mathrm{\Δm}}.$

修正基础矩阵：设修正后的矩阵元素为(h_ij ^b)_modified ^extension， 

其中，z是扩展因子，z_max是z_set中的最大值，z_max＝565。 

表示向下取整运算(floor)。 

缩短编码：添加x＝(k_b·z-K)个零比特到K个数据比特之前，构成编码所需要的k_b·z_k信息分组。然后进行((n_b+Δm)×z_k，k_b×z_k)LDPC编码，得到(n_b+Δm)×z_k个编码码字比特。 

码字重排：对编码后的HARQ母码码字进行重排，设A₀，A₁，…，A_NIR-1表示重排前的母码码字，B₀，B₁，…，B_NIR-1表示重排后的母码码字，则 

其中，N_IR是虚拟缓冲器可存储的接收软比特信息的最大值，PV是重排向量，PV＝[16，26，20，30，28，22，24，18，31，29，27，25，23，21，19，17]，PV(i)表示重排向量的第i个元素，k＝0，1，…，N_IR-1。 

需要指出的是，码字重排并非必要的步骤，且重排的方法也不局限于上述方法。 

例如，输入信息块的比特长度k₀＝279，要编码生成码率为R＝1/3的母码码字。 

扩张和修正后的基础矩阵是码率为1/3的m_b×n_b＝32×48的基础矩阵，其中，m_b＝m_b0+Δm，n_b＝n_b0+Δm，k_b＝n_b-m_b＝16，该矩阵即为已知的基础矩阵。 

需要在输入信息块的最前面添加x＝k_b·z-k₀＝16×18-280＝8个“0”比特作为已知“填充”比特。经过结构化LDPC编码后生成码长为n＝n_b·z＝48×18＝864的HARQ母码码字。 

需要指出，本发明所述结构化LDPC的编码方法并不局限于上述方法，上述只是本发明的一个具体实施例而已。 

对于步骤S204，假设，输入信息块的可用缓存的长度N_IR＝738比特，循环缓存的长度K_w＝864，则有限长度循环缓存的长度N_cb＝min(N_IR，K_w)＝738 

对于步骤S206，假设冗余版本取值的数目N_rv＝4，则各冗余版本取值(rv_idx＝0，1，2，3)对应的HARQ起点近似均匀地分布在长度为N_cb＝738比特的有限长度循环缓存上。取offset＝8比特，则冗余版本取值rv_idx＝0对应的起点  $s_0^0=z\·[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})+\mathrm{Offset}=18\×\mathrm{floor}(\frac{738}{18\×4}\×0)+8=8$ 比特，即rv_idx＝0对应的HARQ数据包的起点距离有限长循环缓存的起点8个比特。这里，operation(·)采用的是向下取整。同样，冗余版本取值rv_idx＝1对应的起点为 $s_0^1==18\×\mathrm{floor}(\frac{738}{18\×4}\×1)+8=188,$ 依此类推 

$s_0^2==18\×\mathrm{floor}(\frac{738}{18\×4}\×2)+8=368,$ $s_0^3==18\×\mathrm{floor}(\frac{738}{18\×4}\×3)+8=548.$

对于步骤S208，假设HARQ最大重传次数为4次，对应的冗余版本取值顺序为(0，2，1，3)，传输码率为2/3，即HARQ数据包的包长为L＝420比特。设比特索引值从0开始，第一次HARQ数据包(rv_idx＝0)是从有限长度循环缓存的第8比特自左向右读到第427个比特结束；第二次HARQ数据包(rv_idx＝2)是从第368比特自左向右读到第737比特(有限长度循环缓存的结尾)，然后再绕到 有限长度循环缓存的最开始读取数据，跳过最前面的8个“填充”比特不读，从第8比特开始继续读到第57比特结束；第三次HARQ数据包(rv_idx＝1)是从有限长度循环缓存的第188个比特自左向右读到第607个比特；第四次HARQ数据包(rv_idx＝3)是从第548比特自左向右读到第737比特(到达有限长度循环缓存的结尾)，然后再绕到有限长度循环缓存的最开始读取数据，跳过最前面的8个“填充”比特不读，从第8比特开始继续读到第237比特结束；将各次HARQ数据包发送到后续处理单元(如图4所示)。 

参考图3，说明是二维结构的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法。如图3所示，该方法具体包括以下步骤： 

S302，对输入信息块的比特数据进行结构化LDPC编码，把编码后的HARQ母码码字写入到循环缓冲器中，再对编码后的码字进行重排，此处的重排是可选步骤，即可以不对编码后的码字进行重排操作。 

S304，确定有限长度循环缓存的实际长度。 

S306，根据当前HARQ数据包对应的冗余版本取值，确定读取数据的起始位置k₀。其中，冗余版本取值用于确定从z×C_limited的二维有限长度循环缓存矩阵的哪一列开始读数据。其中，二维有限长度循环缓存矩阵的行数等于结构化LDPC编码的扩展因子z， 

是矩阵的列数，其中 表示向上取整(ceil)。冗余版本取值{0，1，…，N_rv}指定的N_rv列在列索引序列[0，1，…，C_limited-1]上均匀或者近似均匀的取值，这里设列索引序列中的最后一个元素的下个相邻元素是第一个元素。 

S308，从其对应的起始位置开始，沿着列的次序逐列自上而下读出长度L的码字比特，组成当前的HARQ数据包。 

S310，发送当前的HARQ数据包到后续处理模块。 

下面以一个具体的实施例来说明一维结构的低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存速率匹配方法。 

对于步骤S302，确定一个特定码率R₀的低密度奇偶校验码母码集，所述母码集是由有限个码率为R₀不同码长的低密度奇偶校验码构成，所述母码集具有统一形式的基础矩阵H_b ^uniform。 

假设，结构化LDPC的统一基础矩阵H_b ^uniform为m_b0×n_b0＝16×32的矩阵，其中，m_b0是矩阵的行数，n_b0是矩阵的列数，k_b0＝n_b0-m_b0＝16，该统一基础矩阵的码率为R₀＝1/2； $H_b^{\mathrm{uniform}}=\left[H_b^{\mathrm{system}}\right|H_b^{\mathrm{parity}}],$ 其中 

$H_b^{\mathrm{system}}=\begin{array}{cccccccccccccccc}-1& 605& 173& 110& -1& 274& -1& 8& -1& -1& -1& -1& -1& 108& -1& -1\\ -1& 194& 77& 265& 571& -1& -1& -1& 242& -1& -1& -1& 246& -1& -1& -1\\ -1& 63& 0& 538& -1& -1& 194& -1& -1& 358& -1& -1& -1& 411& -1& -1\\ 348& 23& 271& 260& 166& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 566& -1& -1& -1& -1\\ -1& 238& 241& 574& -1& 466& -1& -1& -1& -1& 111& -1& -1& -1& -1& 575\\ -1& 601& 442& 474& 218& -1& -1& 321& -1& -1& -1& 446& -1& -1& -1& -1\\ -1& 56& 148& 618& -1& -1& 363& -1& 485& -1& 454& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccc}-1& 495& 178& 459& 270& -1& -1& -1& -1& 112& -1& -1& -1& -1& 193& -1\\ 346& 611& 380& 170& -1& -1& -1& -1& 241& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& 343& 255& 353& 405& 317& -1& -1& -1& 436& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ 552& 630& 42& 282& -1& -1& -1& 436& -1& -1& -1& -1& 96& -1& -1& -1\\ -1& 194& 479& 621& 170& -1& 567& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 12& -1& -1\\ -1& 352& 158& 73& -1& -1& -1& 471& 187& -1& -1& -1& -1& -1& 218& -1\\ -1& 524& 595& 329& 185& -1& 532& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 501\\ -1& 573& 48& 108& -1& 452& -1& -1& -1& -1& -1& 195& -1& -1& 536& -1\\ -1& 293& 5& 409& 9& -1& -1& -1& -1& -1& 285& -1& 552& -1& -1& -1\end{array}$

$H_b^{\mathrm{parity}}=\begin{array}{cccccccccccccccc}0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccc}135& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0\\ 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0\end{array}$

需要指出，本发明所述的结构化LDPC编码并不局限于采用上述基础矩阵，上述基础矩阵只是本发明的一个具体实施例而已。 

根据信息分组长度匹配，确定扩展因子z，Zset为扩展因子集合，扩展因子z可以是Zset中的任何一个元素，Zset是由P个大于零的正整数z₁＜z₂＜…＜z_k-1＜z_k＜…＜z_P构成的集合，P是某个大于1的整数。根据扩展因子和基础矩阵H_b ^uniform，确定编码器所需要的参数和矩阵。具体包括： 

码率匹配：由于编码码率R小于统一基础矩阵的码率R₀，所以需要对基础矩阵进行扩张。利用 确定Δm，在基础矩阵H_b ^uniform的最后一行和最后一列后面分别增加Δm行和Δm列，扩张形成(m_b0+Δm)×(n_b0+Δm)的扩张基础矩阵H_b ^{uniform_extension}。这里， 

表示向上取整。 

码长匹配：计算扩展因子 $z_t=\frac{K}{k_{b0}}$ 或者 $z_t=\frac{N-K}{m_{b0}+\mathrm{\Δm}},$ 确定z_t与Zset中的元素有如下关系z_k-1＜z_t≤z_k。其中，z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素，编码器所需扩展因子是z_k。基于扩张后统一的基础矩阵H_b ^{uniform_extension}和计算得到的扩展因子z＝z_k，可以得到((n_b+Δm)×z_k，k_b×z_k)的LDPC母码。需要说明的是，计算z_t推荐用 $z_t=\frac{K}{k_b},$ 因为可以证明 $\frac{K}{k_b}\≥\frac{N-K}{m_b+\mathrm{\Δm}}.$

修正基础矩阵：设修正后的矩阵元素为(h_ij ^b)_modified ^extension， 

其中，z是扩展因子，z_max是z_set中的最大值，z_max＝565。 

表示向下取整运算(floor)。 

缩短编码：添加x＝(k_b·z-K)个零比特到K个信息比特之前，构成编码所需要的k_b·z_k信息分组；然后进行((n_b+Δm)×z_k，k_b×z_k)LDPC编码，得到(n_b+Δm)×z_k个编码码字比特。 

例如，输入信息块的比特长度k₀＝279，要编码生成码率为R＝1/3的母码码字。 

扩张和修正后的基础矩阵是码率为1/3的m_b×n_b＝32×48的基础矩阵。其中，m_b＝m_b0+Δm，n_b＝n_b0+Δm，k_b＝n_b-m_b＝16，该矩阵即为已知的基础矩阵。 

需要在输入信息块的最前面添加x＝k_b·z-k₀＝16×18-280＝8个“0”比特作为已知“填充”比特。经过结构化LDPC编码后生成码长为 n＝n_b·z＝48×18＝864的HARQ母码码字。在将长度为864比特的HARQ母码码字沿着列的次序逐列自上而下写入到大小为K_W＝(z×n_b)＝18×48的循环缓冲器中。设列索引从0开始，其中第16列到第31列对应的是删除校验比特列。用已知的重排向量PV＝[16，26，20，30，28，22，24，18，31，29，27，25，23，21，19，17]对删除校验比特列重排，得到重排后的HARQ母码码字，需要指出的是，这只是本发明的一个实施例而已，本发明所述结构化LDPC的编码方法并不局限于上述方法，同时也可以不对码字重排。 

对于步骤S304，假设，输入信息块的可用缓存的长度N_IR＝738比特，循环缓存器的长度K_w＝864，则有限长度循环缓存的长度为N_cb＝min(N_IR，K_w)＝738比特，为一18行41列的矩阵。 

对于步骤S306，假设冗余版本取值的数目为N_rv＝4，offset＝2列。若比特索引和矩阵列索引值都从0开始，则冗余版本取值rv_idx＝0对应的起点 

$s_0^0=z\·\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})+\mathrm{Offset}]=18\×[\mathrm{ceil}(\frac{738}{18\×4}\×0)+2]=18\×2=36,$ 即 

rv_idx＝0对应的起点在第2列的起始位置，这里operation(·)采用的是向上取整。同样，冗余版本取值rv_idx＝1对应的起点  $s_0^1=18\×[\mathrm{ceil}(\frac{738}{18\×4}\×1)+2]=18\×13=234,$ 即rv_idx＝1对应的起点在第13列的起始位置。依此类推 $s_0^2=18\×[\mathrm{ceil}(\frac{738}{18\×4}\×2)+2]=18\×24=432,$ rv_idx＝2对应的起点在第24列的起始位置， $s_0^3=18\×[\mathrm{ceil}(\frac{738}{18\×4}\×3)+2]=18\×35=630,$  rv_idx＝3对应的起点在第35列的起始位置。 

对于步骤S308，假设HARQ最大重传次数为4次，对应的冗余版本取值顺序为(0，2，1，3)，传输码率为2/3，即HARQ数据包的包长为L＝420比特。设比特索引和列索引值都从0开始，第一次HARQ数据包(rv_idx＝0)是从有限长度循环缓存的第2列开始，沿着列的次序逐列自上而下读出420比特，一直读到第25列的第5比特结束；第二次HARQ数据包(rv_idx＝2)是从第24列开始，沿着列的次序逐列自上而下读出420比特，一直读到第41列的第17比特(到达有限长度循环缓存的结尾)，然后再绕到有限长度循环缓存的最开始读取数据，跳过最前面的2列的“填充”比特不读，从第3列开始继续读到第8列第5比特结束；第三次HARQ数据包(rv_idx＝1)是从有限长度循环缓存的第13列开始，沿着列的次序逐列自上而下读出420比特，一直读到第36列的第5比特结束；第四次HARQ数据包(rv_idx＝3)是从第35列开始，沿着列的次序逐列自上而下读出420比特，一直读到第41列的第17比特(到达有限长度循环缓存的结尾)，然后再绕到有限长度循环缓存的最开始读取数据，跳过最前面的2列的“填充”比特不读，从第3列开始继续读到第19列第5比特结束。 

对于步骤S310，将各次HARQ数据包发送到后续处理单元(如图5所示)。 

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。 

Claims (18)

1.一种低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

对输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，并根据编码结果确定一维有限长度循环缓存的大小；

根据混合重传请求的重传次数从多个预定的冗余版本取值中选择一个冗余版本取值，并根据所选择的冗余版本取值确定在所述一维有限长度循环缓存中读取组成混合重传请求数据包的数据比特的起始位置；以及

从所述起始位置开始，顺序读取特定长度的数据比特组成所述混合自动重传请求数据包，并将所述混合自动重传请求数据包发送出去，其中

所述多个预定的冗余版本取值分别对应的所述起始位置均匀或近似均匀地分布在所述一维有限长度循环缓存中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于已知的基础矩阵m_b×n_b对所述输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，其中，m_b、n_b分别为所述基础矩阵的行数和列数，所用的扩展因子z为依所述输入信息块的码长k₀而变化的正整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述输入信息块进行结构化低密度奇偶校验码编码之前，在所述输入信息块中添加x＝k_b·z-k₀个填充比特，构成长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块，所述长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块经过结构化低密度奇偶校验码编码后生成长度为n＝n_b·z的混合自动重传请求母码，其中，k_b＝n_b-m_b。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述编码结果确定所述一维有限长度循环缓存的大小之前，还要对所述编码结果进行重排。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，通过以下方法确定所述一维有限长度循环缓存的大小：N_cb＝min(N_IR，K_w)，其中min(·)表示取最小值运算，N_IR为所述输入信息块的可用缓存的大小，K_W为实际循环缓存的大小。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多个冗余版本取值分别对应的所述起始位置为 $s_0=z\·\left[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})\right]+\mathrm{Offset},$ 其中，N_rv表示所述冗余版本取值的数目，N_rv在集合{3，4，6，8}中取值；rv_idx表示所述冗余版本取值，rv_idx在集合{0，1，...N_rv-1}中取值；offset表示第一个所述冗余版本取值对应的所述起始位置相对于所述一维有限长度循环缓存的起点的偏移比特数，offset为整数，且0≤offset＜N_cb，operation(·)表示取整运算，运算方法是向上取整、向下取整、或舍入取整。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在读取特定长度的数据比特的过程中，跳过不读所述填充比特。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在读取特定长度的数据比特的过程中，如果达到所述一维有限长度循环缓存的末尾，则绕到所述一维有限长度循环缓存的开始位置继续读取。

9.一种低密度奇偶校验码的有限长度循环缓存的速率匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

对输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，并根据编码结果确定二维有限长度循环缓存的大小；

根据欲组成的混合自动重传请求数据包对应的冗余版本取值确定在所述二维有限长度循环缓存中读取组成所述混合自动重传请求数据包的数据比特的起始位置；

从所述起始位置开始，沿着列的顺序逐列读取特定长度的数据比特组成所述混合自动重传请求数据包，并将所述混合自动重传请求数据包发送出去，其中，

所述冗余版本取值对应的所述起始位置均匀或近似均匀地分布在所述二维有限长度循环缓存中。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，基于已知的基础矩阵m_b×n_b对所述输入信息块的数据比特进行结构化低密度奇偶校验码编码，其中，m_b、n_b分别为所述基础矩阵的行数和列数，所用的扩展因子z为依所述输入信息块的码长k₀而变化的正整数。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，通过以下方法确定所述二维有限长度循环缓存的大小：N_cb＝min(N_IR，K_w)，其中min(·)表示取最小值运算，N_IR为所述输入信息块的可用缓存的大小，K_W为实际循环缓存的大小。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述冗余版本取值分对应的所述起始位置为 $s_0=z\·[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})+\mathrm{Offset}],$ 其中，Nrv表示所述冗余版本取值的数目，Nrv在集合{3，4，6，8}中取值；rvidx表示所述冗余版本取值，rvidx在集合{0，1，...N_rv-1}中取值；offset表示第一个所述冗余版本取值对应的所述起始位置相对于所述二维有限长度循环缓存的第一列的起点的偏移列数，offset为整数，且0≤offset＜C_limited，C_limited是所述二维有限长度循环缓存的矩阵的列数，operation(·)表示取整运算，运算方法是向上取整、向下取整、或舍入取整。

13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在对所述输入信息块进行结构化低密度奇偶校验码编码之前，在所述输入信息块中添加x＝k_b·z-k₀个填充比特，构成长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块，所述长度为k＝x+k₀＝k_b·z的信息块经过结构化低密度奇偶校验码编码后生成长度为n＝x+c＝n_b·z的混合自动重传请求母码，其中，k_b＝n_b-m_b，c＝n_b·z-x。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，在根据所述编码结果确定所述二维有限长度循环缓存的大小之前，还要对所述编码结果进行重排。

15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，通过以下方法确定所述二维有限长度循环缓存的大小：N_cb＝min(N_IR，K_w)，其中min(·)表示取最小值运算，N_IR为所述输入信息块的可用缓存的大小，K_W为实际循环缓存的大小。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述冗余版本取值分对应的所述起始位置为 $s_0=z\·[\mathrm{Operation}(\frac{N_{\mathrm{cb}}}{z\·N_{\mathrm{rv}}}\·{\mathrm{rv}}_{\mathrm{idx}})+\mathrm{Offset}],$ 其中，N_rv表示所述冗余版本取值的数目，N_rv在集合{3，4，6，8}中取值；rv_idx表示所述冗余版本取值，rv_idx在集合{0，1，...N_rv-1}中取值；offset表示第一个所述冗余版本取值对应的所述起始位置相对于所述二维有限长度循环缓存的第一列的起点的偏移列数，offset为整数，且0≤offset＜C_limited，C_limited是所述二维有限长度循环缓存的矩阵的列数，operation(·)表示取整运算，运算方法是向上取整、向下取整、或舍入取整。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，在读取特定长度的数据比特的过程中，跳过不读所述填充比特。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，在读取特定长度的数据比特的过程中，如果达到所述二维有限长度循环缓存的末尾，则绕到所述二维有限长度循环缓存的开始位置继续读取。

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