CN101405943A - 用于低密度奇偶校验解码器的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种低密度奇偶校验(LDPC)解码器(304)，具有存储器(308)，以及处理器(306)。所述处理器被编程为：初始化(202)LDPC解码器，计算(204)每个校验节点的概率，计算(206)每个位节点的概率，计算软判决，根据所计算的软判决更新位节点，根据所计算的软判决计算(208)值，对所计算的值执行(210)奇偶校验，如果在所计算的值中检测到位错误则更新(218)对数似然比(LLR)，根据所更新的LLR更新位节点，以及重复前述的初始化之后的步骤。

Description

用于低密度奇偶校验解码器的方法和装置

技术领域

本发明一般涉及低密度奇偶校验(LDPC)解码器，特别地涉及一种用于LDPC解码器的方法和装置。

背景技术

LDPC码是线性分组码。通过生成矩阵G来规定LDPC码的代码字空间和编码程序，如下：

x＝uG

其中G是K×N的行满秩矩阵，u是表示信息位的1×K向量，x是用于代码字的1×N向量。通常，生成矩阵可以写为如下形式：

作为选择，线性分组码同样可以由奇偶校验矩阵H来规定，如下：

Hx^t＝0

对于任何代码字x，其中H是M×N矩阵，并且M＝(N-K)。因为Hx^t＝0意味着HG^t＝0，所以如果奇偶校验矩阵H是已知的，那么生成矩阵G也是已知的，反之亦然。矩阵G通常描述编码器，而H通常用于检查给定的二进制向量x在解码器中是否是有效的代码字。

用于LDPC码的奇偶校验矩阵H是稀疏矩阵，即一小部分元素是1而其他元素都是0，并且1的位置是以随机方式确定的。这些随机选择的1的位置对于相关联的LDPC码的性能来说是重要的，其与turbo(涡轮)码交织器是相似的。

LDPC码可以通过“二分图”或Tanner图来表示，其中节点可以分为校验节点和位节点两组，只允许分属不同组中的节点之间的连接。例如，可以使用奇偶校验矩阵来规定一个LDPC码，该奇偶校验矩阵如下为代码字X定义了一组奇偶校验等式：

$H=\left[\begin{array}{cccccc}1& 1& 0& 1& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 1& 1\\ 1& 0& 1& 0& 0& 1\\ 0& 0& 1& 1& 1& 0\end{array}\right]$ 及 $\left\{\begin{array}{c}{x}_1+x_2+x_4=0\\ x_2+x_5+x_6=0\\ x_1+x_3{+x}_6=0\\ x_3+x_4+x_5=0\end{array}\right.$

对于二进制LDPC码，所有的乘法和加法都用二进制操作定义。因此，LDPC码，或者更具体的，奇偶校验等式可以用图1的Tanner图表示。每一个位节点对应于代码字x中的一个位，每个校验节点表示一个用矩阵H的一行规定的奇偶校验等式。因此，具有M×N奇偶校验矩阵H的LDPC码的二分图包括M个校验节点和N个位节点。当且仅当一个位参与了和一个校验节点相关的奇偶校验等式时，在该校验节点和该位节点之间才存在一条边。

一个具有K/N码率的LDPC编码器可以如图2所示实现。K个信息位被移位并存储在K个寄存器中。根据生成矩阵G的子矩阵P计算N-K个奇偶校验位。首先，输出开关位于位置1，以连续地移出K个信息位，然后该开关连接到位置2，以连续地移出N-K个奇偶检验位。

LDPC解码器基于迭代消息传递，或者“turbo-like(类turbo)”信任传播。和-积算法在LDPC解码中是一种著名的方法并且可以在对数域内实现(参见图3所描述的方法)。为了描述和-积算法，可以使用下述符号：M(b)表示连接到位节点b的校验节点的集合，即“1”位于奇偶校验矩阵H的第b列，B(m)表示连接到校验节点m的位节点的集合，即“1”位于奇偶校验矩阵的第m行。B(m)\b表示排除位节点b的集合B(m)。类似的，M(b)\m表示排除校验节点m的集合M(b)。变量q_b→m ⁰和q_b→m ¹表示位节点b发送到(send to)校验节点m的概率信息，分别指示P(x_b＝0)及P(x_b＝1)。变量r_m→b ⁰和r_m→b ¹分别表示第m个校验节点为第b个位采集0和1中的一个值的概率信息。

大体说来，当用q_b→m来指定其他位的概率时，r_m→b ⁰(或r_m→b ¹)是第m个奇偶校验等式中x_b＝0(或x_b＝1)的似然信息。因此，r_m→b ⁰可以被看作是关于第m个校验节点的第b个位的“外”信息。一个位的软判决(soft decision)或对数似然比是通过将一个先验概率信息加到所有连接该位的校验节点的外信息来计算的。

在对数域，所有概率信息通过对数似然比(LLR)等价地表征如下：

$L\left(r_{m\→b}\right)=\log \frac{r_{m\→b}^1}{r_{m\→b}^0}$

$L\left(q_{b\→m}\right)=\log \frac{q_{b\→m}^1}{q_{b\→m}^0}$

$L\left(p_b\right)=\log \frac{p_b^1}{p_b^0}$

$L\left(q_b\right)=\log \frac{q_b^1}{q_b^0}$

其中q_b ⁰(或q_b ¹)是从信道中接收到的信息的x_b＝0(或x_b＝1)的后验概率，p_b ⁰(或p_b ¹)是从信道中接收到的信息的x_b＝0(或x_b＝1)的先验概率。图3中的流程图总结了上述LDPC解码过程。

在高阶QAM调制的情况下，每个QAM符号包括多个码位，而LDPC解码器的输入是用于每个位的LLR序列。因此，接收到的QAM软符号必须转换为用于每个位的LLR。假设将接收到的QAM软符号表示为r＝r_I+jr_Q＝s+n，其中s＝s_I+js_Q是它相关联的QAM的硬符号，n是具有方差2σ²的复数噪声。位k的LLR可以使用双重最大值方法被近似如下：

$\mathrm{LLR}\left(b_k\right)=\ln \frac{\mathrm{LL}(b_k=1)}{\mathrm{LL}(b_k=-1)}$

$=\ln \frac{\underset{b_k\∈S_1}{\mathrm{\Σ}}\exp [-\frac{{(r_I-s_I)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}-\frac{{(r_Q-s_Q)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}]}{\underset{b_k\∈S_{-1}}{\mathrm{\Σ}}\exp [-\frac{{(r_I-s_I)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}-\frac{{(r_Q-s_Q)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}]}---\left(1\right)$

$\≈K\left[\underset{b_k\∈S_1}{\max }\right\{-{(r_I-s_I)}^2-{(r_Q-s_Q)}^2\}-\underset{b_k\∈S_{-1}}{\max }\{{-(r_I-s_I)}^2-{(r_Q-s_Q)}^2\left\}\right]$

$=K\left[\underset{b_k\∈S_1}{\max }\right\{2r_I{s}_I-{s_I}^2+2r_Q{s}_Q-{s_Q}^2\}-\underset{b_k\∈S_{-1}}{\max }\{2r_I{s}_I-{s_I}^2+2r_Q{s}_Q-{s_Q}^2\left\}\right]$

其中K是LLR标量，其取决于噪声方差，S₁和S_-1是分别对应于b_K＝1和-1的(S_I S_Q)集合。在当前情况下，b_k＝1和b_k＝-1分别等同于 $x_{b_k}=0$ 和 $x_{b_k}=1.$ 在16QAM的情况下(使用位到符号的映射规则，例如S_I＝2b_k+b_k+1及S_Q＝2b_k+2+b_k+3，其中每一位的值为1或-1)，应用下述等式：

S_I＝-3，-1，1，3对于(b_k，b_k+1)＝(-1，-1)，(-1，1)，(1，-1)，(1，1)

S_Q＝-3，-1，1，3对于(b_k+2，b_k+3)＝(-1，-1)，(-1，1)，(1，-1)，(1，1)

b_K＝1的对数似然函数，LL(b_K＝1)，近似的是{2r_Is_I-s_I ²+2r_Qs_Q-s_Q ²}相应于S_I＞0确定的8个值中的最大量。类似地，b_K＝-1的对数似然函数近似为相应于S_I≤0的8个符号估计的{2r_Is_I-s_I ²+2r_Qs_Q-s_Q ²}的8个值中的最大的一个。

前述的LDPC码可应用于许多无线空中接口的FEC(Forward ErrorCorrection，前向纠错)应用中，例如WiMax(IEEE802.16e)，高级WiFi(IEEE802.11n)和移动宽带无线访问(IEEE 802.20)。通常，例如这些的空中接口利用正交频分调制(OFDM)，其中每个音调携带QPSK、16QAM或64QAM符号。在解调过程中，软QAM符号被转换为LLR，其被反馈给前述的LDPC解码器。然而，前述的双重最大值方法用来近似每一位的LLR值。因此这种近似可能导致性能降低。

因此需要提出一种改进LDPC解码的方法和装置。

发明内容

依照本发明的实施例提供了一种用于LDPC解码器的系统和方法。

在本发明第一实施例中，一种低密度奇偶校验(LDPC)解码器具有存储器和处理器。通过编程使处理器初始化LDPC解码器，计算每个校验节点的概率，计算每个位节点的概率，计算软判决，根据计算的软判决来更新位节点，根据计算的软判决来计算值，对计算的值执行奇偶校验，如果在计算的值中检测到位错误则更新对数似然比(LLR)，根据更新的LLR更新位节点，以及重复前述的初始化之后的步骤。

在本发明的第二实施例中，一种计算机可读存储介质具有计算机指令，用于使用对数似然比(LLR)初始化多个位节点，将多个校验节点初始化为预定的设置，将每个位节点关联至一个或多个相应的校验节点，将每个校验节点关联至一个或多个相应的位节点，为每个校验节点计算概率，为每个位节点计算概率，计算软判决，根据计算的软判决更新位节点，根据计算的软判决的符号计算值，对计算的值执行奇偶校验，如果在计算的值中检测到位错误则根据由第一因子和第二因子调整的初始的和中间的LLR更新LLR，根据更新的LLR更新位节点，以及重复前述的初始化之后的步骤。

在本发明的第三实施例中，一种基站具有收发器，存储器以及处理器。通过编程使处理器从选择呼叫无线电中截取消息，并通过下述步骤解码所述消息：使用对数似然比(LLR)初始化多个位节点，将多个校验节点初始化为预定的设置，将每个位节点关联至一个或多个相应的校验节点，将每个校验节点关联至一个或多个相应的位节点，为每个校验节点计算概率，为每个位节点计算概率，根据相应的校验节点和位节点先前的软判决来计算软判决，根据计算的软判决更新位节点，根据计算的软判决的符号计算值，对计算的值执行奇偶校验，如果在计算的值中检测到位错误则更新LLR，根据更新的LLR更新位节点，以及重复前述的初始化之后的步骤。

附图说明

图1是低密度奇偶校验(LDPC)解码器的现有技术Tanner图的框图。

图2是具有K/N编码率的现有技术LDPC编码器的框图。

图3描述了在现有技术LDPC解码器中运行的方法的流程图。

图4-6描述了说明依据本发明的一个实施例的用于计算LLR的方法的16QAM的星座图。

图7描述了依据本发明的一个实施例的在LDPC解码器中运行的方法的流程图。

图8-9举例说明了依据本发明的一个实施例的在BER(误码率)和软判决等级之间的关系。

图10对现有技术LDPC解码器和依据本发明的一个实施例的LDPC解码器对于变化的最大值循环迭代的性能进行了比较。

图11举例说明了依照本发明的一个实施例的最大值循环迭代和解码复杂性之间的关系。

图12是利用依照本发明的一个实施例的LDPC解码器的基站的框图。

详细说明

在前述的现有技术中等式(1)的传统的双重最大值(dual-max)方法是通过计算所有可能似然并选择最大的一个而近似一个LLR位。但是，如果可以得到关于哪个星座图的点应该用于确定一个LLR位的附加信息，则近似值不是必需的。图4描述了一个结合了本发明教导的星座图。在传统的双重最大值的计算中，为了计算接收到的在图4中表示为具有毛边的圈的软符号(soft symbol)102的第一个位的LLR，计算点102到所有灰点104的距离，以确定到点102距离最小的点，在此例中是点11-11。然后计算点102到所有未着色的点106的距离，以确定到点102距离最小的点，在此例中是点-11-11。

如果可以得到关于位2，3和4的附加信息，即b₂＝b₃＝b₄＝-1，则仅有在图5中被涂成灰色的点108(1-1-1-1)和未被着色的点110(-1-1-1-1)两个星座点应该被用于第一位b₁的LLR计算。即，位b₁的LLR是点102到点108(即1-1-1-1)的距离与点102到点110(即-1-1-1-1)的距离的差。这些计算是位b₁的LLR的真实值而没有近似。

遗憾的是，在传统的解码器中，在解码信息位之前通常无法得到位2，3和4的附加信息。但是，在LDPC解码器中，中间结果可以用于更新解码器的输入，因此解码器的输入不断逼近每个位的LLR的真实值。如先前描述的，LDPC解码器能为每个位迭代计算LLR或者软判决。软判决的符号确定关联的位的值(1或-1)，而软判决的等级表明解码的位的置信度。软判决等级越大，解码的位的置信度越高。

在解码迭代过程中，可以根据下面的关系式来确定关于软判决的中间的硬位判决：

其中M是用于硬位判决的阈值，可以适应性的将其确定为可缩放的中间软判决的平均等级。根据这种关系，很显然中间位序列是三进制的而不是二进制表示的值。值为0表示因为置信级别不够而不能获得用于相关联的位的硬判决。基于中间的三进制位序列，能更新LLR位。例如，当确定了位3的LLR并且知道用于位1，2和4的中间硬判决分别是1，0和-1时，则如图6所示可以使用4个星座点130-136来计算LLR。

也就是说，可以计算在接收到的软符号102到点130和点132(即，1-11-1和111-1)之间的距离以确定最小距离，在这个例子中，该最小距离是点102到点132(即111-1)的距离。类似地，可以计算在接收到的软符号102到点134和点136(即，1-1-1-1和11-1-1)之间的距离并选择最近的点，在这个例子中，最小距离是点102和点136(即11-1-1)之间的距离。位3的LLR是所计算的两个最小距离之间的差。对于与一个QAM符号关联的一组位中的每个非0的硬判决来说，用因子2来按比例缩减用于计算LLR位的星座图中的点的数量。因此，如果N个三进制值具有非0值，则使用2N来减小集合的大小，利用所述集合来计算最小距离以更新LLR位的一部分。如果所有的三进制值都具有非0值，则使用减法来更新LLR的一部分而不用最小距离。可选择地，如果所有三进制值都是0，则使用集合的实际大小来更新LLR的一部分，利用所述集合来计算最小距离。

传统的双重最大值方法是其中所有的硬位判决都为0的一个特例，。在这个例子中，使用双重最大值方法来确定LDPC解码器的初始输入。当中间硬位判决是可获得时，几次迭代后，LDPC解码器的输入可被更新或微调。

尽管已引入了阈值M来减少出错误的概率，但是中间硬判决也有可能是错误的。因此，可以将更新的LLR位可以确定为初始的LLR和当前的LLR的组合，以如下给出：

LLR_updated＝α×LLR_initial+(1-α)×LLR_intermediate

其中用本发明所描述的双重最大值技术来确定LLR_initial和LLR_intermediate，其中α是在0和1之间取值的系数，其取决于迭代的次数以及中间软判决的平均等级。

图7描述了在根据本发明的LDPC解码器中运行的方法200的流程图。方法200开始于其中初始化LDPC解码器的步骤202。该步骤可对应于例如下述步骤：用LLR位初始化位节点，将校验节点初始化为预定的设置，将每个位节点关联于相应的校验节点；反之亦然。在步骤204，根据示出的公式计算每个校验节点的概率，然而其结果作为可信任的被传送给关联的位节点。相似地，在步骤206中，根据示出的公式计算每个位节点的概率，然后其结果作为可信任的被传给关联的校验节点。

在步骤208，根据示出的公式对每个位节点作出软判决和相应的硬判决。在步骤210，对步骤208确定的位值执行奇偶校验。如果没有检测到错误，则解码器在步骤212停止操作并将解码的位提供给目标设备(此后将在图14中描述)。如果检测到错误，则LDPC解码器继续步骤214，在步骤214中LDPC解码器检查方法200的迭代次数是否小于预置值T1。如果是，则LDPC解码器继续返回到步骤204以重复前述操作。否则，LDPC解码器在步骤216检查迭代次数是否已经达到第二预置值T2(T2大于T1)。如果结果为否，在步骤218中以如此前LLR更新公式中所述的来更新LLR位，然后返回步骤204以使用新的LLR位集合来重复前述步骤。另一方面，如果已经执行了T2次迭代，则LDPC解码器返回到步骤212，并停止进一步的处理。

值得注意的是，如果乘法运算的代价高于加法运算，则从校验节点到位节点的可信任消息可以被确定为：

$L\left(r_{m\→b}\right)={(-1)}^{\left|B\left(m\right)\right|}\underset{b^{\′}\∈B\left(m\right)\backslash b}{\mathrm{\Π}}\mathrm{sgn}\left(L\left(q_{b^{\′}\→m}\right)\right){\mathrm{\Φ}}^{-1}\left(\underset{b^{\′}\∈B\left(m\right)\backslash b}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\Φ}\left(\right|L\left(q_{b^{\′}\→m}\right)\left|\right)\right)$

其中函数φ(x)被定义为

$\mathrm{\Φ}\left(x\right)=-\log \left(\tanh \left(\frac{x}{2}\right)\right)=-\log \frac{e^x-1}{e^x+1}$

对于x＞0，可以使用表查找方法来估计该函数。

值得注意的是，阈值M的值可以影响解码器的性能。如果M太小，则在基于解码器反馈的LLR更新期间将引入额外的错误传播。另一方面，如果M太大，则限制了步骤218中的LLR更新的优点。为了达到最佳的性能，可以在迭代解码过程期间适配M值。提出的用于确定M的方法可以基于LDPC解码器软输出的平均等级。通常，平均软判决等级越大，误码率(BER)越低。图8-9举例说明了根据本发明的一个实施例的在BER与软判决等级之间的关系。根据这些例子，M能被更新为 $M=\mathrm{\β}\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|{\tilde{b}}_i\right|,$ 其中

是第i软位，N是每个LDPC解码器代码字的被编码位的数量。β∈(0，1)是控制提供给LDPC解码器的反馈信息的使用的参数。

为了举例说明的目的，使用16QAM和具有4/5码率的LDPC码来执行模拟，以比较用于现有技术LDPC解码器(在这里称为旧LDPC解码器)的BER与根据方法200运行的LDPC解码器(在这里称为新LDPC解码器)的BER。模拟的结果展示在图10所示的图中。根据该图，可以观察到大约0.3dB的改进，表明了新LDPC解码器的工作是有效的。

本领域众所周知LDPC解码器的性能取决于迭代的最大次数。迭代越多，预期性能越好。图10也示出了使用不同最大迭代次数(30、60和120)的旧LDPC解码器和根据本发明的实施例的新LDPC解码器的性能。当最大迭代次数设置为30时，新解码器性能优于旧解码器0.2dB。从30到60，旧解码器的增益是0.05dB而新解码器的增益是0.1dB。对迭代次数的更高限制实质上没有影响。因此，当最大迭代次数设置为60时新解码器可以获得～0.3dB的增益。

值得注意的是，当迭代最大次数从30到60时，迭代次数的增加并没有使解码复杂性加倍。例如，如图11所示，当迭代最大次数从30增加到60时，大约2.9％的LDPC代码块经历60次迭代，而大约2.95％的代码块需要30次迭代。这种转变仅增加了0.05％的复杂性。尽管新LDPC解码器需要额外的计算用于更新LLR位，但与解码的复杂性相比这种额外的处理相对很小。

对于本领域普通技术人员来说本发明可以用于很多应用是显而易见的。例如，本发明可应用于如图12所示的基站300，其合并了根据下面记述的权利要求而运行的LDPC解码器的功能，以用于依照本发明的一个实施例从选择呼叫无线电(SCR)301中截获消息的目的。SCR301可以例如代表向基站300辐射信号的传统蜂窝电话。基站300包括传统的收发器302用于与SCR301交换无线电消息。收发器302截获的信号由依照本发明的处理器306和关联的存储器308的组合来处理。

处理器306可以利用计算设备的组合，诸如微处理器和/或数字信号处理器(DSP)，或者被设计为执行本发明的操作的ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit，特定用途集成电路)。存储器308可利用任何的传统存储介质，诸如RAM，SRAM，闪存，和/或硬盘驱动器。动力公司可以提供电源310，和/或代表为基站300的组件提供电源的不间断供电的电池电源。在该实施例中，以图7所示的方法200为例描述的新解码器的功能可以被部分合并到作为集成组件304的处理器306和与其关联的存储器308中。集成LDPC解码器的功能有助于显著改进基站300解码从SCR301截获的消息的性能。

对于本领域普通技术人员来说本发明的部分实施例可以被具体化为计算机程序产品是显而易见的，该计算机程序产品包含能够实现之前所记载的实施例的特性。根据此处上下文，计算机程序意指使用任何语言、编码或符号的指令集合的任何表达，所述指令集合用于使具有信息处理能力的系统直接执行或之后执行以下特定功能之一或全部：a)转换为另一种语言、编码或符号；b)以一种不同的材料形式再现。

显然的，本发明可以用硬件、软件或其组合实现。另外，本发明可以被具体化为计算机程序，该计算机程序包含可以实现这里描述的方法的所有特性，并且使所述设备执行这些方法。根据此处上下文，计算机程序意指使用任何语言、编码或符号的指令集合的任何表达，所述指令集合用于使具有信息处理能力的系统直接执行或之后执行以下特定功能之一或全部：a)转换为另一种语言、编码或符号；b)以一种不同的材料形式再现。另外，计算机程序可用硬件实现状态机，而无需通常由CISC(Complex Instruction Set Computer，复杂指令集计算机)和RISC(Reduced Instruction Set Computer，精简指令集计算机)处理器使用的传统的机器代码。

本发明也可用于很多设备。因此，尽管为特定的设备和方法来作出所述描述，但是本发明的目的和概念适用于并可应用于这里没有描述的其它设备和应用。因此在不背离本发明的精神和范围的情况下，方法300的实施例可以以多种方式修改和添加。

因此，所述的实施例应该被理解为仅仅是本发明某些较为显著的特点和应用的说明性例证。同样应当理解权利要求意图覆盖在这里描述的结构已实现叙述的功能而不仅仅是结构的等同物。因此，根据描述的字面意思的等同的结构应当被解释为包括在如下面的权利要求所限定的本发明的范围内。因此，应当参照之后的权利要求而不是之前的说明书来表明本发明的范围。

Claims (10)

1.一种低密度奇偶校验(LDPC)解码器，包括：

存储器；以及

处理器，被编程用于：

初始化所述LDPC解码器；

计算每个校验节点的概率；

计算每个位节点的概率；

计算软判决；

根据计算的软判决更新所述位节点；

根据所计算的软判决计算值；

对所计算的值执行奇偶校验；

如果在所计算的值中检测到位错误则更新对数似然比(LLR)；

根据所更新的LLR更新所述位节点；以及

重复前述初始化之后的步骤。

2.如权利要求1所述的LDPC解码器，其中在所述初始化步骤中所述处理器被编程用于：

使用对数似然比(LLR)初始化多个位节点；

将多个校验节点初始化为预定的设置；

将每个位节点关联至一个或多个相应的校验节点；以及

将每个校验节点关联至一个或多个相应的位节点。

3.如权利要求1所述的LDPC解码器，其中所述处理器被编程用于：

如果检测到位错误以及当所述步骤的迭代次数少于第一预置值时，重复前述初始化之后的步骤；以及

根据所更新的LLR更新LLR和所述位节点，以及如果检测到位错误以及当所述步骤的迭代次数大于或等于所述第一预置值时，重复前述初始化之后的步骤。

4.如权利要求1所述的LDPC解码器，其中所述值是三进制值，以及其中所述处理器被编程用于：

当所述软判决大于或等于阈值(M)时将所述三进制值设置为1；

当所述软判决小于负M时将所述三进制值设置为负1；

当所述软判决小于M且大于负M时将所述三进制值设置为0。

5.如权利要求1所述的LDPC解码器，其中所述处理器被编程用于根据由第一和第二因子调整的初始的和中间的LLR更新所述LLR。

6.一种计算机可读存储介质，包括用于下述的计算机指令：

使用对数似然比(LLR)初始化多个位节点；

将多个校验节点初始化为预定的设置；

将每个位节点关联至一个或多个相应的校验节点；

将每个校验节点关联至一个或多个相应的位节点；

计算每个校验节点的概率；

计算每个位节点的概率；

计算软判决；

根据所计算的软判决更新所述位节点；

根据所计算的软判决的符号计算值；

对所计算的值执行奇偶校验；

如果在所计算的值中检测到位错误则根据由第一和第二因子调整的初始的和中间的LLR更新LLR；

根据所更新的LLR更新所述位节点；以及

重复前述初始化之后的步骤。

7.如权利要求6所述的存储介质，其中所述值是三进制值，以及其中所述存储介质包括用于下述的计算机指令：

当所述软判决大于或等于阈值(M)时将所述三进制值设置为1；

当所述软判决小于负M时将所述三进制值设置为负1；

当所述软判决小于M且大于负M时将所述三进制值设置为0；以及

适应性地将M确定为可缩放的中间软判决的平均等级。

8.一种基站，包括：

收发器；

存储器；以及

处理器，被编程用于：

从选择呼叫无线电中截获消息；并且

通过下述步骤解码所述消息：

使用对数似然比(LLR)初始化多个位节点；

将多个校验节点初始化为预定的设置；

将每个位节点关联至一个或多个相应的校验节点；

将每个校验节点关联至一个或多个相应的位节点；

计算每个校验节点的概率；

计算每个位节点的概率；

根据相应的校验节点和所述位节点先前的软判决计算软判决；

根据所计算的软判决更新所述位节点；

根据所计算的软判决的符号计算值；

对所计算的值执行奇偶校验；

如果在所计算的值中检测到位错误则更新所述LLR；

根据所更新的LLR更新所述位节点；以及

重复前述的初始化之后的步骤。

9.如权利要求8所述的基站，其中所述处理器被编程用于：

如果检测到位错误以及当所述步骤的迭代次数少于第一预置值时，重复前述初始化之后的步骤；

根据所更新的LLR更新所述LLR和所述位节点，以及如果检测到位错误以及当所述步骤的迭代次数大于或等于所述第一预置值时，重复前述初始化之后的步骤；以及

如果检测到位错误以及迭代次数超过第二预置值，则停止进一步的处理，所述第二预置值大于所述第一预置值。

10.如权利要求8所述的基站，其中所述值是三进制值，以及其中所述处理器被编程用于：

当所述软判决大于或等于阈值(M)时将所述三进制值设置为1；

当所述软判决小于负M时将所述三进制值设置为-1；

当所述软判决小于M且大于负M时将所述三进制值设置为0；以及

适应性将M地确定为可缩放的中间软判决的平均等级。

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