CN104518802B - 一种基于似然比信息对ldpc编码进行解码的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法及系统，所述方法包含：步骤101）将接收数据以LDPC码的码长为一组，计算该组的似然信息；步骤102）以得到的似然信息作为初始值，初始化各变量节点；步骤103）以变量节点的初始值更新校验节点的似然信息，并依据校验节点更新后的似然信息更新变量节点的似然信息；步骤104）基于上步骤中更新的变量节点的数据进行似然比估计和判决；步骤105）依据步骤103）更新的变量节点的似然比信息提取可靠的数据位，对提取的可靠的数据位进行硬判决，将硬判决后的可靠数据位上的信息作为已知信息；步骤106）根据得到的N个比特的估计值判断接收端解码是否成功，当解码成功则结束解码；否则继续迭代。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，特别涉及信道编码技术中的低密度奇偶校验（LowDensityParity Check，LDPC）码技术，具体涉及一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法及系统。
背景技术
在通信中的信道编码领域中，低密度奇偶校验码（LDPC）码是最接近Shannon极限的编码方式之一。它于1962年由Gallager在博士论文中提出，但是受当时计算机水平的限制，未能引起人们的注意。1996年，Mackay和Neal对LDPC码的重新研究发现，该码是一种性能接近Shannon限、可以实现的好码，其性能甚至超过Turbo码，此后LDPC码迅速成为编码领域的热点。另外的仿真表明，在BPSK调制下，码率1/2码长为107的非规则LDPC码在AWGN中传输，误码率（Bit Error Rate，BER）为10-5时的性能距Shannon限仅有0.0045dB，是目前已知最接近Shannon极限的码。与其他编码方式相比，LDPC码有对相关衰落的衰落速度不敏感；良好的自交织性；译码方法简单；合理构造校验矩阵误码平台较低等特性。
LDPC码有很多种译码算法，本质上大都是基于Tanner图的消息迭代译码算法，其基本思想是：信息节点向其连接的每一个校验节点传递所有的已有的消息，包括从其他校验节点前一次迭代得到的外部消息和接收的信道消息，使得校验节点进行更新；然后由校验节点将除接收节点拥有信息之外的全部外部消息传向信息节点，使得信息节点进行更新，完成一次迭代过程；重复迭代过程，直到达到最大迭代次数或得到正确输出。
LDPC译码器在迭代中进行消息传递时，平等地看待每个数据位，而实际上由于不同的数据位经历的噪声有浮动，一些数据位更加可靠，而另一些相对不可靠的数据为，因此，采用传统LDPC解码算法会削减可靠数据位的作用而增加不可靠数据的传递，从而导致性能上的损失。
发明内容
本发明的目的在于，为克服现有技术的LDPC译码器进行消息传播时，因平等地看待每个数据位而导致的性能损失，提供一种更为鲁棒的实用LDPC码算法。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法，所述方法包含：
步骤101）将接收数据以LDPC码的码长为一组，计算该组的似然信息，得到与LDPC码的码长相同数目的似然信息；
步骤102）以得到的似然信息作为初始值，初始化各变量节点，且所述变量节点的数量与LDPC码的码长相等；
步骤103）以变量节点的初始值更新校验节点的似然信息，并依据校验节点更新后的似然信息更新变量节点的似然信息；
步骤104）基于上步骤中更新的变量节点的数据进行似然比估计和判决，得到所有N个比特的估计值，其中N为LDPC码的码长；
步骤105）依据步骤103）更新的变量节点的似然比信息提取可靠的数据位，对提取的可靠的数据位进行硬判决，将硬判决后的可靠数据位上的信息作为已知信息，更新已知信息的位置和对应的比特值，并依据更新的已知信息的位置和对应的比特值重新初始化变量节点的似然比信息；
步骤106）根据得到的N个比特的估计值判断接收端解码是否成功，当判断得到解码成功或者达到设定的最大迭代次数时，则退出迭代并输出判决结果，解码结束；否则返回步骤103）继续迭代过程，直至解码成或达到设定的最大迭代次数。
上述步骤101）的似然信息为后验似然信息，具体计算公式如下：
其中，xi是发送端的第i个发送数据，yi为接收端的第i个接收数据，σ2为信道中噪声的方差。
上述步骤103）进一步包含：
步骤103-1）对所有M个校验节点进行消息更新，且用于消息更新的消息从与各校验节点相连的变量节点中获取，具体公式如下：
其中，1≤j≤M，i∈N(j)，N(j)为与校验节点j相连的变量节点的集合，N(j)\i表示N(j)中除去变量节点i之后的集合，L(gi'j)表示变量节点i从与它相连的校验节点j中获得的似然信息，L(hji)表示校验节点j从与它相连的变量节点i中获得的似然信息；
步骤103-2）进行所有N个变量节点的消息更新，且用于消息更新的消息从与各变量节点相连的校验节点中获取，具体公式如下：
其中，1≤i≤N，j∈M(i)，M(i)为与变量节点i相连的校验节点的集合，M(i)\j为M(i)除去校验节点j之后的集合，L0(i)表示变量节点初始化得到似然信息。
上述步骤104）对符号进行似然比估计的公式为：
其中，1≤i≤N且
根据似然估计对符号进行判决的公式为：
上述步骤105）进一步包含：
步骤105-1）计算某次迭代输出的长度为N似然信息的绝对值和NCL值，其中，所述NCL值的计算公式为：
步骤105-2）根据提取的已知信息的位置，输出位置已知信息的集合P；
步骤105-3）采用如下公式将位置P处的似然信息硬判决后作为新的已知信息，其它位置处的值置为0作为未知信息，并输出长度为N的信息集合B＝[b1,b2,…,bN]；
步骤105-4）在下次迭代时将步骤105-3）输出的集合B中位置P处的值作为已知值进行信息节点与校验节点之间的信息传递。
此外，本发明还提供了一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的系统，所述系统包含：
似然信息获取模块，用于将接收数据以LDPC码的码长为一组，计算该组的似然信息；
初始化模块，用于以得到的似然信息作为初始值，初始化各变量节点；
似然信息更新模块，用于以变量节点的初始值更新校验节点的似然信息，并依据校验节点更新后的似然信息更新变量节点的似然信息；
似然比估计和判决模块，用于基于更新的变量节点的数据进行似然比估计和判决，得到所有N个比特的估计，其中N为LDPC码的码长；
解码判决输出模块，用于根据似然比信息提取可靠的数据位硬判决，将硬判决后的比特信息作为已知信息，更新已知信息的位置和对应的比特值，并重新初始化似然比信息；
根据得到的N个比特的估计判断解码是否成功，当判断得到解码成功或者达到最大迭代次数，则退出迭代并输出判决结果，解码结束；否则继续迭代过程。
上述似然信息为后验似然信息，具体计算公式如下：
其中，xi是第i个发送数据，yi为第i个接收数据，σ2为信道中噪声的方差。
上述似然信息更新模块进一步包含：
校验节点似然信息更新子模块，用于对所有M个校验节点进行消息更新，且消息更新时所需的消息从与它相连的变量节点中获取，计算如下：
其中，1≤j≤M，i∈N(j)，N(j)为与校验节点j相连的变量节点的集合，N(j)\i表示N(j)中除去变量节点i之后的集合，L(gi'j)表示变量节点i从与它相连的校验节点j中获得的似然信息，L(hji)表示校验节点j从与它相连的变量节点i中获得的似然信息；
变量节点似然信息更新子模块，用于进行所有N个变量节点的消息更新，且用于消息更新的消息从与它相连的校验节点中获取，计算如下：
其中，1≤i≤N，j∈M(i)，M(i)为与变量节点i相连的校验节点的集合，M(i)\j为M(i)除去校验节点j之后的集合，L0(i)表示初始的后验似然信息，P和bi的定义见步骤105-3）。
上述似然比估计和判决模块进一步包含：
似然比估计子模块，用于采用如下方式计算似然估计结果：
其中，1≤i≤N且
判决子模块，用于根据似然估计对符号进行判决，公式为：
本发明的优点在于：
1、本发明通过在解码过程中提取更可靠数据作为已知数据，增强可靠数据的作用，从而改善解码性能。
2、本发明方案简单，相对于传统LDPC，几乎没有增加任何复杂度，具有良好的科研应用价值。
3、通过基于似然比信息改善的LDPC码解码方案和传统解码方案的仿真对比，可以证明本发明的算法更优，特别是在衰落信道中，性能有着显著的提高。
4、本发明更为灵活，可以与现有已知的其它LDPC码解码算法相结合，改善系统的可靠性。
总之，本发明特别涉及信道编码技术中的低密度奇偶校验码技术，本发明通过在解码过程中提取更可靠数据作为已知数据，增强可靠数据的作用，从而改善解码性能。仿真表明，本发明提供的技术方案有着更好的性能。另外，相对于传统LDPC码，发明的技术几乎没有增加任何复杂度，易于实现，具有良好的科研应用价值。
附图说明
图1为本发明的解码器流程图；
图2为似然比信息的绝对值与误码率估计的对比图；
图3为将归一化似然信息NCL进行硬判决后，错误比特概率分布及累积分布；
图4为提取已知信息方法的流程图。
图5为随提取次数增加提取的已知信息的示意图。；
图6为基于似然比信息的LDPC码解码器和传统LDPC码解码器在频率选择性信道下的对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的方案进行详细的说明。
图1为本发明的解码器流程图，下面结合图1对本发明的导频辅助的LDPC码解码方案进行详细说明。以下描述中记载的变量节点是指码字的比特位，对应校验矩阵中的一列，校验节点是指码字的校验集，每个校验节点代表一个校验方程，对应校验矩阵的一行。
本发明提出了一种基于似然比信息改善LDPC码性能的解码方法，解码方案包括以下步骤：
步骤1）接收端将获得的数据进行解调，以长度N进行分组计算似然比信息；
对数据的后验似然信息的计算如下：
其中，xi是第i个发送数据，yi为第i个接收数据，σ2为信道中噪声的方差。
步骤2）对每组内的所有N个数据根据后验似然信息对变量节点从校验节点中得到的信息进行初始化；
对N个变量节点从校验节点中获取的信息利用上面计算的后验似然信息进行初始化，具体为：变量节点i从与它相连的校验节点j中得到的似然信息依据如下公式进行初始化：
L(gij)＝L0(i)
其中1≤i≤N，j∈M(i)。
步骤3）对每次迭代过程，首先更新从变量节点到校验节点的消息，然后更新从校验节点到变量节点的消息，其中消息指节点的后验似然信息；
首先，对所有M个校验节点进行消息更新，消息从与它相连的变量节点中获取，计算如下：
其中，1≤j≤M，i∈N(j)，N(j)为与校验节点j相连的变量节点的集合，N(j)\i表示N(j)中除去变量节点i之后的集合，L(gi'j)表示变量节点i从与它相连的校验节点j中获得的似然信息，L(hji)表示校验节点j从与它相连的变量节点i中获得的似然信息；
然后，进行所有N个变量节点的消息更新，消息从与它相连的校验节点中获取，假设提取的已知数据的位置集合为P，长度为N的数据集合为B＝[b1,b2,…,bN]，其中在位置P处的值为对应的已知数据值，在其它位置处的值为0，则计算如下：
其中，1≤i≤N，j∈M(i)，M(i)为与变量节点i相连的校验节点的集合，M(i)\j为M(i)除去校验节点j之后的集合，L0(i)表示初始的后验似然信息。
步骤4)对数据进行似然比估计和判决，得到所有N个比特的估计
对符号进行似然比估计为：其中1≤i≤N且根据似然估计对符号进行判决为：
步骤5）根据似然比信息提取可靠的数据位硬判决后作为已知信息，更新已知信息的位置和对应的比特值，并重新初始化似然比信息，此步骤是算法改善的关键；
将步骤4）得到的似然比信息用于已知数据提取，假设似然比信息用LLR表示，则与误码率Pe之间有下面的关系：
图2为似然比信息的绝对值与误码率估计的对比图。可以看出，当|LLR|大于20时，Pe为10-9，可以忽略不计，因此，满足|LLR|＞20的数据可以被作为已知数据。另外，令归一化似然比信息为图3给出了不同NCL下进行硬判决后，错误比特概率分布及累积分布。从图中可知，当NCL大于0.8时，直接对数据硬判决几乎没有错误发生，因此，本发明提取NCL＞0.8的数据作为已知信息。综上所示，步骤4）提取满足下面要求的数据作为已知信息：
P＝{i:1≤i≤N,|LLR|＞20orNCL＞0.8}。
图4为提取已知信息方法的流程图，实现了步骤5）的算法，根据每次迭代输出的似然信息提取出可靠的已知信息，用于下一次迭代过程。具体为：每次迭代输出长度为N似然信息分别计算其绝对值和NCL值然后根据上式提取已知信息的位置，输出位置的集合P，然后将位置P处的似然信息硬判决后作为已知信息，其它位置处的值置为0作为未知信息，即对i＝1,...,N，输出长度为N的信息集合B＝[b1,b2,…,bN]，最后，在下次迭代是将集合B中位置P处的值作为已知值进行信息节点与校验节点之间的信息传递。
图5给出了提取已知信息的示意图。随着提取次数的增加，获得的可靠的信息也逐渐增加，迭代过程会越来越可靠，因此，提高了解码性能。
步骤6)、计算其中H为LDPC编码器构造的校验矩阵，中的判决结果，如果计算结果为0，或者达到最大迭代次数，则退出迭代并输出判决结果；否则将迭代次数加1，返回步骤3）继续迭代过程。
通过与传统LDPC码的BER性能比较来评估基于似然信息的LDPC码解码器的性能。为了保证对比的公平性，将数据块长度N和编码码率R设为相同，分别为648和3/4。将数据进行调制后发送到信道中。接收端获得数据后，用传统LDPC码和本发明技术分别进行解码，得到性能对比结果。
图6为基于似然比信息的LDPC码解码器和传统LDPC码解码器在频率选择性信道下的对比图，调制方式均采用了BPSK或QPSK。可以看出，本发明的方法的BER性能明显优于传统LDPC码，在误码率10--3时，性能提高超过1dB。
应该说明的是，上面仅仿真了一个例子，可以设置任意的N、R、调制方式和信道进行仿真，由于提取的已知数据提供最可靠的信息，因此，相对于传统LDPC码，基于似然比信息的LDPC码的性能总是较优的。
总之，本发明涉及通信领域，特别涉及信道编码技术中的低密度奇偶校验（LowDensity Parity Check，LDPC）码技术，具体涉及一种基于似然比信息改善LDPC码性能的解码算法。本发明通过在解码过程中提取更可靠数据作为已知数据，增强可靠数据的作用，从而改善解码性能。仿真表明，本发明提供的技术方案有着更好的性能。另外，相对于传统LDPC码，发明的技术几乎没有增加任何复杂度，易于实现，具有良好的科研应用价值。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (8)
1.一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法，所述方法包含：
步骤101)将接收数据以LDPC码的码长为一组，计算该组的似然比信息，得到与LDPC码的码长相同数目的似然比信息；
步骤102)以得到的似然比信息作为初始值，初始化各变量节点，且所述变量节点的数量与LDPC码的码长相等；
步骤103)以变量节点的初始值更新校验节点的似然比信息，并依据校验节点更新后的似然比信息更新变量节点的似然比信息；
步骤104)基于步骤103)中更新的变量节点的数据进行码字符号的似然比信息估计和判决，得到所有N个比特的估计值，其中N为LDPC码的码长；
步骤105)依据步骤103)更新的变量节点的似然比信息提取可靠的数据位，对提取的可靠的数据位进行硬判决，将硬判决后的可靠数据位上的信息作为已知信息，更新已知信息的位置和对应的比特值，并依据更新的已知信息的位置和对应的比特值重新初始化变量节点的似然比信息；
步骤106)根据得到的N个比特的估计值判断接收端解码是否成功，当判断得到解码成功或者达到设定的最大迭代次数时，则退出迭代并输出判决结果，解码结束；否则返回步骤103)继续迭代过程，直至解码成或达到设定的最大迭代次数；
所述步骤105)进一步包含：
步骤105-1)计算某次迭代输出的长度为N的码字符号的似然比信息的绝对值和NCL值，其中，所述NCL值的计算公式为：
步骤105-2)取满足下面要求的数据作为已知信息：
输出已知信息的位置的集合P；
步骤105-3)采用如下公式将位置P处的似然比信息硬判决后作为新的已知信息，其它位置处的值置为0作为未知信息，并输出长度为N的信息集合B＝[b1,b2,…,bN]；
步骤105-4)在下次迭代时将步骤105-3)输出的集合B中位置P处的值作为已知信息进行变量节点与校验节点之间的信息传递。
2.根据权利要求1所述的基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法，其特征在于，所述步骤101)的似然比信息为后验似然比信息，具体计算公式如下：
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其中，xi是发送端的第i个发送数据，yi为接收端的第i个接收数据，σ2为信道中噪声的方差。
3.根据权利要求1所述的基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法，其特征在于，所述步骤103)进一步包含：
步骤103-1)对所有M个校验节点进行似然比信息更新，且用于更新的似然比信息从与各校验节点相连的变量节点中获取，具体公式如下：
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其中，1≤j≤M，i∈N(j)，N(j)为与校验节点j相连的变量节点的集合，N(j)\i表示N(j)中除去变量节点i之后的集合，L(gi'j)表示变量节点i从与它相连的校验节点j中获得的似然比信息，L(hji)表示校验节点j从与它相连的变量节点i中获得的似然比信息；
步骤103-2)进行所有N个变量节点的似然比信息更新，且用于更新的似然比信息从与各变量节点相连的校验节点中获取，具体公式如下：
其中，1≤i≤N，j∈M(i)，M(i)为与变量节点i相连的校验节点的集合，M(i)\j为M(i)除去校验节点j之后的集合，L0(i)表示变量节点初始化得的到似然比信息，提取的已知数据的位置集合为P，长度为N的数据集合为B＝[b1,b2,…,bN]。
4.根据权利要求1所述的基于似然比信息对LDPC编码进行解码的方法，其特征在于，所述步骤104)对码字符号进行似然比信息估计的公式为：
其中，1≤i≤N且
根据似然比估计对码字符号进行判决的公式为：
5.一种基于似然比信息对LDPC编码进行解码的系统，其特征在于，所述系统包含：
似然比信息获取模块，用于将接收数据以LDPC码的码长为一组，计算该组的似然比信息；
初始化模块，用于以得到的似然比信息作为初始值，初始化各变量节点；
似然比信息更新模块，用于以变量节点的初始值更新校验节点的似然比信息，并依据校验节点更新后的似然信息更新变量节点的似然比信息；
似然比信息估计和判决模块，用于基于更新的变量节点的数据进行码字符号的似然比信息估计和判决，得到所有N个比特的估计，其中N为LDPC码的码长；
解码判决输出模块，用于根据似然比信息提取可靠的数据位硬判决，将硬判决后的比特信息作为已知信息，更新已知信息的位置和对应的比特值，并重新初始化似然比信息；
所述解码判决输出模块的具体实现过程为：
步骤105-1)计算某次迭代输出的长度为N的码字符号的似然比信息的绝对值和NCL值，其中，所述NCL值的计算公式为：
步骤105-2)取满足下面要求的数据作为已知信息：
输出已知信息的位置的集合P；
步骤105-3)采用如下公式将位置P处的似然比信息硬判决后作为新的已知信息，其它位置处的值置为0作为未知信息，并输出长度为N的信息集合B＝[b1,b2,…,bN]；
步骤105-4)在下次迭代时将步骤105-3)输出的集合B中位置P处的值作为已知信息进行变量节点与校验节点之间的信息传递；
根据得到的N个比特的估计判断解码是否成功，当判断得到解码成功或者达到最大迭代次数，则退出迭代并输出判决结果，解码结束；否则继续迭代过程。
6.根据权利要求5所述的基于似然比信息对LDPC编码进行解码的系统，其特征在于，所述似然信比息为后验似然比信息，具体计算公式如下：
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>-</mo>
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<mn>2</mn>
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<mn>2</mn>
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<mo>,</mo>
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<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<mi>N</mi>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，xi是第i个发送数据，yi为第i个接收数据，σ2为信道中噪声的方差。
7.根据权利要求5所述的基于似然比信息对LDPC编码进行解码的系统，其特征在于，所述似然比信息更新模块进一步包含：
校验节点似然比信息更新子模块，用于对所有M个校验节点进行消息更新，且更新时所需的似然比信息从与它相连的变量节点中获取，计算如下：
<mrow>
<mi>L</mi>
<mrow>
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<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，1≤j≤M，i∈N(j)，N(j)为与校验节点j相连的变量节点的集合，N(j)\i表示N(j)中除去变量节点i之后的集合，L(gi'j)表示变量节点i从与它相连的校验节点j中获得的似然比信息，L(hji)表示校验节点j从与它相连的变量节点i中获得的似然比信息；
变量节点似然比信息更新子模块，用于进行所有N个变量节点的消息更新，且用于消息更新的消息从与它相连的校验节点中获取，计算如下：
其中，1≤i≤N，j∈M(i)，M(i)为与变量节点i相连的校验节点的集合，M(i)\j为M(i)除去校验节点j之后的集合，L0(i)表示初始的似然比信息，提取的已知数据的位置集合为P，长度为N的数据集合为B＝[b1,b2,…,bN]。
8.根据权利要求5所述的基于似然比信息对LDPC编码进行解码的系统，其特征在于，所述似然比信息估计和判决模块进一步包含：
似然比信息估计子模块，用于采用如下方式计算码字符号的似然比信息估计结果：
其中，1≤i≤N且
判决子模块，用于根据似然比信息估计对码字符号进行判决，公式为：
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