KR20030016720A - Apparatus for adaptively setting the maximum number of iterative decoding operation and method thereof, and LDPC decoding apparatus and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 무선 통신 시스템에서 LDPC(Low Density Parity Check) 부호를 사용하는 경우 수신단에서 복호 지연을 줄이기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 수신 데이터를 이용하여 신호대 잡음비(SNR : Signal to Noise Ratio)를 추정하여 최대 반복 복호수를 적응적으로 설정하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for reducing a decoding delay at a receiving end when using a low density parity check (LDPC) code in a wireless communication system. In particular, the present invention relates to a signal to noise ratio (SNR) using received data. An apparatus and method for adaptively setting a maximum iterative decoding number by estimating.
21세기 고도 정보화 사회를 위하여 언제, 어디서나, 누구와도 통신이 가능한 개인휴대통신의 필요성은 더욱 증대되고 있으며, 국내외 적으로 PCS, IMT-2000 등 새롭고 다양한 이동통신서비스의 대거 출현으로 언제, 어디서나, 누구나 이용할 수 있는 서비스의 대중화와 아울러 선택의 시대가 본격적으로 열리게 되었다.For the 21st century high information society, the necessity of personal mobile communication that can communicate with anyone, anytime, anywhere, is increasing, and with the emergence of new and diverse mobile communication services such as PCS and IMT-2000 at home and abroad, anytime, anywhere, Along with the popularization of services available to everyone, the era of choice began in earnest.
차세대 무선 이동통신 시스템에서는 지상통신망과 위성통신망이 통합된 멀티미디어 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 높은 전송율과 낮은 오류율을 요구한다. 그러므로 열악한 전송 환경에서도 고품질, 고 신뢰성 통신을 지속적으로 전송하기 위해 채널부호화 기술이 필수적이다.The next generation wireless mobile communication system aims to provide a multimedia service integrated with a terrestrial communication network and a satellite communication network. In order to provide such services, high transmission rates and low error rates are required. Therefore, channel encoding technology is essential to continuously transmit high quality and high reliability communication even in a harsh transmission environment.
채널부호화 기술은 그 채널의 성격에 따라 여러 가지 형태로 변형될 수 있으나, 기본적인 방법으로는 오류 정정 부호(Error-correcting code)가 사용된다. 오류 정정 부호의 궁극적인 목표는 신뢰할 수 없는 채널 상에서 신뢰할 수 있는 통신을 달성하는 방법을 제시하는 것이다. 다시 말해서 채널 상에서 전송하기 전에 채널부호를 사용하여 부호화한 후 수신단에서 채널 출력으로부터 원 정보와 같은 정보를 추출하는 것이다.The channel encoding technique can be modified in various forms according to the characteristics of the channel, but an error-correcting code is used as a basic method. The ultimate goal of error correction code is to present a way to achieve reliable communication on an unreliable channel. In other words, before transmitting on a channel, the encoder encodes using a channel code and extracts information such as original information from the channel output at the receiver.
이러한 시스템의 기본적인 특성은, 정보에 대한 적절한 부호화가 이루어지는 경우 잡음이 있는 채널에 의해 발생하는 오류를 정보 전송율의 손실 없이 최대한으로 줄일 수 있는 한계가 존재한다는 샤논(Shannon)의 채널부호화 이론에 근거한다. 이러한 부호들을 체계적으로 연구하는 부호 이론은 지난 수 십년간 눈부신 발전을 거듭해왔다.The basic characteristic of such a system is based on Shannon's channel coding theory that there is a limit in reducing the error caused by a noisy channel as much as possible without proper loss of information rate when proper encoding of information is performed. . Sign theory, which systematically studies these codes, has undergone remarkable developments over the last few decades.
이러한 부호들 중 최근에 수백 Kbps∼수 Mbps의 음성 및 저속 멀티미디어 서비스를 목표로 관심이 고조되고 있는 3세대 무선 이동통신인 IMT-2000을 위한 고 신뢰 채널 부호기술 분야에는 길쌈 부호를 사용하는 연접 부호 중에서 반복 복호 기법을 이용한 터보 부호(Turbo codes)가 있다.Among these codes, a concatenated code that uses convolutional code in the field of high-reliability channel coding technology for IMT-2000, a third generation wireless mobile communication, which has recently attracted interest for voice and low-speed multimedia services of several hundred Kbps to several Mbps. Among them, there are turbo codes using an iterative decoding technique.
1993년에 발표된 터보 부호는 RSC(Recursive Systematic Convolutional) 부호를 병렬로 연접하여 부호화하며 준 최적 복호 방법인 반복 복호(Iterative Decoding)를 통하여 복호 동작을 수행하게 된다. 또한, 터보 부호는 인터리버의 크기가 크고 반복복호가 충분히 수행되었을 때 BER(Bit Error Rate)의 관점에서 샤논의 한계에 근접하는 우수한 성능을 보인다.The turbo code released in 1993 concatenates and encodes a Recursive Systematic Convolutional (RSC) code in parallel and performs a decoding operation through iterative decoding, which is a quasi-optimal decoding method. In addition, the turbo code shows an excellent performance approaching the limit of Shannon in terms of bit error rate (BER) when the interleaver is large in size and repeated decoding is sufficiently performed.
그러나 이러한 터보 부호를 사용하는 경우 많은 연산량에 따른 복잡성의 증가, 인터리버와 반복 복호수에 따른 지연, 및 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다.However, when using the turbo code, there are problems such as increased complexity due to a large amount of computation, delay due to interleaver and iterative decoding, and difficulty in real time processing.
한편, 미래의 4세대 무선 이동통신 시스템에서는 음성 및 고속 멀티미디어 서비스를 목표로 하고 있다. 이러한 4세대 무선 이동 통신에서의 오류 정정 부호로는 아직 정해진 부호가 없으나 현재 보다 더 낮은 오류율(음성 및 데이터 : 10-6∼10-9급)을 요구하기 때문에 새로운 오류 정정 부호의 연구가 필요하다.Meanwhile, future 4G wireless mobile communication systems are aiming for voice and high speed multimedia services. Although there is no fixed code as an error correction code in the 4th generation wireless mobile communication, a new error correction code needs to be studied because it requires a lower error rate (voice and data: 10 -6 to 10 -9 ). .
이에 대한 대안으로 기존의 터보 부호보다 복잡도나 성능면에서 우수한 부호 특성을 보여주는 LDPC 부호가 많은 관심을 불러 일으키고 있다. 이 LDPC 부호는 1962년 Gallager에 의해 처음 제안되었으며, 패리티 검사행렬 H의 원소들의 대부분이 '0'인 선형 블록 부호(Linear block code)로서 당시의 기술력으로 구현이 불가능한 복호의 복잡도로 인해 오랫동안 잊혀져 왔다. 그러나 Mackay와 Neal은 이를 재발견하였고, Gallager의 간단한 확률적(Probabilistic) 복호법을 이용하여 성능이 매우 우수함을 보였다.As an alternative, LDPC codes, which show better code characteristics in terms of complexity and performance than conventional turbo codes, have attracted much attention. This LDPC code was first proposed by Gallager in 1962 and has long been forgotten because of the complexity of decoding, which is a linear block code in which most of the elements of the parity check matrix H are zero. . Mackay and Neal, however, have rediscovered this and have shown very good performance using Gallager's simple probabilistic decoding.
LDPC 부호는 행렬안의 1의 개수가 적은(sparse) 한 랜덤 패리티 검사 행렬 H에 의해 정의된다. 패리티 검사 행렬 H의 구조적 특징은 다음과 같다.The LDPC code is defined by a random parity check matrix H that is sparse in number 1 in the matrix. The structural characteristics of the parity check matrix H are as follows.
첫째, 각 행(Row)은 무게 k개의 1로 구성되며, 이 무게 k는 가능한 균일하게 구성한다. 둘째, 각 열(Column)은 무게 j개의 1이 되게 구성하며, 이 무게 j 는 작은 수로 한다. 이러한 무게 j로는 일반적으로 3 또는 4가 사용된다. 셋째, 임의의 두 열 사이의 중첩(overlap)은 1보다 크지 않게 랜덤하게 구성한다. 여기서, 무게란 0이 아닌 요소, 즉 1의 수를 말하며, 두 개의 열의 사이의 중첩이란 행간의 내적을 뜻한다. 따라서 부호길이에 비해 행과 열의 무게가 매우 작다. 이런 이유로 패리티 검사 행렬 H에 의해 구성되어 진다고 해서 LDPC 부호라 한다.First, each row consists of k weights of 1, and this weight k is configured to be as uniform as possible. Second, each column is composed of j weights of 1, and the weight j is a small number. As the weight j, 3 or 4 is generally used. Third, the overlap between any two columns is randomly constructed not greater than one. Here, the weight refers to a non-zero element, that is, a number of 1s, and the overlap between two columns refers to the dot product between rows. Therefore, the weight of the rows and columns is very small compared to the code length. For this reason, it is called LDPC code because it is composed of the parity check matrix H.
이와 같은 규칙에 의해 구성된 블록 길이 12이며 행의 무게 4이며 열의 무게 3인 (4,3) 균일한(Regular) LDPC 부호의 패리티 검사 행렬의 예가 도 3a와 같다. 도 3b에는 이와 연관된 바이파타이트(bipartite) 그래프가 도시되어 있다.An example of a parity check matrix of a (4,3) regular LDPC code having a block length of 12, a weight of a row, and a weight of a column 3 configured by the above rule is shown in FIG. 3A. 3b shows a bipartite graph associated with it.
도 1은 일반적인 무선 통신 시스템 송신단에서의 LDPC 부호화 장치의 블록도로서, 입력된 정보를 상기에서 기술한 패리티 검사 행렬 H를 이용하여 생성 행렬로 변환한 다음 입력정보를 곱함으로써 입력 정보를 부호화하는 LDPC 부호기(10)로 이루어진다.FIG. 1 is a block diagram of an LDPC encoding apparatus in a general wireless communication system transmitting end. An LDPC encoding input information by converting input information into a generation matrix using the parity check matrix H described above and then multiplying the input information. It consists of an encoder 10.
LDPC 부호기(10)의 출력은 전송 채널(20)을 통해 수신단으로 전송된다.The output of the LDPC encoder 10 is transmitted to the receiving end through the transmission channel 20.
도 2는 일반적인 무선 통신 시스템 수신단에서의 LDPC 복호화 장치의 블록도로서, 고정된 최대 반복 복호수 설정부(30)는 LDPC 복호기(40) 전단에서 고정된 최대 반복 복호수를 설정하고, LDPC 복호기(40) 내부의 비트노드(41)와 검사노드(43)는 서로 정보를 주고 받으면서 복호를 수행한다.2 is a block diagram of an LDPC decoding apparatus in a general wireless communication system receiver. The fixed maximum iterative decoder setting unit 30 sets the maximum iterative decoder fixed in front of the LDPC decoder 40, and the LDPC decoder ( 40) The bit node 41 and the check node 43 therein decode while exchanging information with each other.
LDPC 복호기(40)는 반복 복호를 위해 고정된 최대 반복 복호수 설정부(30)에서 입력전에 미리 정해진 최대 반복 복호수에 따라 복호를 수행하며, 반복 복호때 마다 복호 비트가 유효한(Valid) 부호어에 도달하면 복호를 멈추게 된다.The LDPC decoder 40 performs decoding according to a predetermined maximum repetition number before input by the fixed maximum repetition number setting unit 30 fixed for repetitive decoding, and the decoding bit is valid for each repetitive decoding. When it reaches, it will stop decoding.
이 때, LDPC 부호는 상기에서 기술한 터보 부호에 비해 많은 반복 복호를 수행해야만 유효한 부호어에 도달하므로 최대 반복 복호수를 터보 부호에 비해 크게 설정해야 한다. 그러나, 실제적으로 가변적 채널 환경에 따라 낮은 신호대 잡음비에서는 반복 복호수를 어느 정도 진행하더라도 그 이상의 반복 복호수에서는 부호이득이 매우 적게 되며, 임의의 반복 복호수에서 이미 요구하는 성능을 얻게 되더라도 미리 정해진 반복 복호수만큼 복호를 수행하므로 계산량과 지연이 크게 되는 문제점이 있다.At this time, since the LDPC code reaches a valid codeword only by performing more iterative decoding than the above-described turbo code, the maximum iterative decoding number should be set larger than that of the turbo code. However, according to the variable channel environment, however, even if the repetitive decoder is advanced to some extent at a low signal-to-noise ratio, the code gain is very small at the repetitive decoder. The repetition of the predetermined repetition is achieved even if the desired performance is already obtained from any repetitive decoder. Since the decoding is performed as much as the decoding number, there is a problem in that a calculation amount and a delay are large.
이러한 문제점을 해결하는 방법으로 LDPC 부호와 유사한 터보 부호 복호화 장치에서는 미리 정해진 반복 복호수가 아닌 요구하는 성능을 얻었을 경우 적응적으로 반복 복호를 멈추는 정지 기준(stop criterion) 구조가 발표되었다.In order to solve this problem, a stop criterion structure for adaptively stopping repetitive decoding has been announced in a turbo code decoding apparatus similar to an LDPC code when a required performance is obtained instead of a predetermined repetition decoder.
모허(Moher)와 하겐아우어(J. Hagenauer)는 각각 프러덕트 부호(product code)와 터보 부호에서의 반복 복호를 위해 연속적인 반복 복호수 i-1과 i의 교차 엔트로피(cross-entropy)를 측정하여 적응적으로 반복 복호를 멈추는 구조를 제안하였다((M. Moher, "Decoding via cross-entropy minimization," in Proc., IEEE Globecom Conf.(Houston, TX, Dec 1993), pp. 809-813),(J. Hagenauer, E. Offer and Lutz Papke, "Iterative Decoding of Binary Block and Convolutional Codes," IEEE Transactions on Information Theory, vol.42 no.2, March 1996)).Moher and J. Hagenauer measure the cross-entropy of successive iterative decoders i-1 and i for iterative decoding in product code and turbo code, respectively. (M. Moher, "Decoding via cross-entropy minimization," in Proc., IEEE Globecom Conf. (Houston, TX, Dec 1993), pp. 809-813). (J. Hagenauer, E. Offer and Lutz Papke, "Iterative Decoding of Binary Block and Convolutional Codes," IEEE Transactions on Information Theory, vol. 42 no. 2, March 1996).
또한, 히로히토 등은 부호단에서 정보 비트에 CRC(Cyclic Redundancy Check)를 추가하여 부호화하고, 복호기에서 복호화하여 CRC를 검사함으로써 오류가 없으면 복호를 멈추는 정지 구조를 제안하였다(Akira, Hirohito, Fumiyuki, "Complexity Reduction of Turbo Decoding,"IEEE VTC'99, pp.1570∼1574, 1999.).In addition, Hirohito et al. Proposed a stop structure that stops decoding if there is no error by adding and encoding a Cyclic Redundancy Check (CRC) to the information bits at the code end, and decoding the decoder by checking the CRC (Akira, Hirohito, Fumiyuki, " Complexity Reduction of Turbo Decoding, " IEEE VTC'99 , pp. 1570-1574, 1999.).
상기에서 설명한 터보 부호에서의 정지기준 구조와는 달리 LDPC 부호는 반복 복호 때마다 복호기 뒷단에서 패리티 검사를 하여 유효한 부호어에 도달하면 반복 복호를 멈추게 되므로 자체적으로 정지기준 구조를 포함하고 있다고 볼 수 있다.Unlike the stop reference structure in the turbo code described above, the LDPC code has a parity check at the rear end of the decoder for each iterative decoding, and when it reaches a valid codeword, the LDPC code stops repeated decoding. .
따라서 반복 복호수를 효과적으로 줄이기 위해서는 복호기 전단에서 적응적으로 최대 반복 복호수를 설정해주는 것이 중요하다. 이를 해결하기 위해서는 복호기 전단에서 채널 상태 값을 정확히 알고 있어야 한다는 가정이 필요하다. 복호기 전단에서 신호대 잡음비를 추정하는 연구 결과가 몇가지 있다.Therefore, in order to effectively reduce the number of iterations, it is important to set the maximum number of iterations adaptively at the front of the decoder. To solve this problem, it is necessary to assume that the channel state value must be known at the front of the decoder. There are several studies that estimate the signal-to-noise ratio in front of the decoder.
마이클 에이 조단(Michael A Jordan)은 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 채널과 BSC(Binary Symmetric Channel)에서 추정된 신호대 잡음비(SNR)로 에러의 효과를 나타낸 연구 결과를 발표하였다(Michael A Jordan and Robert A Nichols, "The Effects of Channel Characteristics on Turbo Code Performance," 1996 IEEE Military Communications Conference(MILCOM '96) McLean, Virginia, pp. 17-21 Oct 21-24, 1996).Michael A Jordan has published a study showing the effects of error with signal-to-noise ratio (SNR) estimated in the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel and the Binary Symmetric Channel (BSC) (Michael A Jordan and Robert A). Nichols, "The Effects of Channel Characteristics on Turbo Code Performance," 1996 IEEE Military Communications Conference (MILCOM '96) McLean, Virginia, pp. 17-21 Oct 21-24, 1996).
리드(M. C. Reed)는 복호기의 출력에서 어떤 기준 값을 측정하여, 신호대 잡음비를 추정하는 방법을 제안하였으며(M. C. Reed, and J. A. Asenstorfer, "A Novel Variance Estimator for Torbo-Code Decoding" International Conference on Telecommunications, Melboume, Australia, pp. 173-178, 2-5 April, 1997), 타드 에이 서머즈(Todd A. Summers)는 잡음분산 추정에서 잘못 추정된 신호대 잡음비의 영향과 정확한 잡음 분산 추정을 위한 방법을 제안하였다(Todd A. Summers and Stephen G. Wilson, "SNR Mismatch and Online Estimation in Turbo Decoding," IEEE Transaction on Communication, Vol. 46, No. 4, pp. 421-423, April 1998).MC Reed proposed a method of estimating signal-to-noise ratio by measuring some reference value at the output of the decoder (MC Reed, and JA Asenstorfer, "A Novel Variance Estimator for Torbo-Code Decoding" International Conference on Telecommunications, Melboume, Australia, pp. 173-178, 2-5 April, 1997), Todd A. Summers, proposes a method for accurately estimating the noise variance and the effect of the incorrectly estimated signal-to-noise ratio in noise variance estimation. (Todd A. Summers and Stephen G. Wilson, "SNR Mismatch and Online Estimation in Turbo Decoding," IEEE Transaction on Communication, Vol. 46, No. 4, pp. 421-423, April 1998).
또한, 메튜 씨 발렌티(Matthew C. Valenti)는 AWGN 채널뿐만 아니라 플랫 페이딩 채널(flat fading channel)에서 신호대 잡음비를 추정하는 방법을 제안하였으며(Matthew C. Valenti and Brian D. Woerner, "Performance of Turbo Codes in Interleaved Flat Fading Channels with Estimated Channel State Information," in Proc., IEEE Vehicular Technology Conference(VTC), Ottawa Canada, pp. 66-70 May 1998), 리데 정(Li-Der Jeng)은 다경로 페이딩 채널(multipath fadingchannel)에서 파일럿 톤(pilot tone)과 파일럿 심볼(pilot symbol)을 이용하여 신호대 잡음비를 추정하는 연구 결과를 발표하였다(Li-Der Jeng, Yu T. Su and Jung-Tang Chiang, "Performance of Turbo codes in Multipath Fading Channels," in Proc., IEEE Vehicular Technology Conference(VTC), Ottawa Canada, pp. 61-65 May 1998).In addition, Matthew C. Valenti proposed a method for estimating signal-to-noise ratios on flat fading channels as well as on AWGN channels (Matthew C. Valenti and Brian D. Woerner, "Performance of Turbo Codes"). in Interleaved Flat Fading Channels with Estimated Channel State Information, "in Proc., IEEE Vehicular Technology Conference (VTC), Ottawa Canada, pp. 66-70 May 1998), and Li-Der Jeng is a multipath fading channel ( A study on estimating signal-to-noise ratio using pilot tone and pilot symbol in multipath fading channel was presented (Li-Der Jeng, Yu T. Su and Jung-Tang Chiang, "Performance of Turbo". codes in Multipath Fading Channels, "in Proc., IEEE Vehicular Technology Conference (VTC), Ottawa Canada, pp. 61-65 May 1998).
상기에서 언급한 연구 결과들은 독립적으로 이루어졌으며, 위에서 언급한 두 가지 방법(신호대 잡음비 추정방법과 적응적 정지 기준 구조)을 접목한 연구결과들은 발표되지 않았으나, 최근 이 문호 등은 상기 두 가지 방법을 터보 부호에 접목한 결과를 특허 출원하였다(이문호 외 4인 "복호화 장치의 반복 복호수 프리셋 장치 및 그 방법 " 출원번호 제99-52950호). 그러나 상기 특허는 터보 부호에 관한 것으로, LDPC 부호에 대해 신호대 잡음비를 추정하여 복호기 전단에서 반복 복호수를 적응적으로 설정한 연구 결과는 아직까지 발표되지 않았다.The research results mentioned above were independent and research results combining the two methods mentioned above (signal-to-noise ratio estimation method and adaptive stop reference structure) have not been published. The result of incorporating the turbo code was filed for a patent (Lee Moon Ho et al., "Repeat Decoder Preset Apparatus and Method of Decoding Device" Application No. 99-52950). However, the patent relates to a turbo code, and a research result of adaptively setting a repetitive decoder at the front end of a decoder by estimating a signal-to-noise ratio for an LDPC code has not been published.
본 발명의 목적은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, LDPC 부호화된 수신데이터를 이용하여 채널 상태 값, 즉 실제 신호대 잡음비를 추정하고 이 추정된 신호대 잡음비에 따라 요구하는 성능을 만족하는 최대 반복복호수를 적응적으로 설정함으로써, 평균 반복 복호수를 감소시켜 계산량과 지연을 효율적으로 감소시키는 LDPC 복호화 장치의 최대 반복 복호수 적응적 설정 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.Summary of the Invention An object of the present invention is to solve the above-mentioned conventional problems, and to estimate the channel state value, that is, the actual signal-to-noise ratio using LDPC-coded received data, and to satisfy the required performance according to the estimated signal-to-noise ratio. SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an apparatus and a method for adaptively setting the maximum iterative decoding number of an LDPC decoding apparatus which reduces the average iteration number by efficiently setting the number of decoding.
도 1은 일반적인 무선 통신 시스템 송신단에서의 LDPC 부호화 장치의 블록도이다.1 is a block diagram of an LDPC encoding apparatus in a general wireless communication system transmitting end.
도 2는 일반적인 무선 통신 시스템 수신단에서의 LDPC 복호화 장치의 블록도이다.2 is a block diagram of an LDPC decoding apparatus in a general wireless communication system receiving end.
도 3a는 일반적인 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬의 예를 도시한 도면이고, 도 3b는 이 행렬과 연관된 바이파타이트(bipartite) 그래프를 도시한 도면이다.FIG. 3A is a diagram showing an example of a parity check matrix of a general LDPC code, and FIG. 3B is a diagram of a bipartite graph associated with this matrix.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 LDPC 복호화 장치의 블록도이다.4 is a block diagram of an LDPC decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 LDPC 복호화 장치가 적용되는 경우의 신호대 잡음비에 따른 비트 오류율을 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a bit error rate according to a signal-to-noise ratio when an LDPC decoding apparatus according to an embodiment of the present invention is applied.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 LDPC 복호화 장치의 최대 반복 복호수 적응 설정 장치는,In order to achieve the above object, the maximum iterative decoding adaptive setting apparatus of the LDPC decoding apparatus according to the characteristics of the present invention,
수신되는 LDPC 부호화 신호에 대응되는 신호대 잡음비를 추정하고, 임의의 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수가 저장되어 있는 저장부에 기초하여 상기 추정된 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수를 적응적으로 설정하는 것을 특징으로 한다.Estimating a signal-to-noise ratio corresponding to the received LDPC coded signal, and adaptively setting the maximum repetitive decoding number corresponding to the estimated signal-to-noise ratio based on a storage unit in which a maximum repetition number corresponding to an arbitrary signal-to-noise ratio is stored. Characterized in that.
여기서, 상기 LDPC 복호화 장치의 최대 반복 복호수 적응 설정 장치는 상기 LDPC 부호화 신호를 수신하여 대응되는 신호대 잡음비를 추정하는 신호대 잡음비 추정부; 및 상기 저장부에 기초하여 상기 신호대 잡음비 추정부에 의해 추정된 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수를 설정하는 최대 반복 복호수 설정부를 더 포함한다.Here, the maximum iterative decoding adaptive setting apparatus of the LDPC decoding apparatus includes: a signal-to-noise ratio estimator for estimating a corresponding signal-to-noise ratio by receiving the LDPC coded signal; And a maximum iterative decoding number setting unit for setting a maximum iterative decoding number corresponding to the signal-to-noise ratio estimated by the signal-to-noise ratio estimating unit based on the storage unit.
또한, 본 발명의 특징에 따른 LDPC 복호화 장치는,In addition, the LDPC decoding apparatus according to a feature of the present invention,
수신되는 LDPC 부호화 신호에 대응되는 신호대 잡음비를 추정하고, 임의의 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수가 저장되어 있는 저장부에 기초하여 상기 추정된 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수를 적응적으로 설정하는 최대 반복 복호수 적응 설정부; 및 상기 최대 반복 복호수 적응 설정부에 의해 적응적으로 설정된 최대 반복 복호수 이내에서 상기 수신되는 LDPC 부호화 신호에 대해 반복 복호를 수행하는 LDPC 복호부를 포함한다.Estimating a signal-to-noise ratio corresponding to the received LDPC coded signal, and adaptively setting the maximum repetitive decoding number corresponding to the estimated signal-to-noise ratio based on a storage unit in which a maximum repetition number corresponding to an arbitrary signal-to-noise ratio is stored. A maximum iterative decoding adaptive setting unit; And an LDPC decoder configured to perform repeated decoding on the received LDPC coded signal within a maximum repetition decoding number adaptively set by the maximum repetition decoding adaptive setting unit.
또한, 본 발명의 특징에 따른 LDPC 복호화 장치의 최대 반복 복호수 적응 설정 방법은,In addition, the maximum iterative decoding adaptive setting method of the LDPC decoding apparatus according to an aspect of the present invention,
임의의 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수를 설정하여 저장하는 제1 단계; 수신되는 LDPC 부호화된 신호에 대응되는 신호대 잡음비를 추정하는 제2 단계; 및 상기 제1 단계에서 기저장된 최대 반복 복호수를 이용하여 상기 제2 단계에서 추정된 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수를 구하여 상기 LDPC 복호화 장치의 최대 반복 복호수로 설정하는 제3 단계를 포함한다.A first step of setting and storing a maximum iterative decoding number corresponding to an arbitrary signal-to-noise ratio; Estimating a signal-to-noise ratio corresponding to the received LDPC coded signal; And a third step of obtaining a maximum iterative decoding number corresponding to the signal-to-noise ratio estimated in the second step by using the maximum iterative decoding number previously stored in the first step and setting the maximum iterative decoding number of the LDPC decoding apparatus. do.
또한, 본 발명의 특징에 따른 LDPC 복호화 방법은,In addition, LDPC decoding method according to a feature of the present invention,
임의의 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수를 설정하여 저장하는 제1 단계; 수신되는 LDPC 부호화된 신호에 대응되는 신호대 잡음비를 추정하는 제2 단계; 상기 제1 단계에서 기저장된 최대 반복 복호수를 이용하여 상기 제2 단계에서 추정된 신호대 잡음비에 대응되는 최대 반복 복호수를 구하여 상기 LDPC 복호화 장치의 최대 반복 복호수로 설정하는 제3 단계; 및 상기 제3 단계에서 설정된 최대 반복 복호수 이내에서 상기 수신된 LDPC 복호화 신호에 대해 반복 복호를 수행하는 제4 단계를 포함한다.A first step of setting and storing a maximum iterative decoding number corresponding to an arbitrary signal-to-noise ratio; Estimating a signal-to-noise ratio corresponding to the received LDPC coded signal; A third step of obtaining a maximum repetition number corresponding to the signal-to-noise ratio estimated in the second step by using the maximum repetition number previously stored in the first step and setting the maximum repetition number of the LDPC decoding apparatus; And a fourth step of performing repetitive decoding on the received LDPC decoded signal within the maximum repetitive decoding number set in the third step.
이하, 본 발명의 실시예에 대해 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 LDPC 복호화 장치의 블록도이다.4 is a block diagram of an LDPC decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 4에 도시되어 있듯이, 본 발명의 LDPC 복호화 장치는 최대 반복 복호수 적응 설정부(100) 및 LDPC 복호부(200)를 포함한다.As shown in FIG. 4, the LDPC decoding apparatus of the present invention includes a maximum iterative decoding adaptation setting unit 100 and an LDPC decoding unit 200.
최대 반복 복호수 적응 설정부(100)는 송신단으로부터의 입력 신호에 대응되는 신호대 잡음비를 추정하여 최대 반복 복호수를 적응적으로 설정한다.The maximum repetition number adaptive setting unit 100 adaptively sets the maximum repetition number by estimating a signal-to-noise ratio corresponding to the input signal from the transmitter.
LDPC 복호부(200)는 최대 반복 복호수 적응 설정부(100)에 의해 설정된 최대반복 복호수에 따라 반복 복호를 수행하여 송신단으로부터의 입력 신호를 복호한다. 이 때, LDPC 복호기(200) 내부의 비트노드(210)와 검사노드(220)가 서로 정보를 주고 받으면서 복호를 수행하는 것은 종래 기술의 LDPC 복호기의 기능과 동일하다.The LDPC decoder 200 repeatedly performs decoding according to the maximum iteration decoding number set by the maximum iteration decoding adaptation setting unit 100 to decode the input signal from the transmitter. At this time, the bit node 210 and the check node 220 in the LDPC decoder 200 perform decoding while exchanging information with each other, which is the same as that of the LDPC decoder of the prior art.
한편, 최대 반복 복호수 적응적 설정부(100)는 신호대 잡음비 추정부(110), 최대 반복 복호수 룩업테이블(120), 및 최대 반복 복호수 설정부(130)를 포함한다.Meanwhile, the maximum iterative decoding adaptive setter 100 includes a signal-to-noise ratio estimator 110, a maximum iterative decoder lookup table 120, and a maximum iterative decoder setter 130.
신호대 잡음비 추정부(110)는 송신단으로부터의 수신 신호를 이용하여 신호대 잡음비를 추정한다.The signal-to-noise ratio estimator 110 estimates the signal-to-noise ratio using the received signal from the transmitter.
최대 반복 복호수 룩업테이블(120)에는 신호대 잡음비에 상응하는 최대 반복 복호수가 저장되어 있다. 이와 같이 최대 반복 복호수 룩업테이블(120)에 저장되는 신호대 잡음비 및 대응되는 최대 반복 복호수는 모의실험을 통해 얻어진 결과이다.The maximum iterative decoding lookup table 120 stores a maximum iterative decoding number corresponding to the signal-to-noise ratio. As such, the signal-to-noise ratio and the corresponding maximum repetition number stored in the maximum repetition number lookup table 120 are obtained through simulation.
최대 반복 복호수 설정부(130)는 신호대 잡음비 추정부(110)에 의해 추정된 신호대 잡음비에 상응하는 최대 반복 복호수를 최대 반복 복호수 룩업테이블(120)을 참조하여 적응적으로 설정하여 LDPC 복호부(200)가 수신 신호를 복호하는 최대 복호수를 제한한다.The maximum iterative decoding number setting unit 130 adaptively sets the maximum iteration decoding number corresponding to the signal-to-noise ratio estimated by the signal-to-noise ratio estimation unit 110 by referring to the maximum iteration decoding lookup table 120 to perform LDPC decoding. The unit 200 limits the maximum decoding number for decoding the received signal.
이하, 신호대 잡음비 추정부(110)가 송신단으로부터의 입력 신호를 이용하여 신호대 잡음비를 추정하는 동작에 대해 기술한다.Hereinafter, an operation of estimating the signal-to-noise ratio by the signal-to-noise ratio estimator 110 using the input signal from the transmitting end will be described.
부호 비트를 전송하기 위해 AWGN 채널에서 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 변조를 가정하면 수신된 신호는 [수식 1]과 같이 표현될 수 있다.Assuming Binary Phase Shift Keying (BPSK) modulation in the AWGN channel to transmit the sign bit, the received signal can be expressed as shown in [Equation 1].
[수식 1][Equation 1]
여기서은 평균으로 0이며, 분산은으로 가우시안 잡음이다. 또한 [수식 1]에서 심볼 에너지(Es)와 비트당 에너지(Eb)의 관계는과 같으며, 여기서 R은 부호율을 나타낸다.here Is 0 on average, and the variance is Gaussian noise. Also, in Equation 1, the relationship between symbol energy E s and energy per bit E b is , Where R represents the code rate.
[수식 1]에서 신호대 잡음비를 추정하기 위해 [수식 1]의 제곱의 평균과 절대값의 평균을 고려하면 다음 [수식 2] 및 [수식 3]과 같이 표현된다.In order to estimate the signal-to-noise ratio in [Equation 1], considering the mean of the square of [Equation 1] and the mean of the absolute value, it is expressed as the following [Equation 2] and [Equation 3].
[수식 2][Formula 2]
[수식 3][Equation 3]
상기 [수식 2]와 [수식 3]의 관계인 평균값의 비는 다음과 같이 [수식 4]로 표현될 수 있다.The ratio of the average value which is the relationship between [Equation 2] and [Equation 3] can be expressed as [Equation 4] as follows.
[수식 4][Equation 4]
여기서는로 표현되고, [수식 4]의 평균값의 비를 변수 z라 정의하면 다음 [수식 5]와 같이 표현된다.here Is When the ratio of the mean value of [Equation 4] is defined as the variable z, it is expressed as Equation 5 below.
[수식 5][Equation 5]
여기서, [수식 4]와 [수식 5]를 이용하여를 알 수 있으므로, 신호대 잡음비를 추정할 수 있게 된다. 상기 식들에서를 구하기 위해 간략화 된 [수식 6]을 이용하면 신호대 잡음비를 쉽게 구할 수 있다.Here, using [Equation 4] and [Equation 5] As can be seen, the signal-to-noise ratio can be estimated. In the above formulas The simplified equation [6] can be used to find the signal-to-noise ratio.
[수식 6][Equation 6]
상기 식에 의해 추정된 신호대 잡음비의 예와 실제 신호대 잡음비가 함께 [표 1]에 나타나 있다.An example of the signal-to-noise ratio estimated by the above equation and the actual signal-to-noise ratio are shown in Table 1 together.
[표 1] TABLE 1
또한, [표 1]에는 종래 기술에 따른 LDPC 복호 장치에서의 평균 반복 복호수와 본 발명의 실시예에 따른 LDPC 복호 장치에서의 평균 반복 복호수의 예도 함께 나타나 있다.Table 1 also shows an example of the average repetitive decoding number in the LDPC decoding apparatus according to the prior art and the average repetitive decoding number in the LDPC decoding apparatus according to the embodiment of the present invention.
상기 [표 1]에 나타나 있는 데이터들은 종래 기술에 따른 LDPC 복호 장치에서의 최대 반복 복호수를 각각 50회, 200회로 미리 설정하고 모의 실험한 결과이다. 또한, LDPC 부호의 정보 블록의 크기는 256으로 하였으며, 부호율(R)은 R =1/2로 하였다.The data shown in [Table 1] above are the results of simulations in which the maximum iterative decoding number in the LDPC decoding apparatus according to the prior art is preset 50 times and 200 times, respectively. The size of the information block of the LDPC code was 256, and the code rate R was R = 1/2.
[표 1]에서 알 수 있듯이, 최대 반복 복호수를 50회, 200회로 미리 설정 해놓은 종래 기술에 따른 LDPC 복호 장치보다 본 발명의 실시예에 따른 LDPC 복호 장치에 의해 적응적으로 최대 반복복호수가 설정되면 평균 반복복호수가 효율적으로 줄 수 있음을 알 수 있다.As can be seen from Table 1, the maximum iterative decoding number is adaptively set by the LDPC decoding device according to an embodiment of the present invention, rather than the LDPC decoding device according to the present invention which has previously set the maximum iteration decoding number 50 times and 200 times. It can be seen that the average repetition number can be effectively given.
특히, 낮은 신호대 잡음비에서 더 높은 효율을 얻음을 알 수 있는데, 이는 낮은 신호대 잡음비에서는 반복 복호수가 증가하여도 성능 향상이 크지 않음에 기인한다.In particular, it can be seen that higher efficiency is obtained at a low signal-to-noise ratio, which is due to the small increase in performance even if the number of repetitive decoding increases at a low signal-to-noise ratio.
또한, 실제 신호대 잡음비와 추정된 신호대 잡음비를 비교하면, 높은 신호대 잡음비에서는 평균적으로 거의 근접한 추정을 보여주고 있으나, 낮은 신호대 잡음비에서는 약간의 오차를 보이고 있다. 그러나 신호대 잡음비의 추정에 오차가 있더라도 AWGN 채널에서 -3dB∼3dB의 범위라면 전체 성능에 큰 영향을 주지 않는 것으로 알려져 있다(Todd A. Summers and Stephen G. Wilson, "SNR Mismatch and Online Estimation in Turbo Decoding," IEEE Transaction on Communication, Vol. 46, No. 4, pp. 421-423, April 1998).In addition, when the actual signal-to-noise ratio is compared with the estimated signal-to-noise ratio, the average of the high signal-to-noise ratio is almost close, but the low signal-to-noise ratio shows some error. However, even if there is an error in the estimation of the signal-to-noise ratio, a range of -3dB to 3dB in the AWGN channel is not known to affect the overall performance (Todd A. Summers and Stephen G. Wilson, "SNR Mismatch and Online Estimation in Turbo Decoding). , "IEEE Transaction on Communication, Vol. 46, No. 4, pp. 421-423, April 1998).
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 LDPC 복호화 장치가 적용되는 경우의 신호대 잡음비에 따른 비트 오류율(BER : Bit Error Rate)을 도시한다.FIG. 5 illustrates a bit error rate (BER) according to a signal-to-noise ratio when an LDPC decoding apparatus according to an embodiment of the present invention is applied.
도 5에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 LDPC 복호화 장치에서는 적은 평균 반복복호수에서도 종래의 LDPC 복호화 장치와 비교하여 거의 같은 성능을 나타냄을 알 수 있다.As shown in FIG. 5, it can be seen that the LDPC decoding apparatus according to the embodiment of the present invention exhibits substantially the same performance as the conventional LDPC decoding apparatus even with a small average iteration number.
비록, 본 발명이 가장 실제적이며 바람직한 실시예를 참조하여 설명되었지만, 본 발명은 상기 개시된 실시예에 한정되지 않으며, 후술되는 특허청구범위 내에 속하는 다양한 변형 및 등가물들도 포함한다.Although the present invention has been described with reference to the most practical and preferred embodiments, the present invention is not limited to the above disclosed embodiments, but also includes various modifications and equivalents within the scope of the following claims.
본 발명에 따르면, 수신 신호에 대응되는 신호대 잡음비를 추정하여 요구되는 성능을 만족하는 최대 반복복호수를 적응적으로 설정함으로써, 평균 반복 복호수가 감소되어 계산량과 지연이 효율적으로 감소된다.According to the present invention, by estimating the signal-to-noise ratio corresponding to the received signal and adaptively setting the maximum repetition number that satisfies the required performance, the average repetition number is reduced and the computation amount and delay are effectively reduced.
Claims (6)
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