CN101630989B - 一种数据发送方法、装置及通信系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种数据发送方法，包括：对数据进行编码；对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；对所述打孔后的数据进行调制并发送。本发明实施例还公开了一种数据发送的装置及通信系统。本发明实施例通过引入熵函数运算，选择最优的打孔方式打孔，提高了码的性能，克服了LDPC码中的校验比特由于采用的交织方式带有过大的随机性而削弱了打孔后码的性能的缺点。

Description

一种数据发送方法、装置及通信系统

技术领域

本发明涉及无线通信技术，特别是涉及一种数据发送方法、装置及通信系统。

背景技术

在无线通信系统中，混合自动重传技术(Hybrid Automatic Repeat Request：HARQ)是一项重要的技术，能够很好地提高数据链路的可靠性。在电气和电子工程师学会(Institute of Electrical and Electronic Engineers：IEEE)802.16e协议中定义了两种不同的HARQ方式，即Chase Combining(Chase Combining：CC)和增量冗余(Incremental Redundancy：IR)方式。在IEEE802.16e协议中只有卷积码(Convolutional Code：CC)和卷积涡轮码(Convolutional Turbo Code：CTC)支持增量冗余HARQ。

低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check：LDPC)是在嘈杂的传输通道上传输信息的方法中所使用的错误校正码。LDPC是第一个允许数据传输率接近理论最大传输率即香农极限(Shannon Limit)的校验码。然而，在涡轮码产生之前，该校验码几乎没有受到注意。涡轮码产生之后，由于该校验码在功能上与涡轮码非常接近，并且不规则的LDPC码对长度非常大(n＞10^5)的模块的处理功能强于涡轮码，达到了香农容量0.1dB的范围，因而得到了广泛的应用。

在现有技术中，在IEEE 802.16j协议中，为了使速率匹配，LDPC码校验比特经过交织后进行打孔。

发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有技术中虽然实现了运用LDPC码进行打孔，但是由于所用的交织方式不确定，较随机，现有技术中为HARQ设计的基于LDPC码的增量冗余机制不够完善，导致对于有些码率来说，打孔后码的性能被削弱，使得运用LDPC码打孔的范围大大缩小，不能满足实际需要。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种数据发送方法，利用该方法，能够为HARQ设计一种基于LDPC码的增量冗余机制。

本发明实施例提供的一种数据发送方法，包括：

对数据进行编码；

对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；

对所述打孔后的数据进行调制并发送。

所述熵函数(Entropy Function：EF)为 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中，x_i表示第i列的度数，即第i列出现数字“1”的个数，p(x_i)表示度数为x_i的行的概率，n表示等效矩阵的列数。

本发明实施例还提供了一种数据发送的装置，包括：

编码单元，用于对数据进行编码；

打孔单元，用于对经编码单元编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔。

调制发送单元，用于对打孔后的数据进行调制并发送。

所述打孔单元所用熵函数为 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中，x_i为所述等效矩阵第i列的度数，p(x_i)为度数为x_i的列的概率，n表示等效矩阵的列数。

本发明实施例还提供了一种通信系统，包括数据发送装置与接收装置以可通信方式连接，所述数据发送装置，用于对数据进行编码；对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；对所述打孔后的数据进行调制并发送。

本发明实施例通过对给定码率的LDPC码做熵函数运算，从码字中打掉相应的比特得到目标码率对应的等效矩阵，达到了增强码的性能的目的。与现有技术相比，克服了LDPC码中的校验比特由于采用的交织方式带有过大的随机性而削弱了打孔后码的性能的缺点。

附图说明

图1是本发明实施例一种LDPC码打孔的方法流程图；

图2是本发明所有实施例从母矩阵中打掉比特的示意图；

图3是本发明实施例双对角基于块的LDPC码的示意图；

图4是本发明实施例的数据发送装置结构框图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种数据发送方法、装置及通信系统，选择最优的打孔方式打孔，提高了码的性能，克服了LDPC码中的校验比特由于采用的交织方式带有过大的随机性而削弱了打孔后码的性能的缺点。

为了便于对本发明实施例的进一步理解，下面结合附图对本发明实施例进行详细的介绍。

图1为本发明的方法流程图。

步骤101：对数据进行编码；

步骤102：对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；

对于给定长度为N，码率为R₀的码，要从母码中得到码率为R₁≥R₀的码，共有 $M=\left(\begin{array}{c}N\\ (1-R_0/R_1)N\end{array}\right)$ 种方案， $M=\left(\begin{array}{c}N\\ (1-R_0/R_1)N\end{array}\right)$ 表示从N中取出(1-R₀/R₁)N的组合，每一种组合对应一种打孔方式，根据预先设置的熵函数 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，分别计算码率为R₁时所述M种方案中每种打孔方式下的熵值，其中，x_i表示第i列的度数，即第i列出现数字“1”的个数，p(x_i)表示度数为x_i的行的概率，n表示等效矩阵的列数，即从原母码矩阵去除被打掉的列后，整理得到的矩阵的列数。如果中间某列被打掉，则整理是指被打掉的列后所有列向前平移后得到新矩阵的列数。等效矩阵为从原母码矩阵去除被打掉的列后重新组合而成的矩阵，不同的打孔方式对应不同的等效矩阵。

具体的，如图2所示，要从9×12的母码矩阵H中打掉比特b₆，其中比特b₆的度为b₆中元素1的个数，从图中可知，b₆的度数为3，表示为 $x_{b_6}=3$ ，涉及的校验方程为e₁，e₅和e₉。要打掉比特为b₆，可以将方程e₁分别减去e₁，e₅和e₉，消去打孔比特，而且还消去了校验方程e₁。

然后根据图2中的第二个矩阵计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的度数，得x₁＝3，x₂＝3，x₃＝4，x₄＝4，x₅＝3，x₇＝4，x₈＝3，x₉＝4，x₁₀＝3，x₁₁＝3，x₁₂＝6；分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的概率，其中每一列的概率是这一列的度数占整个矩阵中所有列的总的度数的比例，p(x₁)＝³/₄₀，p(x₂)＝³/₄₀，p(x₃)＝⁴/₄₀，p(x₄)＝⁴/₄₀，p(x₅)＝³/₄₀，p(x₇)＝⁴/₄₀，p(x₈)＝³/₄₀，p(x₉)＝⁴/₄₀，p(x₁₀)＝³/₄₀，p(x₁₁)＝³/₄₀，p(x₁₂)＝⁶/₄₀；最后计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，将上述概率带入熵函数计算公式 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中i的取值是从1到12中除去6的自然数，即H(X)＝-6׳/₄₀×log₂ ³/₄₀-4×⁴/₄₀×log₂ ⁴/₄₀-6/40×log₂ ⁶/₄₀＝2.05-0.6log₂3+log₂5。相应的，计算每种打孔方式下的等效矩阵的熵值。其中，熵值越大，性能越优。

步骤103：对所述打孔后的数据进行调制并发送。

本发明实施例一描述的是在码率为R₁时得到的熵值最大的打孔方式，具体为：

步骤201：对数据进行编码；

步骤202：对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤2021：根据预先设置的熵函数 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，对于长度为N，码率为R₀的码，要从母码中得到码率为R₁≥R₀的码，共有 $M=\left(\begin{array}{c}N\\ (1-R_0/R_1)N\end{array}\right)$ 种方案， $M=\left(\begin{array}{c}N\\ (1-R_0/R_1)N\end{array}\right)$ 表示从N中取出(1-R₀/R₁)N的组合，每一种组合对应一种打孔方式，分别计算码率为R₁时每种打孔方式下的熵值，其中，x_i表示第i列的度数，即第i列出现数字“1”的个数，p(x_i)表示度数为x_i的行的概率，n表示等效矩阵的列数，即从原母码矩阵去除被打掉的列后，整理得到的矩阵的列数。如果中间某列被打掉，则整理是指被打掉的列后所有列向前平移后得到新矩阵的列数。上述熵函数在本发明中也可以叫做行熵参数。

如图2所示，要从9×12的母码矩阵H中打掉比特b₆，其中比特b₆的度为b₆中元素1的个数，从图中可知，b₆的度数为3，表示为x₆＝3，涉及的校验方程为e₁，e₅和e₉。要打掉比特为b₆，可以将方程e₁分别减去e₁，e₅和e₉，消去打孔比特，而且还消去了校验方程e₁。

然后根据图2中的第二个矩阵计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的度数，得x₁＝3，x₂＝3，x₃＝4，x₄＝4，x₅＝3，x₇＝4，x₈＝3，x₉＝4，x₁₀＝3，x₁₁＝3，x₁₂＝6；分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的概率，其中每一列的概率是这一列的度数占整个矩阵中所有列的总的度数的比例，p(x₁)＝³/₄₀，p(x₂)＝³/₄₀，p(x₃)＝⁴/₄₀，p(x₄)＝⁴/₄₀，p(x₅)＝³/₄₀，p(x₇)＝⁴/₄₀，p(x₈)＝³/₄₀，p(x₉)＝⁴/₄₀，p(x₁₀)＝³/₄₀，p(x₁₁)＝³/₄₀，p(x₁₂)＝⁶/₄₀；最后计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，将上述概率带入熵函数计算公式 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中i的取值是从1到12中除去6的自然数，即H(X)＝-6׳/₄₀×log₂ ³/₄₀-4×⁴/₄₀×log₂ ⁴/₄₀-⁶/₄₀×log₂ ⁶/₄₀＝2.05-0.6log₂3+log₂5。相应的，计算每种打孔方式下的等效矩阵的熵值。其中，熵值越大，性能越优。

步骤2022：由于每种打孔方式都与等效矩阵对应，而每个矩阵有特定的熵参数，分别计算码率为R₁的情况下每种打孔方式下的熵值，根据各熵参数值的大小为各打孔方式进行排序；对各熵参数进行排序。

步骤2023：选择码率为R₁的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔。

引入减(Substraction)操作得到打孔码等效矩阵。从码字中打孔打掉一个比特，等效于从母码图(Tanner)中消除一个变量节点。在因子图(Factor Graph)中这些节点称为不可见节点(Invisible Node)。通过合并k个校验方程得到k-1个校验方程，从而消除了一个不可见节点。合成以后的校验矩阵的母码图就是打孔码等效译码图。

步骤203：对所述打孔后的数据进行调制并发送。

本发明实施例通过定义熵函数 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ 进而分别计算码率为R₁的情况下每种打孔方式下的熵值，最后选择码率为R₁的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔，实现了一种数据发送方法，为HARQ设计了一种基于LDPC码的增量冗余机制。

本发明实施例二是运用非贪婪准则得到熵值最大的打孔方式，具体为：

步骤301：对数据进行编码；

步骤302：对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤3021：根据预先设置的熵函数 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，分别计算码率为R₁时每种打孔方式下的熵值，其中，x_i表示第i列的度数，即第i列出现数字“1”的个数，p(x_i)表示度数为x_i的行的概率，n表示等效矩阵的列数，即从原母码矩阵去除被打掉的列后，整理得到的矩阵的列数。如果中间某列被打掉，则整理是指被打掉的列后所有列向前平移后得到新矩阵的列数。

如图2所示，要从9×12的母码矩阵H中打掉比特b₆，其中比特b₆的度为b₆中元素1的个数，从图中可知，b₆的度数为3，表示为x₆＝3，涉及的校验方程为e₁，e₅和e₉。要打掉比特为b₆，可以将方程e₁分别减去e₁，e₅和e₉，消去打孔比特，而且还消去了校验方程e₁。

然后根据图2中的第二个的矩阵计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的度数，得x₁＝3，x₂＝3，x₃＝4，x₄＝4，x₅＝3，x₇＝4，x₈＝3，x₉＝4，x₁₀＝3，x₁₁＝3，x₁₂＝6；分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的概率，其中每一列的概率是这一列的度数占整个矩阵中所有列的总的度数的比例，p(x₁)＝³/₄₀，p(x₂)＝³/₄₀，p(x₃)＝⁴/₄₀，p(x₄)＝⁴/₄₀，p(x₅)＝³/₄₀，p(x₇)＝⁴/₄₀，p(x₈)＝³/₄₀，p(x₉)＝⁴/₄₀，p(x₁₀)＝³/₄₀，p(x₁₁)＝³/₄₀，p(x₁₂)＝⁶/₄₀；最后计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，将上述概率带入熵函数计算公式 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中i的取值是从1到12中除去6的自然数，即H(X)＝-6׳/₄₀×log₂ ³/₄₀-4×⁴/₄₀×log₂ ⁴/₄₀-⁶/₄₀×log₂ ⁶/₄₀＝2.05-0.6log₂3+log₂5。相应的，计算每种打孔方式下的等效矩阵的熵值。其中，熵值越大，性能越优。

步骤3022：对于给定长度为N，码率为R₀，R₁，R₂，R₃，R₄，......的码，相应的打孔比特数为P₀，P₂，P₃，P₄，......，其中R₀≤R₁≤R₂≤R₃≤R₄...，P₀≤P₁≤P₂≤P₃≤P₄...，分别计算不同码率的情况下每种打孔方式下的熵值。

步骤3023：在每种码率情况下根据各熵参数值的大小为各打孔方式进行排序，然后建立各个不同码率与该码率对应的熵值最大的打孔方式的对应关系，所述对应关系构成优胜集合。

步骤3024：选择不同码率情况下各自对应的熵值最大的打孔方式进行打孔。

引入减操作得到打孔码等效矩阵。从码字中打孔打掉一个比特，等效于从母码图中消除一个变量节点。在因子图中这些节点称为不可见节点。通过合并k个校验方程得到k-1个校验方程，从而消除了一个不可见节点。合成以后的校验矩阵的母码图就是打孔码等效译码图。

步骤303：对所述打孔后的数据进行调制并发送。

上述各个步骤是从相同母码中寻找不同目标码率的优胜集合的非贪婪准则(non-greedy criterion)，所述非贪婪准则是指在码率不同的各种情况下分别计算每种打孔方式下的熵值，对根据各熵参数值的大小为各打孔方式进行排序，然后将每种码率情况下熵值最大的码的打孔方式放入到该码率对应的优胜集合，根据不同码率情况选择各自对应的熵值最大的打孔方式进行打孔，所以该方式能够用来寻找最好的打孔方式，下面的实施例三引入了贪婪准则。

本发明实施例三是运用贪婪准则(greedy criterion)得到熵值最大的打孔方式，具体为：

步骤41：对数据进行编码；

步骤42：对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤421：根据预先设置的熵函数 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，分别计算码率为R₁时每种打孔方式下的熵值，其中，x_i表示第i列的度数，即第i列出现数字“1”的个数，p(x_i)表示度数为x_i的行的概率，n表示等效矩阵的列数，即从原母码矩阵去除被打掉的列后，整理得到的矩阵的列数。如果中间某列被打掉，则整理是指被打掉的列后所有列向前平移后得到新矩阵的列数。上述熵函数在本发明实施例中也可以叫做行熵参数。

如图2所示，要从9×12的母码矩阵H中打掉比特b₆，其中比特b₆的度为b₆中元素1的个数，从图中可知，b₆的度数为3，表示为x₆＝3，涉及的校验方程为e₁，e₅和e₉。要打掉比特为b₆，可以将方程e₁分别减去e₁，e₅和e₉，消去打孔比特，而且还消去了校验方程e₁。

然后根据图2中的第二个的矩阵计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的度数，得x₂＝3，x₂＝3，x₃＝4，x₄＝4，x₅＝3，x₇＝4，x₈＝3，x₉＝4，x₁₀＝3，x₁₁＝3，x₁₂＝6；分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的概率，其中每一列的概率是这一列的度数占整个矩阵中所有列的总的度数的比例，p(x₁)＝³/₄₀，p(x₂)＝³/₄₀，p(x₃)＝⁴/₄₀，p(x₄)＝⁴/₄₀，p(x₅)＝³/₄₀，p(x₇)＝⁴/₄₀，p(x₈)＝³/₄₀，p(x₉)＝⁴/₄₀，p(x₁₀)＝³/₄₀，p(x₁₁)＝³/₄₀，p(x₁₂)＝⁶/₄₀；最后计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，将上述概率带入熵函数计算公式 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中i的取值是从1到12中除去6的自然数，即H(X)＝-6׳/₄₀×log₂ ³/₄₀-4×⁴/₄₀×log₂ ⁴/₄₀-⁶/₄₀×log₂ ⁶/₄₀＝2.05-0.6log₂3+log₂5。相应的，计算每种打孔方式下的等效矩阵的熵值。其中，熵值越大，性能越优。

步骤422：对于给定长度为N，码率为R₀，R₁，R₂，R₃，R₄，......的码，相应的打孔比特数为P₀，P₂，P₃，P₄，.....，其中，R₀≤R₁≤R₂≤R₃≤R₄...，P₀≤P₁≤P₂≤P₃≤P₄...，计算码率为R₁的码在每种打孔方式下的熵值，选择码率为R₁的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤423：在执行上述步骤后剩余的码中，计算码率为R₂的码在每种打孔方式下的熵值，选择码率为R₂的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤424：根据步骤423所述的方法依次打掉码率为R₃，R₄，.....的情况下的熵值最大的打孔方式对应的码。

引入减操作得到打孔码等效矩阵。从码字中打孔打掉一个比特，等效于从母码图中消除一个变量字节。在因子图中这些节点称为不可见节点。通过合并k个校验方程得到k-1个校验方程，从而消除了一个不可见节点。合成以后的校验矩阵的母码图就是打孔码等效译码图。

步骤43：对所述打孔后的数据进行调制并发送。

贪婪准则最大的优点在于支持码率匹配。对于码率为R₀，R₁，R₂，R₃，R₄，......的码，其中，R₀≤R₁≤R₂≤R₃≤R₄...，后一个码率的熵值计算和相应的打孔方式以前一个码率打孔后剩余的码为基础，因而，应用贪婪准则能够减少计算的复杂程度。

下面结合具体的例子加以说明，对于IEEE 802.16e协议中码率为1/2的码，表1给出了与码率匹配的打孔方式，码率分别为2/3，3/4。

表1

表1.1由12×24码率为1/2的码得到2/3码率的码所采用的打孔方式为：

表1.2码率为3/4的打孔方式为：

设原始数据有12个码，码率为1/2表示在12个码中插入12个码，共24个码，用于进一步打孔。对于表1.1码率为2/3的打孔方式，就是要从24个码中打掉6个码，即最初的12个码占打掉6个码后剩下的18个码的2/3。经过计算、排序后，例如表1.1中打掉第13、15、16、19、21、23这6个码。当采用码率为3/4的打孔模式时应该打掉12个码中的8个，根据贪婪准则，在前面表1.1的基础上，即打掉第13、15、16、19、21、23这6个码之后，在剩下的18个码中再打掉2个，剩下16个，即最初的12个码占剩下16个码中的3/4。经过熵值计算、排序后，如表1.2所示打掉第12、20个码。

在实施例二中码率不同的打孔方式之间没有直接的联系，尤其是后一个码率的打孔方式与前面码率的打孔方式之间没有联系，而在实施例三中，与后一个码率相对应的打孔方式是在前一个码率的打孔方式的基础上进行打孔，这样减少了计算量，提高了系统运行的效率，实现了速率匹配。

本发明实施例四以B-LDPC码即双对角基于块的LDPC码为例，介绍混合非贪婪贪婪准则(hybrid-non-greedy-greedy-criterion)，混合非贪婪贪婪准则融合了非贪婪准则和贪婪准则两种准则的思想，图3中左半部分是信息部分，即有用的数据，不在打孔范围内。右半部分是对角结构的校验信息，是本发明实施例中经过熵函数计算排序，选择码率为R₁的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔的打孔部分。

步骤501：对数据进行编码；

步骤502：对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤5021：根据预先设置的熵函数 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，分别计算码率为R₁时每种打孔方式下的熵值，其中，x_i表示第i列的度数，即第i列出现数字“1”的个数，p(x_i)表示度数为x_i的行的概率，n表示等效矩阵的列数，即从原母码矩阵去除被打掉的列后，整理得到的矩阵的列数。如果中间某列被打掉，则整理是指被打掉的列后所有列向前平移后得到新矩阵的列数。

如图2所示，要从9×12的母码矩阵H中打掉比特b₆，其中比特b₆的度为b₆中元素1的个数，从图中可知，b₆的度数为3，表示为x₆＝3，涉及的校验方程为e₁，e₅和e₉。要打掉比特为b₆，可以将方程e₁分别减去e₁，e₅和e₉，消去打孔比特，而且还消去了校验方程e₁。

然后根据图2中的第二个的矩阵计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的度数，得x₁＝3，x₂＝3，x₃＝4，x₄＝4，x₅＝3，x₇＝4，x₈＝3，x₉＝4，c₁₀＝3，x₁₁＝3，x₁₂＝6；分别计算b₁，b₂，b₃，b₄，b₅，b₇，b₈，b₉，b₁₀，b₁₁，b₁₂的概率，其中每一列的概率是这一列的度数占整个矩阵中所有列的总的度数的比例，p(x₁)＝³/₄₀，p(x₂)＝³/₄₀，p(x₃)＝⁴/₄₀，p(x₄)＝⁴/₄₀，p(x₅)＝³/₄₀，p(x₇)＝⁴/₄₀，p(x₈)＝³/₄₀，p(x₉)＝⁴/₄₀，p(x₁₀)＝³/₄₀，p(x₁₁)＝³/₄₀，p(x₁₂)＝⁶/₄₀；最后计算打掉b₆后的矩阵的熵函数，将上述概率带入熵函数计算公式 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中i的取值是从1到12中除去6的自然数，即H(X)＝-6׳/₄₀×log₂ ³/₄₀-4×⁴/₄₀×log₂ ⁴/₄₀-⁶/₄₀×log₂ ⁶/₄₀＝2.05-0.6log₂3+log₂5。相应的，计算每种打孔方式下的等效矩阵的熵值。其中，熵值越大，性能越优。

步骤5022：对于给定长度为N，码率为R₁，R₂，R₃，R₄，......的码，相应的打孔比特数P₂，P₃，P₄，......，其中，R₁≤R₂≤R₃≤R₄...，P₁≤P₂≤P₃≤P₄...，分别计算不同码率时每种打孔方式的熵值。

步骤5023：计算码率为R₁的码在每种打孔方式下的熵值，选择码率为R₁的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤5024：在执行上述步骤后剩余的码中，计算码率为R₂的码在每种打孔方式下的熵值，选择码率为R₂的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔；

步骤5025：根据步骤5024所述的方法依次打掉码率为R₃，R₄，......的情况下的熵值最大的打孔方式对应的码；

步骤5026：设定码率序列R₁，R₂，R₃，R₄，.....中初始码率R₁为不同于步骤5023中码率R₁的值，依次执行步骤5023至步骤5025。

如果i足够大，由于初始设定的起始码率不同，每个初始码率的码率序列对应一个码率匹配模式链，将有许多码率匹配模式链存在。

例如，第一种情况中，初始码率设为R₁，R₁＝²/₃相应的高码率为R₂＝³/₄，R₃＝⁴/₅，R₄＝⁵/₆，......，计算码率R₁＝²/₃的情况下每种打孔方式下的熵值，选择码率为R₁的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔；在随后的码率为R₂＝³/₄的码率情况下熵值的计算中，就以码率R₁＝²/₃的情况下打孔后所剩余的码为基础进行运算，以此类推。在第二种情况中，初始码率设为R₁，R₁＝³/₄相应的高码率为R₂＝⁴/₅，R₃＝⁵/₆，R₄＝⁶/₇，......，计算码率R₁＝³/₄的情况下每种打孔方式下的熵值，选择码率为R₁的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔；在随后的码率为R₂＝⁴/₅的码率情况下熵值的计算中，就以码率R₁＝³/₄的情况下打孔后所剩余的码为基础进行运算，以此类推。

具体的，在设定某一特定码率的情况下，例如对于码率为R1＝2/3的码，有一个优胜模式，用PP1表示；相应的，R2＝3/4用PP11表示，R3＝5/6用PP111表示。PP111的每一种模式为10-tuple向量，PP11为8-tuple向量，PP1为6-tuple向量，这三个向量之间的关系可以表示为 $\mathrm{PP}1\⋐\mathrm{PP}11\⋐\mathrm{PP}111.$

由于初始码率设置不同，得到不同的多码率匹配模式链，在每个链内对每个模式进行熵参数排序；为了达到支持增量冗余混合自动重传请求的目的，最高码率会被频繁使用，所以要选择最大熵的PP111链。

步骤5027：选择某一个码率匹配模式链中不同码率的情况下的熵值最大的打孔方式进行打孔。

对于IEEE 802.16e协议中码率为1/2的码，表1给出了与码率匹配的打孔方式，码率分别为2/3，3/4，5/6。

表2

表2.1由12×24码率为1/2的码得到2/3码率的码所采用的打孔方式为：

表2.2码率为3/4的打孔方式为：

表2.3码率为5/6的打孔方式为：

引入减操作得到打孔码等效矩阵。从码字中打孔打掉一个比特，等效于从母码图中消除一个变量字节。在因子图中这些节点称为不可见节点。通过合并k个校验方程得到k-1个校验方程，从而消除了一个不可见节点。合成以后的校验矩阵的母码图就是打孔码等效译码图。

步骤503：对所述打孔后的数据进行调制并发送。

在某一特定码率的情况下，采取不同的组合方式计算得到的熵函数值可能相等或者很接近，可能产生方案不唯一的情况，因而，如果方案不唯一时，就有两种或两种以上效果相同或相近的打孔方式，如可能出现表1中P1与P2、P11与P22、P111与P222的不同打孔方式。

图4为本发明实施例数据发送装置图，包括：

编码单元401，用于对数据进行编码；

打孔单元402，用于对经编码单元编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；

调制发送单元403，用于对打孔后的数据进行调制并发送。

所述打孔单元所用熵函数为 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中，x_i为所述等效矩阵第i列的度数，p(x_i)为度数为x_i的列的概率，n表示等效矩阵的列数。

本发明实施例还提供了一种通信系统，包括数据发送装置与接收装置以可通信方式连接。

所述数据发送装置，用于对数据进行编码；对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔；对所述打孔后的数据进行调制并发送。

所述打孔单元所用熵函数为 $H\left(X\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(x_i\right){\log }_{2}p\left(x_i\right)$ ，其中，x_i为所述等效矩阵第i列的度数，p(x_i)为度数为x_i的列的概率，n表示等效矩阵的列数。

所述数据接收装置，用于接收发送装置发送来的数据。

可见，通过对给定码率的LDPC码做熵函数运算，建立各个码率情况下熵值最大的打孔方式和相应码率的对应列表，从码字中打掉相应的比特得到目标码率，实现了速率匹配，达到了增强打孔后码的性能的目的。同时也克服了由于LDPC码中的校验比特采用的交织方式带有过大的随机性而削弱了打孔后码的性能的缺点。

需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述方法的步骤；所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，附图中的模块并不一定是实施本发明所必须的。

权利要求的内容记载的方案也是本发明实施例的保护范围。

以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种数据发送方法，其特征在于，包括：

对数据进行编码；

对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔，所述熵函数为

其中，x_i为所述等效矩阵第i列的度数，p(x_i)为度数为x_i的列的概率，n表示等效矩阵的列数；

对所述打孔后的数据进行调制并发送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选择第一码率下熵值最大的打孔方式按熵值最大的打孔方式进行打孔后，还包括：

在所述打孔后得到与第一码率对应的码后，计算第二码率的不同打孔方式的熵值，所述第一码率小于所述第二码率，按所述熵函数选择熵值最大的打孔方式对与所述第一码率对应的码进行打孔，得到第二码率的码。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

选择第一码率用于执行第一次打孔；

以所述第一码率作为初始码率，由第一码率得到所述第二码率的打孔方式，由第二码率得到目标码率的打孔方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

建立目标码率与该目标码率对应的熵值最大的打孔方式的对应关系。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

由12×24码率为1/2的码得到2/3码率的码所采用的打孔方式为:从24个码中打掉第13、15、16、19、21、23这6个码；

得到码率为3/4的打孔方式为:打掉第12、13、15、16、19、20、21、23这8个码；

或者，得到码率为3/4的打孔方式为：在得到的码率为2/3的基础上进一步打掉第12、20两个码。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

由12×24码率为1/2的码得到2/3码率的码所采用的打孔方式为:从24个码中打掉第12、14、16、19、21、23这6个码；

得到码率为3/4的打孔方式为：打掉第12、14、16、17、19、20、21、23这8个码；

或者，得到码率为3/4的打孔方式为：在得到的码率为2/3的基础上进一步打掉第17、20两个码。

7.一种数据发送装置，其特征在于，包括：

编码单元，用于对数据进行编码；

打孔单元，用于对经编码单元编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔，所述打孔单元所用熵函数为

其中，x_i为所述等效矩阵第i列的度数，p(x_i)为度数为x_i的列的概率，n表示等效矩阵的列数；

调制发送单元，用于对打孔后的数据进行调制并发送。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

优胜组合单元：用于记录各个码率情况下熵值最大的打孔方式和相应码率的对应关系。

9.一种通信系统，包括数据发送装置与接收装置以可通信方式连接，其特征在于:

所述数据发送装置，用于对数据进行编码；对所述编码后的数据打孔，所述打孔按预先设置的熵函数，得到目标码率下所有打孔方式等效矩阵的熵值，按熵值最大的打孔方式进行打孔，所述熵函数为

其中，x_i为所述等效矩阵第i列的度数，p(x_i)为度数为x_i的列的概率，n表示等效矩阵的列数；对所述打孔后的数据进行调制并发送。

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