CN102723956B - 一种ldpc码的生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种LDPC码的生成方法，包括以下步骤：读取所需校验矩阵的圈长g和列重k，判断g/2是否不大于12，如果是则构造一个k×k的全1母矩阵，根据圈长g，搜索母矩阵中每个非零元素对应的循环移位矩阵的有效循环移位参数以及循环移位矩阵的阶数L，从而获得每个有效循环移位参数对应的循环移位矩阵，母矩阵中零元素对应的循环移位矩阵为零矩阵，阶数为L，根据循环移位矩阵获得稀疏矩阵H，该稀疏矩阵的圈长为g/2，获取稀疏矩阵H的Tanner图，通过Tanner图构造一个稀疏校验矩阵H^*，其列重为2，行重为k，根据得到的稀疏校验矩阵H^*生成LDPC码，其圈长为g，列重为2，行重为k。本发明的LDPC码列重较小，且具有大的圈长，从而提高了信道的纠错性能。

Description

一种LDPC码的生成方法

技术领域

本发明属于通信信道编译码领域，更具体地，涉及一种LDPC码的生成方法。

背景技术

在实际的应用中，信道都是不理想的，存在着各种各样的噪声以及其他干扰，损害了所要传输的信号，使得接收的信号产生错误，因此为了保证传输的准确性，通常在信息序列中加入一些冗余位来抑制干扰，在信息位中引入冗余位的方法就叫做信道编码。

在信道编码中，低密度校验码(Low Density Parity Check，简称LDPC)是一种逼近香农极限的线性分组码，其是由Gallager于1962年提出，由于当时的计算条件所限，没有受到重视。随着计算机技术的发展，1995年，Mackay和Neal重新完善了LDPC码。然而，对于传统的LDPC码而言，列重越大，性能越好，但伴随着列重的增加，必然导致短环的出现，从而降低信道的纠错性能。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种LDPC码的生成方法，其列重较小，且具有大的圈长，从而提高了信道的纠错性能。

为实现上述目的，本发明提供了一种LDPC码的生成方法，包括以下步骤：

（1）读取所需校验矩阵的圈长g和列重k；

（2）判断g/2是否不大于12，如果是则进入步骤（3），否则进入步骤（8）；

（3）构造一个k×k的全1母矩阵；

（4）根据圈长g，搜索母矩阵中每个非零元素对应的循环移位矩阵的有效循环移位参数以及循环移位矩阵的阶数L，从而获得每个有效循环移位参数对应的循环移位矩阵，母矩阵中零元素对应的循环移位矩阵为零矩阵，阶数为L；

（5）根据循环移位矩阵获得稀疏矩阵H，该稀疏矩阵的圈长为g/2；

（6）获取稀疏矩阵H的Tanner图，通过Tanner图构造一个稀疏校验矩阵H^*，其列重为2，行重为k；

（7）根据得到的稀疏校验矩阵H^*生成LDPC码，其圈长为g，列重为2，行重为k；

（8）读取所需校验矩阵的阶数t，并判断g/2是否小于等于14，若是，则构造一个母矩方阵，其阶数为t，行重、列重均为k，且任意两行（或者两列）有且仅有2个相同的位置上的元素为1，然后返回步骤（4），否则进入步骤（9）；

（9）构造一个母矩方阵，其阶数为t，行重、列重均为k，且任意两行（或者两列）有且仅有1个相同的位置上的元素为1，并返回步骤（4）。

步骤（4）包括以下子步骤：

（4-1）初始化母矩阵中每个非零元素对应的循环移位矩阵的所有无效循环移位参数集和母矩阵中元素对应的循环移位矩阵的无效阶数集合为空集；

（4-2）按照从左到右、从上到下的顺序搜索母矩阵中的所有非零元素，以非零元素为根节点构造多个层数为g/4的树；

（4-3）对于构造的每一个树，如果在树的水平分支和垂直分支的同一层上具有同一个元素，则将以该元素为起点、途径树的根节点到达另一分支处的相同元素所经过的所有元素b₁,b₂,...,b_2p（p为该元素在树中所在的层数）构成一个环；

（4-4）判断等式是否成立，如果不成立，则将放入无效阶数集合中，如果成立，则将b_i放入其对应的无效循环移位参数集中；

（4-5）对于所有的树中的第二层至g/4-1层，重复执行步骤（4-4）；

（4-6）选取不在无效循环移位参数集中的最小b_i值，以及不在无效阶数集合中的最小L值。

（4-7）构造一个L阶的单位阵，并将该单位阵向右循环移位相应的b_i次，以得到该元素对应的循环移位矩阵。

步骤（5）包括以下子步骤：

（5-1）将母矩阵中的非零元素用其对应的循环移位矩阵来替换；

（5-2）将母矩阵中的零元素以L阶的零矩阵来替换。

步骤（6）包括以下子步骤：

（6-1）将稀疏矩阵H的列作为变量节点，行作为校验节点，如果矩阵H中第u行第v列的元素h_u,v为1，则将第u个检验节点与第v个变量节点用直线连接，以此做出稀疏矩阵H的Tanner图，该直线称作边。

（6-2）将校验矩阵H的Tanner图中的所有边作为新的变量节点，将原有的校验节点和变量节点作为新的校验节点，按照校验矩阵H的Tanner图中节点和边的连接关系，将新的变量节点和新的校验节点连接，以得到一个新的Tanner图；

（6-3）根据新的Tanner图得到一个稀疏校验矩阵H^*。

子步骤（6-3）具体为：以新的Tanner图的校验节点作为稀疏校验矩阵H^*的行，以新的Tanner图的变量节点作为稀疏校验矩阵H^*的列，如果第r个校验节点与第s个变量节点相连，则稀疏校验矩阵H^*的元素h^* _r，s为1，由此得到稀疏校验矩阵H^*。

步骤（7）中是根据H^*X^T=0来获得LDPC码，其中X为LDPC码，X^T为LDPC码的转置。

通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，本发明具有以下的有益效果：

1）本发明的LDPC码，其列重为2，圈长较大，从而可提高信道的纠错性能。

2）本发明的LDPC码不存在有短环，从而进一步提高了信道的纠错性能。

3）通过本发明中的步骤（4）和（5），在选择适当母矩阵的情况下，可构造具有任意圈长的LDPC码。

附图说明

图1是本发明LDPC码的生成方法的流程图。

图2（a）-（i）是以非零元素为根节点构造树的示意图。

图3是根据本发明步骤（6-1）生成的tanner图。

图4是根据本发明步骤（6-2）生成的tanner图。

图5是本发明的仿真结果。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下首先对本发明的术语进行解释和说明。

无效循环移位参数：指循环移位矩阵中不符合特定圈长的循环移位参数的集合。

有效循环移位参数：指循环移位矩阵中符合特定圈长的循环移位参数的集合。

如图1所示，本发明LDPC码的生成方法包括以下步骤：

（1）读取所需校验矩阵的圈长g和列重k；

（2）判断g/2是否不大于12，如果是则进入步骤（3），否则进入步骤（8）；

（3）构造一个k×k的全1母矩阵；

（4）根据圈长g，搜索母矩阵中每个非零元素对应的循环移位矩阵的有效循环移位参数以及循环移位矩阵的阶数L，从而获得每个有效循环移位参数对应的循环移位矩阵，母矩阵中零元素对应的循环移位矩阵为零矩阵，阶数为L；

具体而言，该步骤包括以下子步骤：

（4-1）初始化母矩阵中每个非零元素对应的循环移位矩阵的所有无效循环移位参数集和母矩阵中元素对应的循环移位矩阵的无效阶数集合为空集；

（4-2）按照从左到右、从上到下的顺序搜索母矩阵中的所有非零元素，以非零元素为根节点构造多个层数为g/4的树；

（4-3）对于构造的每一个树，如果在树的水平分支和垂直分支的同一层上具有同一个元素，则将以该元素为起点、途径树的根节点到达另一分支处的相同元素所经过的所有元素b₁,b₂,...,b_2p（p为该元素在树中所在的层数）构成一个环；

（4-4）判断等式是否成立，如果不成立，则将放入无效阶数集合中，如果成立，则将b_i放入其对应的无效循环移位参数集中；

（4-5）对于所有的树中的第二层至g/4-1层，重复执行步骤（4-4）；

（4-6）选取不在无效循环移位参数集中的最小b_i值，以及不在无效阶数集合中的最小L值。

（4-7）构造一个L阶的单位阵，并将该单位阵向右循环移位相应的b_i次，以得到该元素对应的循环移位矩阵。

具体而言，以一个3×3的全1矩阵来说明本步骤：

用a1，...a9表示全1矩阵中元素对应的循环移位矩阵的移位参数，g＝12，且

$\left[\begin{array}{ccc}a1& a2& a3\\ a4& a5& a6\\ a7& a8& a9\end{array}\right]$

首先，初始化和母矩阵中元素对应的循环移位矩阵的无效阶数集合为空集；

其后，按照从左到右、从上到下的顺序搜索母矩阵中的所有非零元素，以非零元素为根节点构造多个层数为3的树，如图2（a）-（i）所示，其中图中虚线的两侧为以根节点向水平方向或垂直方向的扩展；

其后，对于构造的每一个树，如果在树的水平分支和垂直分支的同一层上具有同一个元素，则将以该元素为起点、途径树的根节点到达另一分支处的相同元素所经过的所有元素b₁,b₂,...,b_2p（p为该元素在树中所在的层数）构成一个环；

其后，对于每个环，判断等式是否成立，如果不成立，则将放入无效阶数集合中，如果成立，则将b_i的值放入对应的中：

如图2（a）所示，对以a1为根节点的树形图，在第2层存在4个潜在的四环，则

$\left\{\begin{array}{c}a5-a4+a1-a2=0\\ a6-a4+a1-a3=0\\ a8-a7+a1-a2=0\\ a9-a7+a1-a3=0\end{array}\right.$

如图2（b）所示，对以a2为根节点的树形图，a2=0

$\left\{\begin{array}{c}a4-a1+a2-a6=0\\ a7-a1+a2-a8=0\\ a6-a3+a2-a5=0\\ a9-a3+a2-a8=0\end{array}\right.$

如图2（c）所示，对以a3为根节点的树形图，a3=0

$\left\{\begin{array}{c}a4-a1+a3-a6=0\\ a7-a1+a3-a9=0\\ a5-a2+a3-a6=0\\ a8-a2+a3-a9=0\end{array}\right.$

如图2（d）所示，对以a4为根节点的树形图，a4=0

$\left\{\begin{array}{c}a2-a1+a4-a5=0\\ a3-a1+a4-a6=0\\ a8-a7+a4-a6=0\\ a9-a7+a4-a6=0\end{array}\right.$

如图2（e）所示，对以a5为根节点的树形图，a5=0

$\left\{\begin{array}{c}a1-a2+a5-a4=0\\ a3-a2+a5-a6=0\\ a7-a8+a5-a4=0\\ a9-a8+a5-a6=0\end{array}\right.$

如图2（f）所示，对以a6为根节点的树形图，a6=0

$\left\{\begin{array}{c}a1-a3+a6-a4=0\\ a2-a3+a6-a5=0\\ a7-a9+a6-a4=0\\ a8-a9+a6-a5=0\end{array}\right.$

如图2（g）所示，对以a7为根节点的树形图，a7=0

$\left\{\begin{array}{c}a2-a8+a7-a1=0\\ a3-a9+a7-a1=0\\ a5-a8+a7-a4=0\\ a6-a9+a7-a4=0\end{array}\right.$

如图2（h）所示，对以a8为根节点的树形图，a8=0

$\left\{\begin{array}{c}a1-a7+a8-a2=0\\ a3-a9+a8-a2=0\\ a4-a7+a8-a5=0\\ a6-a9+a8-a5=0\end{array}\right.$

如图2（i）所示，对以a9为根节点的树形图，a9=0

$\left\{\begin{array}{c}a1-a7+a9-a3=0\\ a2-a8+a9-a3=0\\ a4-a7+a9-a6=0\\ a5-a8+a9-a6=0\end{array}\right.$

因为a1,a2,a3,a4,a7不形成环，故可以令a1=0,a2=0,a3=0,a4=0，a7=0，则由以上方程式可知：

a5=0,a6=0,a8=0,a9=0,a5=a6,a8=a9,a9=a6,a9-a8+a5-a6≠0,a8=a5。

因此，将0放入中，令a5=1，则将1放入中，令a6=2，则将2放入则令a₈=2,a₉=1,则将上述值代入方程式中，则左边的值为1或者2，则将1、2放入中，

其后，输出各个移位参数的值，为空，则a1=a2=a3=a4=a7=0,中元素只有0，故a5=1,中元素为0、1，故a6=2，中元素为0、1，故a8=2,中元素为0，故a9=1；

中元素为1、2,故L=3；

L=3，则母矩阵中非零元素对应的循环移位矩阵是通过对3阶单位阵向右循环移位所得到的。对a1、a2、a3、a4、a7所对应元素来说，因为a1=a2=a3=a4=a7=0，故其对应的循环移位矩阵均为3阶单位阵，a5=1，a9=1，故a5、a9所对应的元素所对应的循环移位矩阵是通过对3阶单位阵向右循环移位1次所得到的，a6=2，a8=2，因此a6、a8所对应的元素所对应的循环移位矩阵是通过对3阶单位阵向右循环移位2次所得到的。

（5）根据循环移位矩阵获得稀疏矩阵H，该稀疏矩阵的圈长为g/2；

具体而言，该步骤包括以下子步骤：

（5-1）将母矩阵中的非零元素用其对应的循环移位矩阵来替换；

（5-2）将母矩阵中的零元素以L阶的零矩阵来替换。

（6）获取稀疏矩阵H的Tanner图，通过Tanner图构造一个稀疏校验矩阵H^*，其列重为2，行重为k；具体而言，该步骤包括以下子步骤：

（6-1）将稀疏矩阵H的列作为变量节点，行作为校验节点，如果矩阵H中第u行第v列的元素h_u,v为1，则将第u个检验节点与第v个变量节点用直线连接，以此做出稀疏矩阵H的Tanner图，该直线称作边。

（6-2）将校验矩阵H的Tanner图中的所有边作为新的变量节点，将原有的校验节点和变量节点作为新的校验节点，按照校验矩阵H的Tanner图中节点和边的连接关系，将新的变量节点和新的校验节点连接，以得到一个新的Tanner图；则可以知道，新的Tanner图中任意一个变量节点有且仅有两个校验节点与之相连接，同时其圈长为g，是校验矩阵H的Tanner图的圈长的2倍。

（6-3）根据新的Tanner图得到一个稀疏校验矩阵H^*；具体而言，以新的Tanner图的校验节点作为稀疏校验矩阵H^*的行，以新的Tanner图的变量节点作为稀疏校验矩阵H^*的列，如果第r个校验节点与第s个变量节点相连，则稀疏校验矩阵H^*的元素h^* _r，s为1，由此得到稀疏校验矩阵H^*。

（7）根据得到的稀疏校验矩阵H^*生成LDPC码，其圈长为g，列重为2，行重为k；具体而言，是根据H^*X^T=0来获得LDPC码，其中X为LDPC码，X^T为LDPC码的转置。

（8）读取所需校验矩阵的阶数t，并判断g/2是否小于等于14，若是，则构造一个母矩方阵，其阶数为t，行重、列重均为k，且任意两行（或者两列）有且仅有2个相同的位置上的元素为1，然后返回步骤（4），否则进入步骤（9）；

（9）构造一个母矩方阵，其阶数为t，行重、列重均为k，且任意两行（或者两列）有且仅有1个相同的位置上的元素为1，并返回步骤（4）。

下面以生成一个圈长为12、列重为2、行重为3的LDPC码为例说明本发明的方法步骤：

①读取g=12，k=3；

②g/2=6小于12；

③构造一个3阶方阵，元素均为1，该矩阵作为母矩阵；

④利用搜索算法，搜索矩阵每个元素对应的循环移位矩阵的移位参数，并得到循环移位矩阵的大小L。

得到L=3，母矩阵的元素对应移位参数如下矩阵所示：

$\left[\begin{array}{ccc}0& 0& 0\\ 0& 1& 2\\ 0& 2& 1\end{array}\right]$

⑤根据母矩阵每个元素对应循环移位矩阵，将母矩阵扩展为新的矩阵H，如下：

$\begin{array}{ccccccccc}1& 0& 0& 1& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 1& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0& 1& 0& 0& 1\\ 1& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 1\\ 0& 1& 0& 0& 0& 1& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 1& 0& 0& 0& 1& 0\\ 1& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 1& 0\\ 0& 1& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 1& 0& 1& 0& 1& 0& 0\end{array}$

该矩阵圈长为6。

⑥将矩阵的列作为变量节点，行作为校验节点，如果第u行与第v列的交叉处元素为1，则将第u个校验节点与第v个变量节点连接，得到矩阵的Tanner图，如图3所示。

将图中与变量节点v1，......v9想连接的边从左只有依次编号为p1，......p27，以这27条边作为新的变量节点，将变量节点v1，......v9，及校验节点c1，......c9作为校验节点，根据图中的连接关系，做出新的Tanner图，如图4所示。

将P1，......P27做矩阵的列，v1，......v9,c1，......c9做矩阵的行，如果Tanner图中校验节点r与变量节点s连接，则矩阵中第r行与第s列交叉处元素为1，以此构造出对应的校验矩阵，如下所示：

$\begin{array}{ccccccccccccccccccccccccccc}1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1\\ 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}$

该矩阵即为所构造LDPC码的稀疏校验矩阵，圈长为12。

如图5所示，其示出通过本发明的方法所构造出的圈长为36，码长为6489的LDPC码、Mackay随机构造码和四个圈长分别为20、24、28、32的传统LDPC码的仿真结果及纠错性能。

由图可知，在相同信噪比的情况下，本发明所生成的LDPC码的误码率小于Mackay随机构造码和传统LDPC码，由此可见，本发明LDPC码具有良好的信道纠错性能。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种LDPC码的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)读取所需校验矩阵的圈长g和列重k；

(2)判断g/2是否不大于12，如果是则进入步骤(3)，否则进入步骤(8)；

(3)构造一个k×k的全1母矩阵；

(4)根据圈长g，搜索母矩阵中每个非零元素对应的循环移位矩阵的有效循环移位参数以及循环移位矩阵的阶数L，从而获得每个有效循环移位参数对应的循环移位矩阵，母矩阵中零元素对应的循环移位矩阵为零矩阵，阶数为L，其中有效循环移位参数是指循环移位矩阵中符合所需校验矩阵的圈长g的循环移位参数的集合；本步骤包括以下子步骤：

(4-1)初始化母矩阵中每个非零元素对应的循环移位矩阵的所有无效循环移位参数集和母矩阵中元素对应的循环移位矩阵的无效阶数集合为空集，其中无效循环移位参数是指循环移位矩阵中不符合所需校验矩阵的圈长g的循环移位参数的集合；

(4-2)按照从左到右、从上到下的顺序搜索母矩阵中的所有非零元素，以非零元素为根节点构造多个层数为g/4的树；

(4-3)对于构造的每一个树，如果在树的水平分支和垂直分支的同一层上具有同一个元素，则将以该元素为起点、途径树的根节点到达另一分支处的相同元素所经过的所有元素b₁,b₂,...,b_2p构成一个环，p为该元素在树中所在的层数；

(4-4)判断等式是否成立，如果不成立，则将放入无效阶数集合中，如果成立，则将b_i放入其对应的无效循环移位参数集中；

(4-5)对于所有的树中的第二层至g/4-1层，重复执行步骤(4-4)；

(4-6)选取不在无效循环移位参数集中的最小b_i值，以及不在无效阶数集合中的最小L值；

(4-7)构造一个L阶的单位阵，并将该单位阵向右循环移位相应的b_i次，以得到该元素对应的循环移位矩阵；

(5)根据循环移位矩阵获得稀疏矩阵H，该稀疏矩阵的圈长为g/2；

(6)获取稀疏矩阵H的Tanner图，通过Tanner图构造一个稀疏校验矩阵H^*，其列重为2，行重为k；本步骤包括以下子步骤：

(6-1)将稀疏矩阵H的列作为变量节点，行作为校验节点，如果矩阵H中第u行第v列的元素h_u,v为1，则将第u个检验节点与第v个变量节点用直线连接，以此做出稀疏矩阵H的Tanner图，该直线称作边；

(6-2)将稀疏矩阵H的Tanner图中的所有边作为新的变量节点，将原有的校验节点和变量节点作为新的校验节点，按照稀疏矩阵H的Tanner图中节点和边的连接关系，将新的变量节点和新的校验节点连接，以得到一个新的Tanner图；

(6-3)根据新的Tanner图得到一个稀疏校验矩阵H^*；

(7)根据得到的稀疏校验矩阵H^*生成LDPC码，其圈长为g，列重为2，行重为k，然后过程结束；

(8)读取所需校验矩阵的阶数t，并判断g/2是否小于等于14，若是，则构造一个母矩方阵，其阶数为t，行重、列重均为k，且任意两行或者两列有且仅有2个相同的位置上的元素为1，然后返回步骤(4)，否则进入步骤(9)；

(9)构造一个母矩方阵，其阶数为t，行重、列重均为k，且任意两行或者两列有且仅有1个相同的位置上的元素为1，并返回步骤(4)。

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，步骤(5)包括以下子步骤：

(5-1)将母矩阵中的非零元素用其对应的循环移位矩阵来替换；

(5-2)将母矩阵中的零元素以L阶的零矩阵来替换。

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，子步骤(6-3)具体为：以新的Tanner图的校验节点作为稀疏校验矩阵H^*的行，以新的Tanner图的变量节点作为稀疏校验矩阵H^*的列，如果第r个校验节点与第s个变量节点相连，则稀疏校验矩阵H^*的元素h^* _r,s为1，由此得到稀疏校验矩阵H^*。

4.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，步骤(7)中是根据H^*X^T＝0来获得LDPC码，其中X为LDPC码，X^T为LDPC码的转置。