CN101010881B - Ldpc码生成方法、通信装置以及码列生成方法 - Google Patents

Ldpc码生成方法、通信装置以及码列生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明的LDPC码生成方法能够适用于多值调制方式,例如,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,搜索SNR阈值(码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的值)成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体(行的权和列的权的总体),进而,根据作为上述搜索结果得到的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵。

Description

LDPC码生成方法、通信装置以及码列生成方法
技术领域
本发明涉及作为纠错方式使用LDPC码的通信装置,特别是涉及搜索LDPC码中的奇偶检验矩阵的最佳次数总体(Order Ensemble)的LDPC码的方法以及通信装置。 
背景技术
在非专利文献1(J.Hou,Paul H.Siegel,LaurenceB.Milstein,and Henry d D.Pfister,“Multilever Coding with Low-CheckComponent Codes,2”Proceeding of IEEE Global TelecommunicationsConference,San Antonio,TX,USA,November 25-29,2001)中,作为对于多值调制方式的编码方式,提出了针对多电平编码的每个电平使用LDPC(Low-Density-Parity-Check:低密度奇偶检验)码的方式。这里,作为每个电平的LDPC码的优化方法,表示针对每个由调制符号匹配的比特的位置求成为初始值的概率密度函数,使用该函数根据「Density Evolution:密度扩展法」求对于各比特位置的LDPC码的最佳次数总体(表示奇偶检验矩阵的构造,把奇偶检验矩阵的行或者列的“1”的数表现为次数(权))。 
发明内容
发明要解决的课题 
然而,在上述非专利文献1中提出的基于多电平编码的方式中,需要针对每个由调制符号映射的比特位置准备编码器和解码器,具有电路规模增大的问题。 
另外,在上述基于多电平编码的方式中,需要针对由调制符号映射的各比特数分割信息长度进行编码,而一般在LDPC码中如果码长 变短,则已知具有特性恶化的倾向。 
本发明是鉴于上述问题而完成的,目的在于得到避免增大电路规模的同时,能够用一个LDPC码生成适于多值调制方式的代码的LDPC码生成方法。 
用于解决课题的方法 
为了解决上述的课题而达到目的,本发明的LDPC码生成方法能够在多值调制方式中适用,特征是包括例如在针对调制符号的每个比特位置分类了接收信号的分布的基础上,对作为码长充分长时比特错误率急剧下落的信噪比即SNR的平均值的SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的、行的权和列的权的总体即次数总体进行搜索的次数总体搜索步骤、以及根据作为上述搜索结果得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵的码生成步骤。 
发明的效果 
在本发明的LDPC码生成方法中,在针对调制符号的每个比特位置分类了接收信号的分布的基础上,搜索SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体,进而,根据该次数总体生成奇偶检验矩阵以及生成矩阵,因此起到可以构筑能够实现用一个LDPC码适于多值调制方式的编码的通信系统这样的效果。 
附图说明
图1表示包括LDPC编码器/解码器的通信系统的结构。 
图2表示「16QAM Gray Mapping」的一个例子。 
图3表示多边缘型LDPC码的次数总体的一个例子。 
图4用于说明实施形态1的次数总体的搜索方法。 
图5用于说明实施形态1的次数总体的搜索方法。 
图6表示LDPC编码器的结构例。 
图7表示LDPC编码器的结构例。 
图8是表示实施形态2的次数总体搜索方法的流程图。 
图9表示基于图8顺序的次数总体的搜索结果的一个例子。 
图10表示基于图8顺序的次数总体的搜索结果的一个例子。 
图11表示从图3的次数总体求出的SNR阈值与按照图8的顺序求出的SNR阈值的比较结果。 
图12用于说明实施形态3的LLR的概率密度函数的计算处理。 
图13用于说明实施形态3的LLR的概率密度函数的计算处理。 
图14用于说明实施形态3的LLR的概率密度函数的计算处理。 
图15用于说明实施形态3的LLR的概率密度函数的计算处理。 
图16用于说明实施形态3的LLR的概率密度函数的计算处理。 
图17用于说明实施形态3的LLR的概率密度函数的计算处理。 
图18表示包括LDPC编码器/解码器的通信系统的实施形态4的结构。 
图19表示LDPC编码器的结构例。 
图20表示实施形态4的LDPC码列生成方法的具体例子。 
图21表示实施形态5的搜索次数总体的方法。 
图22表示根据LDGM构造的奇偶检验矩阵实施编码的情况的一个例子。 
图23表示实施形态5的奇偶检验矩阵生成处理。 
图24表示从实施形态6中的码字C向码字C’的变换处理。 
图25表示从实施形态7中的码字C向码字C’的变换处理。 
符号的说明 
1:LDPC编码器;2:调制器;3:信道;4:解调器;5:LDPC  解码器;6:信道品质推定单元;11、11a:编码单元;12:信道种类推定单元;13:次数总体计算单元;14、14a:LDPC码生成单元 
具体实施方式
以下,根据附图详细地说明本发明的LDPC码生成方法的实施例。另外,本发明并不由该实施例限定。 
实施形态1 
首先说明能够实现本实施形态的LDPC码生成方法的编码器在通信系统内的位置。图1表示包括LDPC编码器/解码器的通信系统 的结构。图1中,发送一侧的通信装置采用包括LDPC编码器1和调制器2的结构,接收一侧的通信装置采用包括解调器4和LDPC解码器5的结构。 
这里,简单地说明采用LDPC码时的编码、解码的流程。在发送一侧的LDPC编码器1中,用后述的本实施形态的LDPC码生成方法生成k×n的生成矩阵G(k:信息长度,n:码字长度)。而且,取得信息长度k的消息(m1、m2,......,mk),使用该消息以及上述生成矩阵G,如下述(1)式那样生成码字C。其中,在把LDPC用的奇偶检验矩阵记为H的情况下,生成矩阵G成为满足GHT=0(T是转置矩阵),H(c1,c2,......,cn)T=0的矩阵。 
C=(m1,m2,......,mk)G 
=(c1,c2,......,ck)......(1) 
而且,在调制器2中,对于由LDPC编码器1生成的码字C,根据多值PSK、多值QAM等多值数大于等于2的调制方式进行数字调制,把该调制信号经过信道3发送到接收一侧。 
另一方面,在接收一侧中,解调器4对于经过信道3取得的调制信号,进行多值PSK、多值QAM等数字解调,进而,LDPC解码器5对于成为解调结果的对数似然比(LLR:Log Likelihood Ratio),实施基于「sum-product算法」的反复解码,输出推定结果(与原来的m1,m2,...,mk相对应)。 
接着,说明在多值调制中从调制信号得到的解调结果的错误特性。在多值调制中,根据“0”、“1”向调制点的映射方法,每个比特位置的错误概率不同。使用图2表示的「16QAM Gray Mapping」的例子进行说明。首先,如果关注第1比特,则在固定了I成分的情况下,Q成分的值成为完全相同的值。从而,在考虑错误概率时,成为仅考虑I成分。而且,在作为发送信号发送了“0”的情况下,如果求接收信号是“0”的概率(可以得到正确信号的概率)以及“1”的概率(可以得到错误信号的概率),则分别成为下述(2)式、(3)式。 
p(y|x=-3)+p(y|x=-1)    …(2) 
p(y|x=+1)+p(y|x=+3)    …(3) 
式中,x表示发送信号,y表示接收信号,p(y|x)表示当发送信号是x时通过信道3接收到的接收信号是y的概率。 
接着,如果关注第2比特,则由于发送信号是“0”和“1”,错误概率不同,因此需要分别进行考虑。即,在作为发送信号发送了“0”的情况下,如果求接收信号是“0”的概率(可以得到正确信号的概率)以及“1”的概率(可以得到错误信号的概率),则成为下述(4)式、(5)式,另一方面,在作为发送信号发送了“1”的情况下,如果求接收信号是“1”的概率(可以得到正确信号的概率)以及“0”的概率(可以得到错误信号的概率),则分别成为下述(4)式、(5)式。 
p(y|x=-3)+p(y|x=+3)     …(4) 
p(y|x=-1)+p(y|x=+1)     …(5) 
另外,关于第3比特、第4比特,在固定了Q成分的情况下,由于I成分的值成为完全相同的值,因此能够与第1比特、第2比特同样地考虑错误概率。 
如上所述,由于在调制符号的每个比特位置错误概率不同,因此通过考虑到这一点,有可能生成性能更高的代码。 
接着,说明多边缘型的LDPC码。多边缘型LDPC码是根据文献「T.Richardson,and R.Urbanke,“Modern Coding Theory,”available at http://lthcwww.epfl.ch/papers/ics.ps」提出的LDPC码,能够把接收信号的分布分类,把其反映到码结构中。 
图3表示上述文献中表示的多边缘型LDPC码的次数总体。在图3的b的列中,第1列表示消失概率1的BEC(二进制删除信道),第2列表示AWGN(加性高斯白噪声)通道的次数。另外,d的列表示可变节点与检查节点间的各边缘型的次数,vb,d表示用b、d示出的可变节点的比例,ud表示用d示出的检查节点的比例。 
对于在该例中示出的次数总体,通过用在上述文献中记载的「Density Evolution:密度扩展法」的方法进行解析,求在SNR阈值(码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值)。搜索该SNR阈值成为最小的次数总体,根据该次数总体代码,能够得到高性能的 代码。 
接着,以上述的说明为前提,说明本实施形态的LDPC码生成方法,详细地说明次数总体搜索方法。图4以及图5用于说明本实施形态的次数总体搜索方法。另外,在本实施形态中,作为具体例子,使用图2的「16QAM Gray Mapping」的例子,但并不限于M值QAM而且「Gray Mapping」,关于M值QAM以外的多值调制、「Gray Mapping」以外的映射方法也同样能够适用。另外,在本实施形态中,说明了信道是AWGN的情况,但并不限于该信道。 
首先,在LDPC编码器1中,在针对每个调制符号的比特位置把接收信号的分布分类的基础上,搜索奇偶检验矩阵的次数总体(图4的步骤S1)。例如,如图5所示,对于图3的次数总体,针对调制符号的每个比特位置分割d的列的AWGN。这时,使得各比特位置的比例相等,即,对于分割了的接收信号的分布,vb,d的和相等(制约条件)。另外,在上述制约条件以外,例如,为了把奇偶检验矩阵H右斜上方的三角区域设定为“0”,还可以追加固定次数比例的一部分等的制约条件。另外,关于把第1比特与第3比特,第2比特与第4比特汇总在一起的理由在后面叙述。 
接着,在LDPC编码器1中,为了指定用于搜索SNR阈值的搜索范围,在搜索范围上限和下限中,代入预先决定的初始值(作为搜索范围考虑充分的范围的值)(步骤S2)。然后,计算SNR的搜索上限和搜索下限的平均值(步骤S3)。 
接着,在LDPC编码器1中,把在上述中计算的平均值(输入SNR)作为输入,针对调制符号的每个比特位置生成LLR的概率密度函数(步骤S4)。在图2所示的「16QAM Gray Mapping」的例子中,第1比特的LLR从上述(2)式、(3)式,如(6)式那样求出。而且,考虑对于发送信号“0”的接收信号的概率密度函数,对于上述(6)式的LLR求概率密度函数。 
[数1] 
LLR = ln P ( y | x = - 3 ) + P ( y | x = - 1 ) P ( y | x = + 1 ) + P ( y | x = + 3 ) . . . ( 6 )
另外,关于第2比特如上所述,由于在发送信号是“0”和“1”的情况下错误概率不同,因此在发送信号是“0”的情况下,与第1比特相同求LLR的概率密度函数,而关于发送信号是“1”的情况,置换图2中的映射的“0”和“1”,求LLR,求LLR的概率密度函数。而且,通过把2个概率密度函数进行平均,求第2比特的LLR的概率密度函数。 
另外,关于第3比特、第4比特,由于分别求与第1比特、第2比特完全相同的概率密度函数,因此作为LLR的概率密度函数的分类,按照第1、3比特,第2、4比特分类为2个。 
接着,在LDPC编码器1中,把在步骤S1中生成的次数总体以及在步骤S4中生成的LLR的概率密度函数作为输入,执行「密度扩展」(步骤S5)。 
接着,在LDPC码编码器1中,作为执行了「密度扩展」的结果,判断通过反复处理更新了的LLR的概率密度函数是否向无限大方向发散(步骤S6)。例如,在发散的情况下(步骤S6,Yes),由于能够判断为SNR阈值存在于比上述输入SNR(平均值)小的方向,因此用上述输入SNR更新SNR的搜索上限(步骤S7)。另一方面,在不发散的情况下(步骤S6,No),由于能够判断为SNR阈值存在于比上述输入SNR大的方向,因此用上述输入SNR更新SNR的搜索下限(步骤S8)。 
接着,在LDPC编码器1中,从SNR的搜索上限减去SNR的搜索下限,在成为小于等于事先规定了的精度的情况下(达到了所希望的精度的情况)(步骤S9,Yes),退出SNR阈值搜索处理循环(步骤S3~S9),通过计算SNR的搜索上限和搜索下限的平均求SNR阈值(SNR的临界值)(步骤S10)。另一方面,在没有达到所设定的精度的情况下(步骤S9,No),再次执行SNR阈值搜索处理循环。 
接着,在LDPC编码器1中,判断在上述中求出的SNR阈值是否是充分良好的SNR阈值(步骤S10:进行是大于等于特定的阈值的 值,还是对于特定的搜索次数最良好的值等的判断处理)。例如,在可以得到充分良好的SNR阈值的情况下(步骤S10,Yes),把其值决定为SNR阈值(码长充分长的情况下,比特错误率急剧下落的SNR的平均值),输出SNR阈值成为最小的次数总体。另一方面,在不能够充分地得到良好的SNR阈值的情况下(步骤S10,No),返回到步骤S1,决定是执行对于其它次数总体的SNR阈值搜索处理(步骤S1~步骤S11)还是结束。另外,在返回到步骤S1生成其它的次数总体的情况下,在上述的搜索过程中,对于该时刻的次数总体,例如使用R.Storn等提出的「Differential Evolution(R.Storn,and K.Price,“Differential Evolution-A simple and efficient adaptive scheme forglobal optimization over continuous spaces,”Technical ReportTR-95-012,ICSI)」等的优化方法,生成新的次数总体。 
然后,根据上述那样得到的次数总体,例如根据在特开2003-198383号公报中记载的利用了欧几里德几何符号的方法生成奇偶检验矩阵H和生成矩阵G。另外,在生成LDPC码时,也可以根据没有针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行分类的例如图3那样的现有的次数总体,用现有的方法生成奇偶检验矩阵H,根据针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布分类的图5的次数总体,替换奇偶检验矩阵H的列。 
这样,在本实施形态中,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,搜索SNR阈值(码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值)成为最小的次数总体,进而,根据SNR阈值成为最小的次数总体生成奇偶检验矩阵以及生成矩阵。由此,可以构筑能够实现用一个LDPC码适于多值调制方式的编码的通信系统。 
另外,在本实施形态中,例如,也可以如图6那样,使LDPC编码器1内的编码单元11直接具有根据上述方法生成的LDPC码。另外,例如,也可以如图7那样,在LDPC编码器1内的信道种类推定单元12内,在推定了成为AWGNA信道、瑞利衰落信道等模型的信 道种类的基础上,根据本实施形态的LDPC码生成方法,在次数总体计算单元13、LDPC码生成单元14中实时地生成LDPC码。在这种情况下,把所生成的奇偶检验矩阵H、生成矩阵G输入到编码单元11a,进而,关于奇偶检验矩阵H,通过编码单元11a发送到接收一侧。 
另外,本实施形态的LDPC码生成方法不限于多边缘型LDPC码,也能够在不对称LDPC码的次数总体中使用。下述(7)式、(8)式分别表示可变节点、检查节点的次数分配的生成函数。式中,λi、ρi分别表示次数i的可变节点和属于检查节点的边缘(把奇偶检验矩阵H的“1”表现为边缘)的比率,d1是可变节点的最大次数,dr是检查节点的最大次数。 
[数2] 
λ ( x ) = Σ i = 2 d 1 λ i X i - 1 . . . ( 7 )
[数3] 
ρ ( x ) = Σ i = 2 d 1 ρ i X i - 1 . . . ( 8 )
而且,与上述(7)式、(8)式相对应,例如,根据针对调制符号的每个比特位置把λi、ρi进行分类的λik、ρik,如下述(9)式、(10)式那样分别表现可变接点、检查节点的次数分配的生成函数,进而,针对调制符号的每个比特位置把LLR的概率密度函数进行了分开的基础上,根据本实施形态的LDPC码生成方法求SNR成为最小的次数总体,生成LDPC码。 
[数4] 
λ ( x ) = Σ k = 1 n Σ i = 2 d 1 λ i k X i - 1 . . . ( 9 )
[数5] 
ρ ( x ) = Σ k = 1 n Σ i = 2 d 1 ρ i k X i - 1 . . . ( 10 )
实施形态2 
在实施形态2中,在上述实施形态1的LDPC码生成方法中,在检索SNR阈值充分小的次数总体时,通过把处理分割为两个阶段,缩短在检索中所需要的计算时间。另外,关于本实施形态的通信系统的结构与上述的实施形态1的图1相同。 
图8是表示实施形态2的次数总体搜索方法的流程图。在本实施形态中,仅说明与上述实施形态1不同的处理。 
在本实施形态中,首先,LDPC编码器1根据针对调制符号的每个比特位置没有把接收信号的分布进行分类的现有的方法,计算SNR阈值成为最小的次数总体(图8,步骤S21:例如,求图3那样的现有的次数总体)。另外,这里不限于上述步骤S21的处理,例如,也可以固定使用针对符号的每个比特位置没有把接收信号的分布进行分类的已知的次数总体。 
接着,在LDPC编码器1中,针对每个次数,提供每个调制符号比特位置的比例,把该比例作为参数,根据「微分扩展」等优化方法生成奇偶检验矩阵的次数总体(步骤S22)。这时,作为参数的制约条件,规定为使得针对每个次数比例之和成为1,或者决定为各比特位置的比例相等。另外,也可以追加上述以外的制约条件。 
使用图3、图5具体地说明上述步骤S22的处理,则例如在图3中着眼于可变节点的第1行的次数,把该「0.5」的比例如图5所示那样,分割为第1行:「0.5×0.36」,第2行:「0.5×0.64」的比例。另外,第1、3比特的AWGN,笫2、4比特的AWGN的可变节点的比例总和分别等于0.5。 
接着,在用与上述实施形态1同样的处理执行了步骤S2~S10以后,在LDPC编码器1中,判定是否得到了SNR阈值成为最小的次数总体(步骤S23)。例如,在得到了SNR阈值成为最小的次数总体的情况下(步骤S23,Yes),把变量i初始化为0(步骤S24),在没有得到的情况下(步骤S23,No),把变量i加1(步骤S25)。通过该顺序,对于SNR阈值成为最小的次数总体,计数与其它的次数总体进行了几次比较。 
最后,在LDPC编码器1中,在上述变量i比所设定的规定次数大的情况下(步骤S26,Yes),输出SNR阈值成为最小的次数总体,在比规定次数小的情况下(步骤S26,No),返回到步骤S22,改变上述调制符号的每个比特位置的比例,根据「微分扩展」等优化方法生成新的次数总体。 
这里,作为本实施形态的数值分析例,例如,图9、图10示出固定使用图3的次数总体,根据本实施形态中的图8的顺序,对于「16QAM Gray Mapping 」或者「64QAM Gray Mapping 」求次数总体的结果。另外,图11示出不使用本实施形态中的图8的顺序,从图3的次数总体求出的SNR阈值与使用本实施形态的图8的顺序求出的SNR阈值的比较结果。如图示可知,在每一种调制方式中,本实施形态中的图8的顺序对于图3的次数总体都能够生成SNR阈值成为最小的次数总体。另外,在多值数大的调制方式中,由于能够把接收信号的分布更详细地分类,因此,执行本实施形态中的图8产生的效果大。 
这样,在本实施形态中,与实施形态1相比较,能够回避次数总体的搜索处理中的参数增加引起的计算量大幅度增加的同时,能够以短时间的分析搜索SNR阈值成为最小的次数总体。 
实施形态3 
在实施形态3中,在上述实施形态1和2的LDPC码生成方法中,例如,与LDPC解码器5中的LLR计算处理一起,计算LLR的概率密度函数。另外,关于本实施形态的通信系统的结构与上述实施形态1的图1相同。 
图12~图17用于说明实施形态3的LLR的概率密度计函数的计算处理。如图12所示(黑色圆圈表示接收点),例如,LDPC解码器5在考虑全部调制点计算LLR的情况下,在本实施形态的LDPC码生成方法中,也考虑全部调制点生成LLR的概率密度函数。在图2所示的「16QAM Gray Mapping 」的例子中,用与上述实施形态1相同的方法生成LLR的概率密度函数。图13表示使用全部调制点计算LLR时的第1、3比特的LLR的概率密度函数,图14表示使用全部 调制点计算LLR时的第2、4比特的LLR的概率密度函数。 
对此,如图15所示,LDPC解码器5在使用接收点的附近调制点计算LLR的情况下,在本实施形态的LDPC码生成方法中,也考虑各比特中的“0”和“1”的附近调制点生成LLR的概率密度函数。图15中的实线表示第1、3比特的附近点,虚线表示笫2、4比特的附近点。例如,在图2所示的「 16QAM Gray Mapping 」的笫1、3比特的例子中,根据下述(11)式求LLR,求其概率密度函数。 
[数6] 
LLR = ln Max ( p ( y | x = - 3 ) , P ( y | x = - 1 ) ) Max ( p ( y | x = + 1 ) , P ( y | x = + 3 ) ) · · · ( 11 )
另外,关于第2、4比特,对于在下述(11)式求出的LLR,按照与实施形态1相同的处理,求LLR的概率密度函数。图16表示使用附近调制点计算LLR时的第1、3比特的LLR的概率密度函数,图17表示使用附近调制点计算LLR时的第2、4比特的LLR的概率密度函数。 
这样,在本实施形态中,除去上述实施形态1和2的效果以外,进而还与LDPC解码器5中的LLR计算处理一起,能够生成LLR的概率密度函数。 
实施形态4 
在实施形态4中,在自适应调式方式中变更了表示方式的情况下,根据实施形态1的LDPC码生成方法,利用对于变更前的调制方式生成的LDPC码。而且,关于变更前的调制方式的每个比特位置的LLR概率密度分布、变更后的调制方式的每个比特位置的LLR的概率密度分布极大不同的比特位置,替换成为对象的奇偶检验矩阵H的列,生成新的代码。 
图18表示包括LDPC编码器/解码器的通信系统的实施形态4的结构,在图1的结构上,还具备信道品质推定单元6。在本实施形态中,信道品质测定单元6在检测出了信道品质的恶化或者改善的情况下,对于调制器2指示调制方式的变更,调制器2根据其指示,自适应地变更调制方式。同时,在信道品质测定单元6中,对于LDPC 编码器1也通知变更了调制方式。 
另外,在LDPC编码器1中,如图19所示,根据来自信道品质测定单元16的调制方式变更的通知,LDPC码生成单元14a新生成LDPC码。这种情况下,把所生成的奇偶检验矩阵H和生成矩阵G输入到解码单元11a,进而,关于奇偶检验矩阵H,通过编码单元11a发送到接收一侧。 
图20表示本实施形态的LDPC码生成方法的具体例子。在图20的例子中,首先以64QAM(「Gray Mapping  )为对象,根据与上述实施形态1相同的处理生成LDPC码。而且,根据来自信道品质测定单元16的调制方式变更的通知,例如,在16QAM(「GrayMapping 」)中变更调制方式。这种情况下,例如,与64QAM的第3比特(第4、5、6比特的错误率分别与笫1、2、3比特等价)由于成为6个比特中错误概率最高的比特位置,因此与变更后的16QAM中的对应比特位置(第3、4比特错误率分别与第1、2比特等价)比较的情况下,变更前和变更后错误概率极大不同。因此,如果直接使用在64QAM用中生成的LDPC码,则要考虑性能大幅度恶化。为此,在本实施形态中,如图20所示,关于错误概率极大不同的比特位置(64QAM的第3比特),把奇偶检验矩阵H的列替换成周围的列,新生成性能没有大幅度恶化的LDPC码。 
这样,在本实施形态中,在通信过程中变更了调制方式的情况下,把与变更前和变更后错误概率极大不同的比特位置相对应的奇偶检验矩阵H的列替换成周围的列。由此,即使是采用自适应调制方式的通信系统,也不需要针对每种变更方式单独地执行与实施形态1相同的LDPC码生成方法,进而,对于各调制方式不会使性能大幅度恶化,能够生成新的LDPC码。 
实施形态5 
接着,说明实施形态5的LDPC码生成方法。在实施形态5中,在图8的步骤S22中,除去与奇偶比特相对应的可变节点的次数,在调制符号的每个比特位置提供比例的处理以外,与上述的实施形态2 相同。 
使用图21、图22、图23补充说明本实施形态的处理。准备图21所示那样的具有LDGM(低密度生成矩阵)构造的已经存在的奇偶检验矩阵H的次数总体,除去与奇偶比特相对应的可变节点的次数(与奇偶比特相对应的次数是等概率),在针对调制符号的每个比特位置提供了比例的基础上,搜索与调制方式相适应的次数总体。另外,所谓LDGM构造的奇偶检验矩阵,指的是通过使与奇偶比特相对应的部分具有例如Dual-Diagonal的构造,能够逐次求奇偶比特奇偶检验矩阵。另外,图22表示根据LDGM构造的奇偶检验矩阵实施编码的情况的一个例子。这里,在行单位中决定奇偶使得运算结果成为660”。其结果,对于输入序列“0110”的代码序列成为“01100101”。 
而且,如图23所示,通过根据得到的次数总体替换已经存在的奇偶检验矩阵H的列,得到适于调制方式的奇偶检验矩阵。另外,与奇偶比特相对应的列不进行替换。 
这样,在本实施形态中,在保持奇偶检验矩阵LDGM构造的同时,能够得到适于调制方式的奇偶检验矩阵。 
实施形态6 
接着,说明实施形态6的LDPC码生成方法。关于能够实现本实施形态的LDPC码生成方法的LDPC编码器在通信系统内部的位置与上述实施形态1相同。 
这里,说明本实施形态中的编码、解码的流程。在发送一侧的LDPC编码器1中,根据具有LDGM构造的后述的已经存在的奇偶检验矩阵H生成码字C。进而,根据后述的方法,替换码字C的顺序,生成向信道3发送的码字C’。 
另外,发送一侧的调制处理、接收一侧的解调处理以及解码处理与上述的实施形态1相同,而接收一侧的LDPC解码器5根据用后述的本实施形态的LDPC码方法生成的奇偶检验矩阵H’进行解码处理。 
在本实施形态中,在解调用中生成的奇偶检验矩阵H’的次数总体的搜索方法与上述实施形态2相同,通过替换根据已经存在的次数 总体生成的奇偶检验矩阵H的列,生成奇偶检验矩阵H’。 
另外,图24表示从码字C向码字C’的变换的具体模式。在本实施形态中,存储奇偶检验矩阵H的列的替换方法,通过使该替换方法对应于奇偶检验矩阵H的列相对应的发送比特列,把码字C变换为码字C’。即,在本实施形态中,代替在编码一侧进行奇偶检验矩阵的列的替换,替换码字。 
这样,在本实施形态中,在编码一侧根据奇偶检验矩阵的列的替换方法追加替换码字的顺序的处理。由此,保持在编码中使用的奇偶检验矩阵的LDGM构造,同时,在编码一侧由于仅追加替换码字顺序的处理,因此能够得到适于调制方式的码字。而且,在编码一侧,通过生成适于调制方式的新的奇偶检验矩阵,能够不需要追加的处理而按照通常的处理进行解码。 
实施形态7 
接着,说明实施形态7的LDPC码生成方法。关于能够实现本实施形态的LDPC码生成方法的LDPC编码器在通信系统内的位置与上述的实施形态1相同。 
这里,说明本实施形态中的编码以及解码的流程。在发送一侧的LDPC编码器1中,根据后述的奇偶检验矩阵H”生成码字C。进而,根据后述的方法,替换码字C的顺序,生成向信道3发送的码字C’。另外,发送一侧的调制处理、接收一组的调制处理以及解码处理与上述的实施形态1相同,在接收一侧的LDPC解码器5中,对于解调结果,把在发送一侧替换了的码字的顺序恢复成原来的顺序,使用奇偶检验矩阵H”进行解码处理。 
首先,示出生成奇偶检验矩阵H”的顺序和生成码字C,的顺序。例如,根据与上述的实施形态2相同的顺序,通过检索次数总体,替换已经存在的奇偶检验矩阵H的列,生成奇偶检验矩阵H’。而且,对于该奇偶检验矩阵H’,在原来的奇偶检验矩阵H中,把对应于奇偶比特的列返回到原来的位置,对于空的列,通过把在原来的奇偶检验矩阵H中与系统比特(输入到编码器中的输入信息序列)相对应的 列向前移动,生成奇偶检验矩阵H”。另外,关于已经存在的奇偶检验矩阵H的次数总体,需要与奇偶比特相对应的可变节点的次数相同。 
接着,示出从码字C向码字C’的变换处理。图25表示从码字C向码字C’的变换的具体模式。在本实施形态中,在对于上述奇偶检验矩阵H’生成奇偶检验矩阵H”时,存储对于被替换了的奇偶比特的列的配置。而且,关于用奇偶检验矩阵H”生成的码字C,通过把在上述处理中被返回的与原来的位置相对应的发送比特插入到上述存储的列的位置中,生成与奇偶检验矩阵H’相对应的码字C’。 
这样,在本实施形态中,分别在编码一侧添加在预定的位置插入与奇偶比特相对应的发送比特的处理,在解码一侧追加把与奇偶比特相对应的接收比特返回到原来位置的处理。由此,保持奇偶检验矩阵的LDGM构造,同时可以得到适于调制方式的码字。 
产业上的可利用性 
如上所述,本发明的LDPC码生成方法在作为纠错方式采用LDPC码的通信装置及其通信系统中是有用的,特别是,适于生成LDPC码中的奇偶检验矩阵的最佳次数总体的编码器。 

Claims (18)

1.一种可适用于多值调制方式的LDPC码生成方法,其特征在于包括:
次数总体搜索步骤,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,对SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体进行搜索;以及
码生成步骤,基于作为上述搜索结果所得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
2.根据权利要求1所述的LDPC码生成方法,其特征在于:
在上述次数总体搜索步骤中包括:
第1步骤,作为把上述接收信号的分布进行分类的处理,针对调制符号的每个比特位置把LLR的概率密度函数分类,对于搜索过程中的次数总体适用预定的优化方法,搜索新的次数总体;
第2步骤,直到满足预定的基准为止,基于对于上述新的次数总体的密度扩展法的执行结果,反复执行更新SNR的搜索上限以及搜索下限的处理,基于满足了上述基准的时刻的SNR的搜索上限和搜索下限求SNR阈值;以及
第3步骤,判断所得到的SNR阈值是否是所期望的SNR阈值,
直到得到所期望的SNR阈值为止,反复执行上述各步骤,
其中,上述LLR是对数似然比。
3.根据权利要求1所述的LDPC码生成方法,其特征在于:
还与解调器的似然计算处理一起,计算针对调制符号的每个比特位置的接收信号的分布。
4.根据权利要求1所述的LDPC码生成方法,其特征在于:
在通信过程中变更了调制方式的情况下,把与变更前和变更后错误概率有很大不同的比特位置相对应的奇偶检验矩阵H的列替换成周围的列。
5.一种可适用于多值调制方式的LDPC码生成方法,其特征在于包括:
第1次数总体搜索步骤,根据密度扩展法的方法,对SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体进行搜索;
第2次数总体搜索步骤,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,把该比例作为参数,使用微分扩展作为优化方法来生成奇偶检验矩阵的次数总体,针对所生成的该次数总体,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,以上述各比例为参数,使用上述微分扩展作为优化方法来搜索SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体;以及
码生成步骤,基于由上述第2次数总体搜索步骤得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
6.根据权利要求5所述的LDPC码生成方法,其特征在于:
还与解调器的似然计算处理一起,计算针对调制符号的每个比特位置的接收信号的分布。
7.根据权利要求5所述的LDPC码生成方法,其特征在于:
在通信过程中变更了调制方式的情况下,把与变更前和变更后错误概率有很大不同的比特位置相对应的奇偶检验矩阵H的列替换成周围的列。
8.一种可适用于多值调制方式的LDPC码生成方法,其特征在于包括:
次数总体搜索步骤,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,对于固定使用的已知的次数总体,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,把上述各比例作为参数,对SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体进行搜索;以及
码生成步骤,基于由上述次数总体搜索步骤得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
9.根据权利要求8所述的LDPC码生成方法,其特征在于,
还与解调器的似然计算处理一起,计算针对调制符号的每个比特位置的接收信号的分布。
10.根据权利要求8所述的LDPC码生成方法,其特征在于,
在通信过程中变更了调制方式的情况下,把与变更前和变更后错误概率有很大不同的比特位置相对应的奇偶检验矩阵H的列替换成周围的列。
11.一种通信装置,采用LDPC码作为对于多值调制方式的编码方式,所述通信装置的特征在于具有:
次数总体搜索单元,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,对SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体进行搜索;以及
码生成单元,基于作为上述搜索结果所得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
12.一种通信装置,采用LDPC码作为对于多值调制方式的编码方式,所述通信装置的特征在于具有:
第1次数总体搜索单元,根据密度扩展法,对SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体进行搜索;
第2次数总体搜索单元,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,把该比例作为参数,使用微分扩展作为优化方法来生成奇偶检验矩阵的次数总体,针对所生成的该次数总体,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,以上述各比例为参数,使用上述微分扩展作为优化方法来搜索SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体;以及
码生成单元,基于由上述第2次数总体搜索单元得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
13.一种通信装置,采用LDPC码作为对于多值调制方式的编码方式,所述通信装置的特征在于具有:
次数总体搜索单元,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,对于固定使用的已知的次数总体,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,把上述各比例作为参数,对SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体进行搜索;以及
码生成单元,基于由上述次数总体搜索单元得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成奇偶检验矩阵和生成矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
14.一种可适用于多值调制方式的LDPC码生成方法,其特征在于包括:
次数总体搜索步骤,准备固定使用的已知的、奇偶检验矩阵的次数总体,除去与奇偶比特相对应的可变节点的次数以外,针对调制符号的每个比特位置提供比例,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,以上述各比例为参数,对SNR阈值成为最小的次数总体进行搜索;以及
码生成步骤,基于由上述次数总体搜索步骤得到的SNR阈值成为最小的次数总体,生成LDGM构造的奇偶检验矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述LDGM是低密度生成矩阵,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
15.一种可适用于多值调制方式的LDPC码生成方法,其特征在于包括:
次数总体搜索步骤,准备固定使用的已知的、奇偶检验矩阵的次数总体,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,以上述各比例为参数,对SNR阈值成为最小的次数总体进行搜索;
码生成步骤,对于从已知的次数总体求出的LDGM构造的奇偶检验矩阵,通过基于由上述次数总体搜索步骤得到的SNR阈值成为最小的次数总体进行列的替换,生成新的奇偶检验矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述LDGM是低密度生成矩阵,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
16.一种可适用于多值调制方式的LDPC码生成方法,其特征在于包括:
次数总体搜索步骤,准备固定使用的已知的、奇偶检验矩阵的次数总体,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,以上述各比例为参数,对SNR阈值成为最小的次数总体进行搜索;以及
码生成步骤,对于从已知的次数总体求出的LDGM构造的第1奇偶检验矩阵,通过基于由上述次数总体搜索步骤得到的SNR阈值成为最小的次数总体进行列的替换,生成第2奇偶检验矩阵,进而,在上述第2奇偶检验矩阵中,把在上述第1奇偶检验矩阵中作为奇偶比特的列恢复到原来的位置,对于通过该恢复而空的列向前移动,生成编码用的第3奇偶检验矩阵,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述LDGM是低密度生成矩阵,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
17.一种利用了通过可适用于多值调制方式的LDPC码生成处理生成的奇偶检验矩阵的码列生成方法,其特征在于包括:
次数总体搜索步骤,准备固定使用的已知的、奇偶检验矩阵的次数总体,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,以上述各比例为参数,对SNR阈值成为最小的奇偶检验矩阵的次数总体进行搜索;
码生成步骤,对于从已知的次数总体求出的LDGM构造的奇偶检验矩阵,通过基于由上述次数总体搜索步骤得到的SNR阈值成为最小的次数总体进行列的替换,生成新的奇偶检验矩阵;以及
码列替换步骤,存储所生成的奇偶检验矩阵的列的替换模式,根据从上述已知的次数总体求出的LDGM构造的奇偶检验矩阵进行编码,通过依照预先存储的列的替换模式替换所得到的码列,得到最终的码列,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述LDGM是低密度生成矩阵,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
18.一种利用了通过可适用于多值调制方式的LDPC码生成处理生成的奇偶检验矩阵的码列生成方法,其特征在于包括:
次数总体搜索步骤,准备固定使用的已知的、奇偶检验矩阵的次数总体,针对每个可变节点、检查节点的次数,提供每个调制符号比特位置的比例,在针对调制符号的每个比特位置把接收信号的分布进行了分类的基础上,以上述各比例为参数,对SNR阈值成为最小的次数总体进行搜索;
码生成步骤,对于从已知的次数总体求出的LDGM构造的第1奇偶检验矩阵,通过基于由上述次数总体搜索步骤得到的SNR阈值成为最小的次数总体进行列的替换,生成第2奇偶检验矩阵,进而,在上述第2奇偶检验矩阵中,把在上述第1奇偶检验矩阵中作为奇偶比特的列恢复到原来的位置,对于通过该恢复而空的列向前移动,生成编码用的第3奇偶检验矩阵;以及
码列替换步骤,存储恢复到上述原来的位置的有奇偶比特的列的位置,根据上述第3奇偶检验矩阵进行编码,在所得到的码列中,在预先存储的列的位置插入与上述原来的位置相对应的发送比特,得到最终码列,其中,
上述LDPC是低密度奇偶检验,上述LDGM是低密度生成矩阵,上述SNR是信噪比,上述SNR阈值是在码长充分长时比特错误率急剧下落的SNR的平均值,上述次数总体是行的权和列的权的总体。
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