CN105680876B - 基于v2c动态选择策略的ldpc码动态异步更新方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法，在变量节点的点残差和变量节点到校验节点的边残差中，利用三重判定可以动态地选出最不稳定的变量节点和最不可靠的边信息来优先进行更新。本发明不单纯依靠残差为量度，而是设置了稳定性判据的条件，充分利用了译码过程中消息变化的动态特性，快速准确地定位出最不可靠的消息，可以为基于变量节点和变量节点到校验节点消息残差的动态异步更新方法提供更加合理的消息更新顺序，从而使得所提的方法可以合理地分配计算资源来加快收敛速度，提升译码性能。

Description

基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法。
背景技术
19世纪60年代，Gallager首次提出LDPC码，也即二进制低密度奇偶校验码。自LDPC码在1996年被重新发现以后，LDPC码就得到了学术界和工业界的广泛关注。在这十几年的研究过程中，LDPC码的优异性能逐步展现出来。LDPC码是一类具有交织特性的线性分组码，不用引入交织器就有很好的抗突发错误性能，可避免时延。码字本身的稀疏性使得LDPC码的译码复杂度较低，具有较低的误码平底。从码字的构造到译码算法优化以及最后的性能分析，LDPC码拥有一套系统的优化设计方法。LDPC码具有极高地应用前景，目前LDPC码已经被WiMAX、UWB、卫星数字视频、10G Base-T等列为标准编码方式，在未来LDPC码还将广泛应用于卫星通信、海洋探测、光传输、量子保密通信、全息存储等方面。
在LDPC码的译码方法方面，从消息更新的调度来看，主要分为三种不同的消息更新策略：同步消息更新策略、固定顺序异步更新策略和动态异步消息更新策略。动态异步消息更新策略是三种策略中收敛速度最快，纠错性能最好的，非常适合应用于需要快速译码的场合。2007年，Casado等人提出了一种基于残差的置信传播算法即RBP算法，把残差值的大小作为动态异步更新算法中的量度，根据残差的大小动态的选择要更新的消息，没有固定的更新顺序，可以集中计算资源优先更新那些最不稳定的节点消息。RBP算法是一个贪婪性较高的算法，每次都优先更新具有最大残差的边信息。为了降低RBP算法的贪婪性，Casado在RBP算法的基础上提出了贪婪性较低的NWRBP算法。后来Kim等人提出了一种基于变量节点到校验节点的VC RBP译码算法，该方法使用变量节点到校验节点的残差作为选择策略，以降低贪婪性的影响。接着，Liu等人先后提出了一种基于消息相对残余度的EDS-LBP译码算法和基于变量节点到校验节点消息残差的智能动态IVC RBP译码算法，这两种算法在纠错性能和收敛速度方面都得到了提升。Lee等人针对动态异步更新算法的消息更新的不公平性以及算法的贪婪性进行了相应的改善，尽管性能优异，但动态异步更新算法仍存在一些不足之处。目前，LDPC码的研究者仍然对动态异步更新算法进行深入的研究，以求得更大的性能突破。
动态异步更新算法动态地调整消息更新顺序，动态分配资源会导致消息更新的不公平性。在一次译码迭代中，有些消息会被更新很多次而有些消息的更新次数较少甚至没有被更新，过多或过少的更新都会影响算法的纠错性能和收敛速度。动态选择策略决定着译码过程中消息的更新次序，是动态异步更新算法中至关重要的一部分，但是这方面的研究却很少。目前绝大多数的动态异步更新算法都是根据消息更新前后残差的大小作为消息动态更新的量度，认为残差越大的信息其可靠性越小，应当优先更新。在基于变量节点的点残差和变量节点到校验节点的边残差中，其动态选择策略都是选择残差为量度，但是单纯依靠残差的动态选择策略在一定程度上有失准确性，会对不可靠信息造成误判。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法，其相应的V-VCRBP算法也被公开。它充分利用了译码过程中消息的动态变化特性，快速准确地定位最不可靠的消息，可以为动态异步更新方法提供更加合理的消息更新顺序，从而使得方法合理分配计算资源，加快了收敛速度，提升了译码性能。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法(也即V-VCRBP算法)，在变量节点的点残差和变量节点到校验节点的边残差中，采用了三重判定的动态选择策略选出最不稳定的变量节点和最不可靠的V2C边信息进行更新，包括步骤如下：
S11.根据稳定性判据对所有变量节点进行判定，若存在不稳定的变量节点则从中找出残差最大的不稳定的变量节点，否则就从所有变量节点中找出具有最大残差的变量节点；其中，稳定性判据是在LDPC码的迭代译码方法中，若一个变量节点的LLR值符号在连续三次迭代后保持不变，则称该变量节点是稳定的；
S12.从最大残差的变量节点出发，寻找残差最大的V2C边信息；
S13.点残差最大的不稳定变量节点和边残差最大的边将在动态异步更新方法中优先被更新；
其中，边残差和点残差的计算公式为r(mk)＝||f(mk)-mk||，当r(mk)是边残差时，mk和f(mk)分别表示更新前后的边信息；当r(mk)是点残差时，mk和f(mk)分别表示更新前后变量节点的LLR值。
本发明中基于三重判定的动态选择策略，开始在大范围内搜索不可靠信息，经过稳定性判据条件之后缩小了搜索范围，通过变量节点最大点残差的条件过滤后进一步缩小了搜索范围，最终只需计算比较与残差最大的不稳定变量节点相关联的边残差来确定最不稳定的边信息。此外，边残差和点残差利用了前后两次译码信息，稳定性判据利用了连续三次译码后的判决信息。新的动态选择策略充分利用了译码过程中信息的动态特性，通过层层筛选更加准确快速地为动态异步更新方法提供消息的更新次序，进一步加快收敛速度，提高译码性能。
具体地，本发明将三重判定的动态选择策略具体应用在变量节点的点残差和变量节点到校验节点的边残差中，具体步骤包括如下：
S21.用稳定性判据对所有变量节点进行判定；若存在不满足稳定性判据的变量节点，则从不稳定变量节点集合N1中找出具有最大残差的不稳定变量节点；若所有变量节点都满足稳定性判据，则从稳定变量节点集合N2中找出具有最大残差的变量节点，然后执行S22；
S22.从S21中找出的残差最大的变量节点vi出发，找出所有与它相连的校验节点集合Sj＝{cj|cj∈N(vi)}，对所有的cj∈Sj计算残差最大的变量节点vi到校验节点的边残差，并从中找出具有最大边残差的边vi2cj；此处的边vi2cj也即S12所要寻找的残差最大的V2C边；
S23.把从S21到S22中寻找到的最大残差的变量节点vi和边vi2co作为最终的最不稳定的变量节点和最不可靠的边，以便在译码方法中优先被更新；
其中，N(vi)表示与变量节点vi相连的所有校验节点的集合。
本发明中，在一次迭代中一个消息更新过程的更新步骤包括如下：
S31.根据三重判定的动态选择策略选出最不稳定的变量节点vi和最不可靠的边vi2co，更新除具有最大边残差的边vi2co所对应的校验节点co外所有与vi相连的校验节点到变量节点vi的消息，即对所有ca∈N(vi)\co更新消息
S32.此时变量节点vi已是更新后的节点，更新变量节点vi到S31中提及的校验节点co的消息为避免变量节点vi和边vi2co在下次迭代中继续被选中，将残差和均置为0；
S33.除变量节点vi外，对除去变量节点vi外所有与校验节点co相连的变量节点，N(co)\vi，更新校验节点co到这些变量节点的边信息，即对所有vb∈N(co)\vi更新消息
其中，N(vi)\co表示除校验节点co外，与变量节点vi相连的所有校验节点的集合；N(co)\vi表示除变量节点vi外，与校验节点co相连的所有变量节点的集合；表示变量节点vi的点残差；表示变量节点vi到校验节点co的边残差；表示变量节点vi传递给校验节点co的信息；表示校验节点co传递给变量节点vb的信息。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：本发明不单纯依靠残差为量度，而是设置了稳定性判据，充分利用了译码过程中变化消息的动态特性，快速而准确地定位出了最不可靠的消息，可以为基于变量节点和变量节点到校验节点消息残差的动态异步更新方法提供更加合理的消息更新顺序，从而使得方法合理分配计算资源，加快了收敛速度，提升了译码性能。
附图说明
图1：本发明三重判定的动态选择策略流程图；
图2：本发明基于V2C动态选择策略流程图；
图3：本发明基于V2C动态选择策略中最不可靠边的选择示意图；
图4：本发明V-VCRBP译码算法示意图；
图5：1/2-(576,288)LDPC码的纠错性能对比；
图6：1/2-(1152,576)LDPC码的纠错性能对比；
图7：1/2-(576,288)LDPC码在信噪比为2.5dB时收敛性能对比。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
如图1，为本发明基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法提出的三重判定的动态选择策略流程图。
S11.根据稳定性判据对所有变量节点进行判定，若存在不稳定的变量节点则从中找出残差最大的不稳定的变量节点，否则就从所有变量节点中找出具有最大残差的变量节点；其中，稳定性判据是在LDPC码的迭代译码方法中，若一个变量节点的LLR值符号在连续三次迭代后保持不变，则称该变量节点是稳定的；
S12.从具有最大点残差的变量节点出发，寻找具有最大边残差的V2C边信息；
S13.点残差最大的不稳定变量节点和边残差最大的边将在动态异步更新方法中优先被更新；
其中，边残差和点残差的计算公式为r(mk)＝||f(mk)-mk||，当r(mk)是边残差时，mk和f(mk)分别表示更新前后的边信息；当r(mk)是点残差时，mk和f(mk)分别表示更新前后变量节点的LLR值。
如图2，根据稳定性判据、变量节点的点残差和变量节点到校验节点的边残差这三个条件层层搜索的过程，最终获得最不稳定的变量节点和最不可靠的边信息，并在译码方法中优先处理。具体步骤如下：
S21.用稳定性判据对所有变量节点进行判定；若存在不满足稳定性判据的变量节点，则从不稳定变量节点集合N1中找出具有最大残差的不稳定变量节点；若所有变量节点都满足稳定性判据，则从稳定变量节点集合N2中找出具有最大残差的变量节点，然后执行S22；
S22.从S21中找出的残差最大的变量节点vi出发，找出所有与它相连的校验节点集合Sj＝{cj|cj∈N(vi)}，对所有的cj∈Sj计算残差最大的变量节点vi到校验节点的边残差，并从中找出具有最大边残差的边vi2co；
S23.把从S21到S22中寻找到的最大残差的变量节点vi和边vi2co作为最终的最不稳定的变量节点和最不可靠的边，以便在译码方法中优先被更新；
其中，N(vi)表示与变量节点vi相连的所有校验节点的集合。
本发明中，稳定性判据将所有的变量节点分为了两部分，在搜索最不稳定的变量节点时只需在不满足稳定性判据的那部分变量节点中选择具有最大点残差的变量节点即可。只有所有的变量节点都满足稳定性判据，即图2中时，才会从所有稳定的变量节点中选取残差最大的变量节点作为优先更新的点。
经过稳定性判据和最大变量节点消息点残差的筛选，使得变量节点到校验节点(V2C)边残差的计算与比较范围缩小了很多。在定位最不可靠的边vi2co信息时，搜索范围更是大大缩小到与最不稳定的变量节点相连的边的个数。假设变量节点vi是最不稳定的要优先更新的变量节点，最大的边vi2co边残差是从变量节点vi出发的三条边中进行搜索的，如图3中的虚线部分。这样经过多重条件的判定与筛选可以更加快速地定位最不稳定的变量节点和最不可靠的边信息。
如图4展示了本发明在一次迭代中一个消息更新过程的示意图，详细的更新步骤如下：
S31.根据三重判定的动态选择策略选出最不稳定的变量节点vi和最不可靠的边vi2co，更新除具有最大边残差的边vi2co所对应的校验节点co外所有与vi相连的校验节点到变量节点vi的消息，即对所有ca∈N(vi)\co更新消息如图4(a)所示；
S32.此时变量节点vi已是更新后的节点，更新变量节点vi到S31中提及的校验节点co的消息如图4(b)所示，为避免变量节点vi和边vi2co在下次迭代中继续被选中，将残差和均置为0；
S33.除变量节点vi外，对除去变量节点vi外所有与校验节点co相连的变量节点，N(co)\vi，更新校验节点co到这些变量节点的边信息，即对所有vb∈N(co)\vi更新消息如图4(c)所示。
其中，N(vi)\co表示除校验节点co外，与变量节点vi相连的所有校验节点的集合；N(co)\vi表示除变量节点vi外，与校验节点co相连的所有变量节点的集合；表示变量节点vi的点残差；表示变量节点vi到校验节点co的边残差；表示变量节点vi传递给校验节点co的信息；表示校验节点co传递给变量节点vb的信息。
按照上述方法实施，便可很好地实现本发明。编码码字经调制后通过信道进行传输，在译码端，采用所提出的译码算法进行译码，通过迭代译码可以得到信息序列。
为了比较本发明提出的动态异步更新算法的性能，需要进行计算机仿真。具体是，采用随机产生LDPC码在AWGN信道上传输，并利用包含本算法在内的多种不同的译码算法进行译码，最大迭代次数为5，最大错误帧数设置为100帧，调制方式为BPSK，BER性能对比图如图5到图6所示。图中，Eb/N0表示归一化信噪比，单位为分贝(dB)。图5和图6分别比较了码长为576和1152，码率为1/2的非规则码使用八种不同的译码算法所得到的纠错性能对比。对于576码字而言，在较高信噪比时，V-VCRBP算法的纠错性能比其他算法都好。与OV-RBP算法相比，在BER＝2.0×10-6处，V-VCRBP算法有0.2dB左右的性能提升。当码字增长时，本发明中的V-VCRBP算法的纠错性能的优越性表现的更加明显。由图5-6中可以看出，本发明提出动态异步更新算法相比于其它算法具有更好的纠错性能和更低的误码平底。考察一种译码算法的译码性能，除了纠错性能和误码平底，算法的收敛速度也是一项重要的指标。为进一步分析本发明所提出译码算法的收敛情况，(576,288)码字在固定信噪比下采用各种不同的译码算法收敛性能对比图如图7所示。从图中可以看出，本发明中提出的动态异步更新算法表现出了很快的收敛特性，从而可以通过减少迭代次数来降低译码算法的复杂度。

Claims (2)

1.一种基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法，其特征在于，在变量节点的点残差和校验节点到变量节点的边残差中，采用了三重判定的动态选择策略选出最不稳定的变量节点和最不可靠的V2C边信息进行更新，所述三重判定的动态选择策略包括步骤如下：
S11.根据稳定性判据对所有变量节点进行判定，若存在不稳定的变量节点则从中找出残差最大的不稳定的变量节点，否则就从所有变量节点中找出具有最大残差的变量节点；其中，稳定性判据是在LDPC码的迭代译码算法中，若一个变量节点的LLR值符号在连续三次迭代后保持不变，则称该变量节点是稳定的；
S12.从具有最大残差的变量节点出发，寻找残差最大的V2C边信息；
S13.具有点残差最大的不稳定变量节点和边残差最大的边将在动态异步更新算法中优先被更新；
其中，边残差和点残差的计算公式为r(mk)＝‖f(mk)-mk‖，当r(mk)是边残差时，mk和f(mk)分别表示更新前后的边信息；当r(mk)是点残差时，mk和f(mk)分别表示更新前后变量节点的LLR值；
将三重判定的动态选择策略具体应用在变量节点的点残差和校验节点到变量节点的边残差中，具体步骤包括如下：
S21.用稳定性判据对所有变量节点进行判定；若存在不满足稳定性判据的变量节点，则从不稳定变量节点集合N1中找出最大残差的变量节点；若所有变量节点都满足稳定性判据，则从稳定变量节点集合N2中找出具有最大残差的变量节点，然后执行S22；
S22.从S21中找出残差最大的变量节点vi出发，找出所有与它相连的校验节点集合Sj＝{cj|cj∈N(vi)}，对所有cj∈Sj计算残差最大的变量节点vi到校验节点的边残差，并从中找出具有最大边残差的边，记为vi2co；
S23.把从S21到S22中寻找到的最大残差的变量节点vi和边vi2co作为最终的最不稳定的变量节点和最不可靠的边，以便在译码方法中优先被更新；
其中，N(vi)表示与变量节点vi相连的所有校验节点的集合。
2.根据权利要求1所述的基于V2C动态选择策略的LDPC码动态异步更新方法，其特征在于，在一次迭代中一个消息更新过程的更新步骤包括如下：
S31.根据三重判定的动态选择策略选出最不稳定的变量节点vi和最不可靠的边vi2co，更新除具有最大边残差的边vi2co所对应的校验节点co外所有与vi相连的校验节点到变量节点vi的消息，即对所有ca∈N(vi)\co更新消息
S32.此时变量节点vi己是更新后的节点，更新变量节点vi到S31中提及的校验节点co的消息且将残差和置为0；
S33.除变量节点vi外，对除去变量节点vi外所有与校验节点co相连的变量节点，N(co)\vi，更新校验节点co到这些变量节点的边信息，即对所有vb∈N(co)\vi更新消息
其中N(vi)\co表示除校验节点co外，与变量节点vi相连的所有校验节点的集合；N(co)\vi表示除变量节点vi外，与校验节点co相连的所有变量节点的集合；表示变量节点vi的点残差；表示变量节点vi到校验节点co的边残差；表示变量节点vi传递给校验节点co的信息；表示校验节点co传递给变量节点vb的信息。
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