CN104518803A - Cmmb中基于四级流水线的高速qc-ldpc编码器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种CMMB中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器,该编码器包括1个稀疏矩阵与向量的乘法器、1个I型后向迭代电路、1个高密度矩阵与向量的乘法器和1个II型后向迭代电路。稀疏矩阵与向量的乘法器实现稀疏矩阵与向量的乘法运算,高密度矩阵与向量的乘法器实现高密度矩阵与向量的乘法运算,I型和II型后向迭代电路都实现后向迭代运算。整个编码过程划分为4级流水线。本发明提供的CMMB系统中3/4码率高速QC-LDPC编码器具有结构简单、成本低、吞吐量大等优点。
Description
技术领域
本发明涉及信道编码领域,特别涉及一种CMMB系统中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器。
背景技术
低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码是高效的信道编码技术之一,而准循环LDPC(Quasi-Cyclic LDPC,QC-LDPC)码是一种特殊的LDPC码。QC-LDPC码的生成矩阵G和校验矩阵H都是由循环矩阵构成的阵列,具有分段循环的特点,故被称为QC-LDPC码。循环矩阵的首行是末行循环右移1位的结果,其余各行都是其上一行循环右移1位的结果,因此,循环矩阵完全由其首行来表征。通常,循环矩阵的首行被称为它的生成多项式。
CMMB标准采用了系统形式的LDPC码,通过行列交换,生成矩阵和校验矩阵都可被变换为准循环形式,其生成矩阵G的左半部分是一个单位矩阵,右半部分是由e×c个b×b阶循环矩阵Gi,j(0≤i<e,e≤j<t,t=e+c)构成的阵列,如下所示:
其中,I是b×b阶单位矩阵,0是b×b阶全零矩阵。G的连续b行和b列分别被称为块行和块列。由式(1)可知,G有e块行和t块列。CMMB标准采用了一种码率η=3/4的QC-LDPC码,对于该码,t=36,e=27,c=9,b=256。
CMMB标准中3/4码率QC-LDPC编码器的现有解决方案是基于9个I型移位寄存器加累加器(Type-I Shift-Register-Adder-Accumulator,SRAA-I)电路的串行编码器。由9个SRAA-I电路构成的串行编码器,在6912个时钟周期内完成编码。该方案需要4608个寄存器、2304个二输入与门和2304个二输入异或门,还需要62208比特ROM存储循环矩阵的生成多项式。该方案有两个缺点:一是需要大量存储器,导致电路成本高;二是串行输入信息比特,编码速度慢。
发明内容
CMMB系统中3/4码率QC-LDPC编码器的现有实现方案存在成本高、编码速度慢的缺点,针对这些技术问题,本发明提供了一种基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器。
如图2所示,CMMB系统中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器主要由4部分组成:稀疏矩阵与向量的乘法器、I型后向迭代电路、高密度矩阵与向量的乘法器和II型后向迭代电路。编码过程分4步完成:第1步,使用稀疏矩阵与向量的乘法器计算向量f和w;第2步,使用I型后向迭代电路计算向量q和x;第3步,使用高密度矩阵与向量的乘法器计算部分校验向量px;第4步,使用II型后向迭代电路计算向量y,y与向量q异或得到部分校验向量py,从而得到校验向量p=(px,py)。
本发明提供的CMMB系统中3/4码率高速QC-LDPC编码器结构简单,能在显著提高编码速度的条件下,减少存储器,从而降低成本,提高吞吐量。
关于本发明的优势与方法可通过下面的发明详述及附图得到进一步的了解。
附图说明
图1是行列交换后近似下三角校验矩阵的结构示意图;
图2是基于四级流水线的QC-LDPC编码过程;
图3是循环左移累加器RLA电路的功能框图;
图4是由1个RLA电路构成的一种高密度矩阵与向量的乘法器;
图5是稀疏矩阵与向量的乘法器;
图6给出了稀疏矩阵与向量的乘法器中各个多输入异或门与寄存器的连接关系;
图7是I型后向迭代电路;
图8给出了矩阵Q中非零循环矩阵所在的块位置及其循环右移位数;
图9是II型后向迭代电路;
图10给出了矩阵Y中非零循环矩阵所在的块位置及其循环右移位数;
图11总结了编码器各编码步骤以及整个编码过程所需的硬件资源和处理时间。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例作详细阐述,以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解,从而对本发明的保护范围作出更为清楚明确的界定。
循环矩阵的行重和列重相同,记作w。如果w=0,那么该循环矩阵是全零矩阵。如果w=1,那么该循环矩阵是可置换的,称为置换矩阵,它可通过对单位矩阵I循环右移若干位得到。QC-LDPC码的校验矩阵H是由c×t个b×b阶循环矩阵Hj,k(1≤j≤c,1≤k≤t,t=e+c)构成的如下阵列:
通常情况下,校验矩阵H中的任一循环矩阵要么是全零矩阵(w=0)要么是置换矩阵(w=1)。令循环矩阵Hj,k的首行gj,k=(gj,k,1,gj,k,2,…,gj,k,b)是其生成多项式,其中gj,k,m=0或1(1≤m≤b)。因为H是稀疏的,所以gj,k只有1个‘1’,甚至没有‘1’。
对于CMMB系统中3/4码率的QC-LDPC码,H的前27块列对应的是信息向量a,后9块列对应的是校验向量p。以256比特为一段,信息向量a被等分为27段,即a=(a1,a2,…,a27);校验向量p被等分为9段,即p=(p1,p2,…,p9)。
对校验矩阵H进行行交换和列交换操作,将其变换成近似下三角形状HALT,如图1所示。在图1中,所有矩阵的单位都是b=256比特而不是1比特。A是由6×27个256×256阶循环矩阵构成,B是由6×3个256×256阶循环矩阵构成,T是由6×6个256×256阶循环矩阵构成,C是由3×27个256×256阶循环矩阵构成,D是由3×3个256×256阶循环矩阵构成,E是由3×6个256×256阶循环矩阵构成。T是下三角矩阵,u=3反映了校验矩阵HALT与下三角矩阵的接近程度。在图1中,矩阵A和C对应信息向量a,矩阵B和D对应一部分校验向量px=(p1,p2,p3),矩阵T和E则对应余下的校验向量py=(p4,p5,…,p9)。p=(px,py)。上述矩阵和向量满足如下关系:
px Τ=Φ(ET-1AaΤ+CaΤ) (3)
py Τ=T-1(AaΤ+Bpx Τ) (4)
其中,Φ=(ET-1B+D)-1,上标Τ和-1分别表示转置和逆。众所周知,循环矩阵的逆、乘积、和仍然是循环矩阵。因此,Φ也是由循环矩阵构成的阵列。虽然矩阵E、T、B和D都是稀疏矩阵,但通常情况下Φ不再稀疏而是高密度的。
令fT=AaT,qT=T–1fT,wT=CaT,xT=EqT+wT,px T=ΦxT,yT=T–1Bpx T以及py T=qT+yT。向量f和w可由下式计算得到:
其中,
qT=T–1fT和xT=EqT+wT可构成如下矩阵等式:
其中,
一旦计算得出px,yT=T–1Bpx T可改写为:
[B T][px y]Τ=Y[px y]Τ=0 (9)
其中,
Y=[B T] (10)
因为Q和Y与T一样都是下三角矩阵,所以式(7)中的[q x]和式(9)中的y都可采用后向迭代的计算方式。
Φ涉及高密度矩阵与向量的乘法,F涉及稀疏矩阵与向量的乘法,而Q和Y涉及后向迭代计算。根据以上讨论,可给出一种基于四级流水线的QC-LDPC编码过程,如图2所示。
px T=ΦxT等价于px=xΦT。令x=(x1,x2,…,xu×b)。定义u比特向量sn=(xn,xn+b,…,xn+(u-1)×b),其中1≤n≤b。令Φj(1≤j≤u)是由ΦT的第j块列中所有循环矩阵生成多项式构成的u×b阶矩阵。则有
pj=(…((0+s1Φj)ls(1)+s2Φj)ls(1)+…+sbΦj)ls(1) (11)
其中,上标ls(1)表示循环左移1位。
由式(11)可得到一种循环左移累加器(Rotate-Left-Accumulator,RLA)电路,如图3所示。查找表的索引是u比特向量sn,查找表Lj事先存储可变的u比特向量与固定的Φj的所有可能乘积,故需2ub比特的只读存储器(Read-Only Memory,ROM)。b比特寄存器R1,R2,…,Ru分别用于缓冲向量x的向量段x1,x2,…,xu,b比特寄存器Ru+j用于存储px的校验段pj。1个RLA电路计算向量pj需要b个时钟周期。
对于CMMB系统,使用3个RLA电路计算px=(p1,p2,p3)是一种合理方案,如图4所示的高密度矩阵与向量的乘法器。高密度矩阵与向量的乘法器由3个查找表L1,L2,L3、6个256比特寄存器R3,1,R3,2,…,R3,6和3个256位二输入异或门X3,1,X3,2,X3,3组成。查找表L1,L2,L3分别存储可变的3比特向量与固定的矩阵Φ1,Φ2,Φ3的所有可能乘积,寄存器R3,1,R3,2,R3,3分别用于缓冲向量x的向量段x1,x2,x3,寄存器R3,4,R3,5,R3,6分别用于存储px的校验段p1,p2,p3。3个RLA电路需使用768个二输入异或门,6144比特的ROM和1536个寄存器。3个RLA电路计算向量px需要256个时钟周期。使用高密度矩阵与向量的乘法器计算向量px的步骤如下:
第1步,清零寄存器R3,4,R3,5,R3,6,输入向量段x1,x2,x3,将它们分别存入寄存器R3,1,R3,2,R3,3中;
第2步,寄存器R3,1,R3,2,R3,3同时循环左移1次,异或门X3,1,X3,2,X3,3分别对查找表L1,L2,L3的输出和寄存器R3,4,R3,5,R3,6的内容进行异或,异或结果被循环左移1次后分别存回寄存器R3,4,R3,5,R3,6;
第3步,重复第2步256次,完成后,寄存器R3,4,R3,5,R3,6存储的内容分别是校验段p1,p2,p3,它构成了部分校验向量px。
令f=(f1,f2,…,f6)和w=(f7,f8,f9),则[f w]=(f1,f2,…,f9)。由式(5)可知,fj是矩阵F的第j块行与aT的乘积,即
其中,1≤i≤27,1≤j≤9。fj的第n比特fj,n(1≤n≤256)为
其中,上标rs(n–1)和ls(n–1)分别表示循环右移n–1位和循环左移n–1位。既然任一循环矩阵生成多项式gj,i只有少量的‘1’甚至是全零,那么式(13)中的内积可通过对循环左移寄存器的抽头求和来实现,如图5所示的稀疏矩阵与向量的乘法器。稀疏矩阵与向量的乘法器由36个256比特寄存器R1,1,R1,2,…,R1,36和9个多输入异或门X1,1,X1,2,…,X1,9组成。寄存器R1,1,R1,2,…,R1,27用于加载和循环左移信息段a1,a2,…,a27,寄存器R1,28,R1,29,…,R1,36用于存储[f w]的向量段f1,f2,…,f9。图5中的稀疏连接取决于矩阵F中的所有循环矩阵生成多项式。如果gj,i,m=1(1≤m≤256),那么信息段ai的第m比特连接到异或门X1,j。因此,寄存器R1,i的所有抽头取决于矩阵F第i块列中所有循环矩阵生成多项式的非零元素所在位置,而多输入异或门X1,j的输入取决于矩阵F第j块行中所有循环矩阵生成多项式的非零元素所在位置。图6给出了稀疏矩阵与向量的乘法器中各个多输入异或门与寄存器的连接关系。既然F中的所有循环矩阵生成多项式共有α=77个‘1’,那么稀疏矩阵与向量的乘法器需要使用(α–c)=68个二输入异或门同时计算f1,n,f2,n,…,f9,n。f和w可在256个时钟周期内计算完毕。使用稀疏矩阵与向量的乘法器计算向量f和w的步骤如下:
第1步,输入信息段a1,a2,…,a27,将它们分别存入寄存器R1,1,R1,2,…,R1,27中;
第2步,寄存器R1,1,R1,2,…,R1,27同时循环左移1次,异或门X1,1,X1,2,…,X1,9分别将异或结果左移入寄存器R1,28,R1,29,…,R1,36中;
第3步,重复第2步256次,完成后,寄存器R1,28,R1,29,…,R1,36存储的内容分别是向量段f1,f2,…,f9,它们构成了向量f和w。
式(7)隐含了后向迭代操作,必须逐段求解向量q和x。定义[q x]=(q1,q2,…,q9),并初始化为全零。首先,q1恰好等于f1。其次,q2是矩阵Q的第2块行与向量[q x]T之积与f2的模2和。然后,q3是矩阵Q的第3块行与向量[q x]T之积与f3的模2和。重复上述过程,直到算完q9为止,如图7所示的I型后向迭代电路。I型后向迭代电路由9个256比特寄存器R2,1,R2,2,…,R2,9和8个多输入模2加法器A2,2,A2,3,…,A2,9组成。
以计算qj(1≤j≤9)为例。校验矩阵H中的非零循环矩阵通常是单位矩阵的循环右移版本。假设矩阵Q的第j块行中有N个非零循环矩阵,它们的循环右移位数分别是sj,k1,sj,k2,…,sj,kN(1≤k1,k2,…,kN<j)。则,
因为N很小,所以式(14)可由一个对输入循环左移的多输入模2加法器在1个时钟周期内计算完毕。因此,计算向量[q x]共需9个时钟周期。既然矩阵Q中共有β=21个非零循环矩阵,那么I型后向迭代电路需使用(β–c)b=3072个二输入异或门。
矩阵Q是由9×9个256×256阶循环矩阵Qj,k(1≤j≤9,1≤k≤9)构成的阵列。非零循环矩阵Qj,k相对于256×256阶单位矩阵的循环右移位数是sj,k,0≤sj,k<256。为便于描述,全零循环矩阵相对于256×256阶循环矩阵的循环右移位数记作sj,k=‘-’。在图7中,非零循环矩阵Qj,k对应的向量段qk被循环左移sj,k位后送入多输入模2加法器A2,j中与向量段fj进行异或运算,全零循环矩阵对应的向量段不参与异或运算,A2,j的计算结果是qj,存入寄存器R2,j中。图8给出了矩阵Q中非零循环矩阵所在的块位置及其循环右移位数。使用I型后向迭代电路计算向量q和x的步骤如下:
第1步,输入向量段f1,将向量段q1=f1存入寄存器R2,1中;
第2步,输入向量段fj,非零循环矩阵Qj,k对应的向量段qk被循环左移sj,k位后送入多输入模2加法器A2,j中与向量段fj进行异或运算,异或结果qj被存入寄存器R2,j中,其中,2≤j≤9,1≤k<j,0≤sj,k<256;
第3步,以1为步长递增改变j的取值,重复第2步8次,最终,寄存器R2,1,R2,2,…,R2,9存储的分别是向量段q1,q2,…,q9,它们构成了向量q和x。
式(9)也隐含了后向迭代操作,必须逐段求解向量y。定义y=(y1,y2,…,y6),并初始化为全零。首先,y1是矩阵Y的第1块行与向量[px y]T之积。其次,y2是矩阵Y的第2块行与向量[px y]T之积。重复上述过程,直到算完y6为止,如图9所示的II型后向迭代电路。II型后向迭代电路由9个256比特寄存器R4,1,R4,2,…,R4,9和6个多输入模2加法器A4,1,A4,2,…,A4,6组成。计算向量y共需6个时钟周期。既然矩阵Y中共有ξ=14个非零循环矩阵,那么II型后向迭代电路需使用(ξ–2c+2u)b=512个二输入异或门。矩阵Y是由6×9个256×256阶循环矩阵Yj,k(1≤j≤6,1≤k≤9)构成的阵列。非零循环矩阵Yj,k相对于256×256阶单位矩阵的循环右移位数是sj,k,0≤sj,k<256。图10给出了矩阵Y中非零循环矩阵所在的块位置及其循环右移位数。使用II型后向迭代电路计算向量y的步骤如下:
第1步,输入校验段p1,p2,p3,将它们分别存入寄存器R4,7,R4,8,R4,9中;
第2步,非零循环矩阵Yj,k对应的向量段pk或yk被循环左移sj,k位后送入多输入模2加法器A4,j中进行异或运算,异或结果yj被存入寄存器R4,j中,其中,1≤j≤6,1≤k<1+j,0≤sj,k<256;
第3步,以1为步长递增改变j的取值,重复第2步6次,最终,寄存器R4,1,R4,2,…,R4,6存储的分别是向量段y1,y2,…,y6,它们构成了向量y。
本发明提供了一种基于四级流水线的高速QC-LDPC编码方法,适用于CMMB系统中的3/4码率QC-LDPC码,其编码步骤描述如下:
第1步,使用稀疏矩阵与向量的乘法器计算向量f和w;
第2步,使用I型后向迭代电路计算向量q和x;
第3步,使用高密度矩阵与向量的乘法器计算部分校验向量px;
第4步,使用II型后向迭代电路计算向量y,y与向量q异或得到部分校验向量py,从而得到校验向量p=(px,py)。
图11总结了编码器各编码步骤以及整个编码过程所需的硬件资源消耗和处理时间。
从图11不难看出,流水线充满时,整个编码过程共需max(t–c+b,c,u+b)=283个时钟周期,少于基于9个SRAA-I电路的串行编码方法所需的6912个时钟周期。前者的编码速度是后者的24.4倍。
CMMB标准中3/4码率QC-LDPC编码器的现有解决方案需要4608个寄存器、2304个二输入与门和2304个二输入异或门,还需要62208比特ROM存储循环矩阵的生成多项式。而本发明需要15360个寄存器、0个二输入与门和4420个二输入异或门,只需要6144比特ROM。
综上可见,与传统的串行SRAA法相比,本发明具有编码速度快、存储器消耗少等优点。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式之一,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内,可不经过创造性劳动想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种CMMB中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器,3/4码率QC-LDPC码的校验矩阵H是由c×t个b×b阶循环矩阵构成的阵列,其中,c=9,t=36,b=256,e=t-c=27,校验矩阵H通过行列交换变换成近似下三角形状,可划分为6个子矩阵, A是由9×27个b×b阶循环矩阵构成,B是由9×3个b×b阶循环矩阵构成,下三角矩阵T是由9×9个b×b阶循环矩阵构成,C是由3×27个b×b阶循环矩阵构成,D是由3×3个b×b阶循环矩阵构成,E是由3×9个b×b阶循环矩阵构成,Φ=(ET-1B+D)-1是由3×3个b×b阶循环矩阵构成,Φj是由ΦT的第j块列中所有循环矩阵生成多项式构成的3×b阶矩阵,其中,上标Τ和-1分别表示转置和逆,1≤j≤3, 是由9×9个b×b阶循环矩阵Qj,k构成,其中,I是单位矩阵,0是全零矩阵,1≤j≤9,1≤k≤9,非零循环矩阵Qj,k相对于b×b阶单位矩阵的循环右移位数是sj,k,其中,0≤sj,k<b,Y=[B T]是由6×9个b×b阶循环矩阵Yj,k构成,其中,1≤j≤6,1≤k≤9,非零循环矩阵Yj,k相对于b×b阶单位矩阵的循环右移位数是sj,k,其中,0≤sj,k<b,A和C对应信息向量a,矩阵B和D对应一部分校验向量px,矩阵T和E则对应余下的校验向量py,校验向量p=(px,py),以b比特为一段,信息向量a被等分为27段,即a=(a1,a2,…,a27),校验向量p被等分为9段,即p=(p1,p2,…,p9),px=(p1,p2,p3),py=(p4,p5,…,p9),向量f被等分为6段,即f=(f1,f2,…,f6),向量w被等分为3段,即w=(f7,f8,f9),[f w]=(f1,f2,…,f9),向量q被等分为6段,即q=(q1,q2,…,q6),向量x被等分为3段,即x=(p7,p8,p9),[q x]=(q1,q2,…,q9),向量y被等分为6段,即y=(y1,y2,…,y6),其特征在于,所述编码器包括以下部件:
稀疏矩阵与向量的乘法器,由36个256比特寄存器R1,1,R1,2,…,R1,36和9个多输入异或门X1,1,X1,2,…,X1,9组成,用于计算向量f和w;
I型后向迭代电路,由9个256比特寄存器R2,1,R2,2,…,R2,9和8个多输入模2加法器A2,2,A2,3,…,A2,9组成,用于计算向量q和x;
高密度矩阵与向量的乘法器,由3个查找表L1,L2,L3、6个256比特寄存器R3,1,R3,2,…,R3,6和3个256位二输入异或门X3,1,X3,2,X3,3组成,用于计算部分校验向量px,查找表L1,L2,L3分别存储可变的3比特向量与固定的矩阵Φ1,Φ2,Φ3的所有可能乘积;
II型后向迭代电路,由9个256比特寄存器R4,1,R4,2,…,R4,9和6个多输入模2加法器A4,1,A4,2,…,A4,6组成,用于计算向量y,y与向量q异或得到部分校验向量py,从而得到校验向量p=(px,py)。
2.根据权利要求1所述的一种CMMB中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器,其特征在于,所述稀疏矩阵与向量的乘法器计算向量f和w的步骤如下:
第1步,输入信息段a1,a2,…,a27,将它们分别存入寄存器R1,1,R1,2,…,R1,27中;
第2步,寄存器R1,1,R1,2,…,R1,27同时循环左移1次,异或门X1,1,X1,2,…,X1,9分别将异或结果左移入寄存器R1,28,R1,29,…,R1,36中;
第3步,重复第2步256次,完成后,寄存器R1,28,R1,29,…,R1,36存储的内容分别是向量段f1,f2,…,f9,它们构成了向量f和w。
3.根据权利要求1所述的一种CMMB中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器,其特征在于,所述I型后向迭代电路计算向量q和x的步骤如下:
第1步,输入向量段f1,将向量段q1=f1存入寄存器R2,1中;
第2步,输入向量段fj,非零循环矩阵Qj,k对应的向量段qk被循环左移sj,k位后送入多输入模2加法器A2,j中与向量段fj进行异或运算,异或结果qj被存入寄存器R2,j中,其中,2≤j≤9,1≤k<j,0≤sj,k<256;
第3步,以1为步长递增改变j的取值,重复第2步8次,最终,寄存器R2,1,R2,2,…,R2,9存储的分别是向量段q1,q2,…,q9,它们构成了向量q和x。
4.根据权利要求1所述的一种CMMB中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器,其特征在于,所述高密度矩阵与向量的乘法器计算向量px的步骤如下:
第1步,清零寄存器R3,4,R3,5,R3,6,输入向量段x1,x2,x3,将它们分别存入寄存器R3,1,R3,2,R3,3中;
第2步,寄存器R3,1,R3,2,R3,3同时循环左移1次,异或门X3,1,X3,2,X3,3分别对查找表L1,L2,L3的输出和寄存器R3,4,R3,5,R3,6的内容进行异或,异或结果被循环左移1次后分别存回寄存器R3,4,R3,5,R3,6;
第3步,重复第2步256次,完成后,寄存器R3,4,R3,5,R3,6存储的内容分别是校验段p1,p2,p3,它构成了部分校验向量px。
5.根据权利要求1所述的一种CMMB中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码器,其特征在于,所述II型后向迭代电路计算向量y的步骤如下:
第1步,输入校验段p1,p2,p3,将它们分别存入寄存器R4,7,R4,8,R4,9中;
第2步,非零循环矩阵Yj,k对应的向量段pk或yk被循环左移sj,k位后送入多输入模2加法器A4,j中进行异或运算,异或结果yj被存入寄存器R4,j中,其中,1≤j≤6,1≤k<1+j,0≤sj,k<256;
第3步,以1为步长递增改变j的取值,重复第2步6次,最终,寄存器R4,1,R4,2,…,R4,6存储的分别是向量段y1,y2,…,y6,它们构成了向量y。
6.一种CMMB中基于四级流水线的高速QC-LDPC编码方法,3/4码率QC-LDPC码的校验矩阵H是由c×t个b×b阶循环矩阵构成的阵列,其中,c=9,t=36,b=256,e=t-c=27,校验矩阵H通过行列交换变换成近似下三角形状,可划分为6个子矩阵, A是由9×27个b×b阶循环矩阵构成,B是由9×3个b×b阶循环矩阵构成,下三角矩阵T是由9×9个b×b阶循环矩阵构成,C是由3×27个b×b阶循环矩阵构成,D是由3×3个b×b阶循环矩阵构成,E是由3×9个b×b阶循环矩阵构成,Φ=(ET-1B+D)-1是由3×3个b×b阶循环矩阵构成,Φj是由ΦT的第j块列中所有循环矩阵生成多项式构成的3×b阶矩阵,其中,上标Τ和-1分别表示转置和逆,1≤j≤3, 是由9×9个b×b阶循环矩阵Qj,k构成,其中,I是单位矩阵,0是全零矩阵,1≤j≤9,1≤k≤9,非零循环矩阵Qj,k相对于b×b阶单位矩阵的循环右移位数是sj,k,其中,0≤sj,k<b,Y=[B T]是由6×9个b×b阶循环矩阵Yj,k构成,其中,1≤j≤6,1≤k≤9,非零循环矩阵Yj,k相对于b×b阶单位矩阵的循环右移位数是sj,k,其中,0≤sj,k<b,A和C对应信息向量a,矩阵B和D对应一部分校验向量px,矩阵T和E则对应余下的校验向量py,校验向量p=(px,py),以b比特为一段,信息向量a被等分为27段,即a=(a1,a2,…,a27),校验向量p被等分为9段,即p=(p1,p2,…,p9),px=(p1,p2,p3),py=(p4,p5,…,p9),向量f被等分为6段,即f=(f1,f2,…,f6),向量w被等分为3段,即w=(f7,f8,f9),[f w]=(f1,f2,…,f9),向量q被等分为6段,即q=(q1,q2,…,q6),向量x被等分为3段,即x=(p7,p8,p9),[q x]=(q1,q2,…,q9),向量y被等分为6段,即y=(y1,y2,…,y6),其特征在于,所述编码方法包括以下步骤:
第1步,使用稀疏矩阵与向量的乘法器计算向量f和w;
第2步,使用I型后向迭代电路计算向量q和x;
第3步,使用高密度矩阵与向量的乘法器计算部分校验向量px;
第4步,使用II型后向迭代电路计算向量y,y与向量q异或得到部分校验向量py,从而得到校验向量p=(px,py)。
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