CN106301388B - 多进制ldpc码译码方法 - Google Patents

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CN106301388B CN201510246084.1A CN201510246084A CN106301388B CN 106301388 B CN106301388 B CN 106301388B CN 201510246084 A CN201510246084 A CN 201510246084A CN 106301388 B CN106301388 B CN 106301388B
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Abstract

本发明提供一种多进制LDPC码译码方法，包括：初始化码字符号比特信息和码字比特外信息；对码字符号比特信息进行硬判决和奇偶校验，若校验结果不成功则更新变量节点到校验节点的边信息和校验节点到变量节点的边信息。对校验节点到变量节点的边信息中的外部校验和
Figure DDA0000717337480000011
的置信度
Figure DDA0000717337480000012
进行加权，得到加权比特信息
Figure DDA0000717337480000013
以更新变量节点的码字符号比特信息
Figure DDA0000717337480000014
和码字符号比特外信息
Figure DDA0000717337480000015
在译码的过程中，所有可靠性信息的更新都是在比特形式下进行，具有很低的计算复杂度；而且，码字信息及边信息的置信度长度很短，具有很低的存储复杂度；同时，可以很好地改善现有低复杂度多进制LDPC译码算法在瀑布域的性能损失，并具有很低的错误平台。

Description

多进制LDPC码译码方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体是涉及一种多进制LDPC码译码方法。
背景技术
差错控制编码又称信道编码，能保证通信系统中数据传输的可靠性。低密度奇偶校验码(LDPC)是一类性能可逼近香农极限的线性纠错码，并广泛应用于要求数据高可靠性传输系统中。在过去的十余年里，二进制LDPC码因其出色的表现引起了相当大的关注并得到快速发展。多进制LDPC码可以获得比二进制LDPC码更大的性能增益，然而代价是极其高昂的计算复杂度和存储内存，因此阻碍了多进制LDPC码在实际中的应用和发展。
多进制LDPC码的译码基于码校验矩阵的二分图即Tanner图，它由变量节点、校验节点和连接校验节点和变量节点的边构成。现有的多进制LDPC码的译码方法主要有两种：基于置信度传播(BP)的译码算法和基于大数逻辑(MLGD)的译码算法。基于BP的译码算法是译码性能最好的多进制信息传播译码算法，但是其译码复杂度也最大。对于有限域GF(q)(2r)下的多进制LDPC码，基于BP的译码算法在译码过程中，对每个码字符号需要存储该符号全部q个域元素的置信度，并传播长度为q的置信度向量。在每个校验节点的更新运算时需要q2数量级的计算复杂度。而基于MLGD的译码算法在译码过程中对于每个码字符号，只存储并传递该码字符号中可靠性最大的域元素。在译码过程中只进行简单的有限域加法和整数加法运算，因此可以显著降低基于BP译码算法的计算和存储复杂度。然而，基于MLGD的译码方法存在严重的性能损失现象，并且随着LDPC码校验矩阵列重的减小，其性能损失越严重，甚至可能过早出现错误平台。因此，如何在计算复杂度、存储复杂度与译码性能之间实现平衡是多进制LDPC码译码方法亟待解决的难题。
发明内容
针对上述存在的问题，本发明提供一种多进制LDPC码译码方法，能够解决现有多进制LDPC译码算法在译码性能和复杂度之间的均衡问题。
本发明提供了一种多进制LDPC码译码方法，所述多进制LDPC码由有限域GF(q)(q＝2r)下大小为m×n的奇偶校验矩阵H的零空间定义，所述H的每一行对应一个校验节点，所述H的每一列对应一个变量节点；
所述方法包括：
初始化码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000021
并根据所述码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000022
初始化码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000023
迭代执行如下过程，直到译码成功或超过最大迭代次数：
对第k次迭代时对应的码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000024
进行硬判决，所述k为大于或等于0的整数：
Figure BDA0000717337460000025
使用所述奇偶校验矩阵H对硬判决符号向量进行奇偶校验， 其中，
Figure BDA0000717337460000027
表示对第j个码字符号
Figure BDA0000717337460000028
的各比特信息 的硬判决结果；
若所述奇偶校验结果指示译码不成功，且所述k小于或等于最大迭代次数，则更新第j个变量节点到第i个校验节点的第一边信息，其中，所述第一边信息包括码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000029
映射得到的硬判决符号
Figure BDA00007173374600000210
和所述码字比特外信息映射得到的硬判决符号
Figure BDA00007173374600000211
的置信度，0≤j≤n-1，i∈Mj，0≤t≤r-1，其中，Mj＝{i:0≤i<m,hi,j≠0}表示奇偶校验矩阵H的第j列所有非零元素位置的集合；
根据所述
Figure BDA0000717337460000031
确定第i个校验节点的校验和
Figure BDA0000717337460000036
并根据所述校验和
Figure BDA0000717337460000037
以及所述
Figure BDA0000717337460000032
更新第i个校验节点到第j个变量节点的第二边信息，所述第二边信息包括所述第二边的外部校验和
Figure BDA0000717337460000033
和所述外部校验和
Figure BDA0000717337460000034
的置信度
Figure BDA0000717337460000035
0≤i≤m-1，j∈Ni，0≤t≤r-1，其中，Ni＝{j:0≤j<n,hi,j≠0}表示奇偶校验矩阵H的第i行所有非零元素位置的集合；
对所述外部校验和
Figure BDA0000717337460000038
的置信度
Figure BDA0000717337460000039
进行加权处理，所述加权处理包括基于汉明距离加权因子的加权处理，得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure BDA00007173374600000310
其中，所述汉明距离加权因子根据所述外部校验和
Figure BDA00007173374600000311
的比特序列与所述硬判决符号向量z(k)的比特序列之间的汉明距离确定；
根据所述加权比特信息
Figure BDA00007173374600000312
更新所述第j个变量节点对应的第j个码字符号比特信息
Figure BDA00007173374600000313
和第j个码字符号比特外信息
Figure BDA00007173374600000314
本发明提供的多进制LDPC码译码方法，主要包括码字符号比特信息初始化、硬判决、边信息更新、校验节点更新、变量节点更新过程，直到译码成功或达到最大迭代次数时结束译码。在译码的过程中，所有可靠性信息比如码字符号比特信息、码字符号比特外信息、校验节点到变量节点的边信息以及变量节点到校验节点的边信息等的更新都是在比特形式下进行，具有很低的计算复杂度；而且，码字信息及边信息的置信度长度都只为r，具有很低的存储复杂度；同时，本技术方案可以很好地改善现有低复杂度多进制LDPC译码算法在瀑布域的性能损失，并具有很低的错误平台，解决了现有多进制LDPC译码算法在译码性能和复杂度之间的均衡问题。
附图说明
图1为本发明多进制LDPC码译码方法实施例一的流程图；
图2是一个(12,6)的LDPC码奇偶校验矩阵的Tanner图表示示意图；
图3为本发明多进制LDPC码译码方法实施例二的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施实例对本发明作进一步的详细说明。
图1为本发明多进制LDPC码译码方法实施例一的流程图，该方法可以由一个译码器来执行。
本发明实施例提供的所述方法是基于LDPC码校验矩阵Tanner图的信息迭代译码算法，图2所示即示例出一个LDPC码的Tanner图，由两种不同的节点以及连接这两种节点的边构成。这两种节点是变量节点和校验节点，分别代表奇偶校验矩阵的每一列和每一行。
首先对本实施例中涉及的一些基本概念或定义进行说明。多进制LDPC码由有限域GF(q)(q＝2r)下大小为m×n的奇偶校验矩阵H的零空间定义，假设该奇偶校验矩阵H的列重和行重分别为γ，ρ。所述H的每一行对应一个校验节点，所述H的每一列对应一个变量节点。用h0,h1,...,hm-1表示矩阵H的每一行，其中hi＝(hi,0,hi,1,...,hi,n-1),0≤i<m。定义两个索引集合：Mj＝{i:0≤i<m,hi,j≠0}表示校验矩阵H的第j列所有非零元素位置的集合，Ni＝{j:0≤j<n,hi,j≠0}表示校验矩阵H的第i行所有非零元素位置的集合。令υ＝(υ0,υ1,…,υn-1)表示LDPC码C的码字空间中的一个长度为n的GF(q)下的码字向量。υj(0≤j≤n-1)表示该码字向量的第j个码字符号；用υj＝(υj,0,υj,1,…,υj,r-1)表示码字符号υj映射得到的r个比特位，其中υj,t是υj的第t个比特位，值为0或1，0≤t≤r-1。因此，该码字向量可以用一个长度为nr的比特向量υ＝(υ0,υ1,…,υn-1)等效表示用。在进行数据传输时，假设通信系统对码字符号的每个比特位进行BPSK调制：0→+1V，1→-1V。令y＝(y0,y1,...,yn-1)表示接收到的信道输出的码字向量，长度为nr，其中yj＝(yj,0,yj,1,...,yj,r-1)为接收到的第j个码字符号的r个比特位，yj,t是yj的第t个比特位，0≤j≤n-1，0≤t≤r-1。
本发明实施例提供的低复杂度多进制LDPC码译码方法，分为译码初始化和译码迭代两部分，译码迭代过程包括如下步骤：硬判决、边信息更新、校验节点更新、变量节点更新，直到译码成功或达到最大迭代次数时结束译码。本发明实施例提供了硬判决译码和软判决译码两种译码方式，具体的过程详见后续实施例。另外，在译码过程中所有可靠性信息更新是在比特形式下进行的，以下结合具体实例分别进行两种译码方式的详细描述。
首先介绍硬判决译码方式。如图1所示，该方法具体包括：
步骤101、初始化码字符号比特信息
Figure BDA00007173374600000510
并根据所述码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000051
初始化码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000052
假设经过调制后的调制信号经过转移概率为p的二元对称信道(BSC)传输进行传输，信道输出码字符号比特信息yj,t，接收到的比特信息yj,t是二元信息A＝{0，1}，0≤j≤n-1，0≤t≤r-1。
本实施例中，在硬判决译码中，可以根据公式(1)对信道输出值进行加权得到码字比特信息的初始值
Figure BDA00007173374600000511
Figure BDA0000717337460000053
其中0≤j≤n-1，0≤t≤r-1，表示第j个码字符号的第t个比特位信息，的 上角标0表示初始迭代次数。通过公式(1)得到第j个码字符号的初 始值，进而得到初始迭代的码字向量
Figure BDA0000717337460000057
并且，根据公式(2)，使用码字符号比特信息初始化结果来初始化码字比特外信息：
Figure BDA0000717337460000058
其中0≤i≤m-1，j∈Ni，0≤t≤r-1，
Figure BDA0000717337460000059
表示第i个校验节点，接收到第j个变量节点传递的码字比特外信息的第t个比特位信息初始值，进而得到初始的码字外信息
Figure BDA0000717337460000061
公式(2)中的
Figure BDA0000717337460000062
的数值范围限定在[-2l+1,2l-1]范围内，l是大于1的正整数，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA0000717337460000063
的值取边界值。
另外，在初始化的过程中，还设定最大迭代次数Imax。当前迭代次数k设为0。设定r+1个汉明距离加权因子：φ0,φ1,…,φr和γ个出现次数加权因子：
Figure BDA0000717337460000064
这两个变量的含义将在后面说明。
进而，迭代执行如下过程，直到译码成功或超过最大迭代次数：
步骤102、对第k次迭代时对应的码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000065
进行硬判决。
其中，所述k为大于或等于0的整数，对于第一次迭代即是针对上述初始化结果进行码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000066
进行硬判决。
具体来说，采用如下公式(3)进行码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000067
的硬判决：
Figure BDA0000717337460000068
其中，
Figure BDA0000717337460000069
表示第k(k≥1)次迭代的码字比特信息序列中的第t个比特，
Figure BDA00007173374600000610
由初始化得到，当k≥1时，
Figure BDA00007173374600000611
由步骤107更新得到。
Figure BDA00007173374600000612
表示对第j个码字符号信息
Figure BDA00007173374600000613
的硬判决结果，即对
Figure BDA00007173374600000614
的各比特信息的硬判决结果，
Figure BDA00007173374600000615
映射得到的多进制符号
Figure BDA00007173374600000616
是第j个码字符号的硬判决符号。
步骤103、使用所述奇偶校验矩阵H对硬判决符号向量进行奇偶校验，若所述奇偶校验结果指示译码不成功，且所述k小于或等于最大迭代次数，则执行步骤104。
使用所述奇偶校验矩阵H对硬判决符号向量
Figure BDA00007173374600000617
进行奇偶校验。如果z(k)HT＝0，则译码成功；如果z(k)HT≠0且k>Imax，则译码失败；否则，进行执行步骤104。
步骤104、更新第j个变量节点到第i个校验节点的第一边信息，其中，所述第一边信息包括码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000071
映射得到的硬判决符号
Figure BDA0000717337460000072
和所述码字比特外信息映射得到的硬判决符号
Figure BDA0000717337460000073
的置信度。
其中，0≤j≤n-1，i∈Mj，0≤t≤r-1，Mj＝{i:0≤i<m,hi,j≠0}表示奇偶校验矩阵H的第j列所有非零元素位置的集合。
步骤104主要是完成更新校验节点和变量节点之间的边信息，对于所有0≤j≤n-1，i∈Mj，0≤t≤r-1，根据码字比特外信息计算变量节点到校验节点的边信息。
值得说明的是，上述第一边信息只是为了与后续校验节点到变量节点的边信息即第二边信息区分开来，因为这两种节点间的边具有方向性特征。
具体来说，第j个变量节点到第i个校验节点的边信息即上述第一边信息由两部分组成，第一部分为码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000074
映射得到的多进制硬判决符号
Figure BDA0000717337460000075
而
Figure BDA0000717337460000076
对应的比特序列中的每个比特位是对应码字比特外信息的硬判决。
具体地，根据如下公式(4)确定所述码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000077
映射得到的硬判决符号
Figure BDA0000717337460000078
Figure BDA0000717337460000079
其中，
Figure BDA00007173374600000710
表示
Figure BDA00007173374600000711
对应的比特序列的第t个比特位。
第j个变量节点到第i个校验节点的边信息中的第二部分为符号
Figure BDA00007173374600000712
的置信度，其等于r个码字比特外信息绝对值的最小值，即等于
Figure BDA00007173374600000713
这里，下角标j→i表示连接第j个变量节点和第i个校验节点的边。
步骤105、根据所述
Figure BDA00007173374600000714
确定第i个校验节点的校验和
Figure BDA00007173374600000715
并根据所述校验和
Figure BDA0000717337460000081
以及所述
Figure BDA0000717337460000082
更新第i个校验节点到第j个变量节点的第二边信息，所述第二边信息包括所述第二边的外部校验和
Figure BDA0000717337460000083
和所述外部校验和
Figure BDA0000717337460000084
的置信度
Figure BDA0000717337460000085
其中，0≤i≤m-1，j∈Ni，0≤t≤r-1，Ni＝{j:0≤j<n,hi,j≠0}表示奇偶校验矩阵H的第i行所有非零元素位置的集合。
步骤105主要是完成校验节点更新。
具体来说，首先，对于所有0≤i≤m-1，j∈Ni，根据上述步骤104中计算获得的硬判决符号
Figure BDA0000717337460000086
来计算第i个校验节点的校验和
Figure BDA0000717337460000087
参照公式(5)：
Figure BDA0000717337460000088
进而，根据所述校验和
Figure BDA0000717337460000089
以及所述
Figure BDA00007173374600000810
来更新第i个校验节点到第j个变量节点的边信息，即第二边信息。
第i个校验节点到第j个变量节点的边信息包括两部分信息：第一部分为该边的外部校验和，根据公式(6)确定：
Figure BDA00007173374600000811
第二部分为该边外部校验和的置信度，等于所有变量节点传递给第i个校验节点的边信息符号置信度即上述符号
Figure BDA00007173374600000812
的置信度的最小值(第j个变量节点除外)，由下式求得：
Figure BDA00007173374600000813
其中，0≤t≤r-1，这里，下角标i→j，表示连接第i个校验节点和第j个变量节点的边。
步骤106、对所述外部校验和
Figure BDA00007173374600000814
的置信度
Figure BDA00007173374600000815
进行加权处理，所述加权处理包括基于汉明距离加权因子的加权处理，得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure BDA00007173374600000816
本实施例中，可以基于汉明距离加权因子对所述外部校验和
Figure BDA0000717337460000091
的置信度
Figure BDA0000717337460000092
进行加权处理，为了进一步保证译码准确性，本实施例中，除所述基于汉明距离加权因子的加权处理外，还可以包括至少一种其他加权因子来共同进行加权处理。比如，该其他加权因子中包括出现次数加权因子。值得说明的是，本实施例中仅以其他加权因子中包括上述出现次数加权因子为例进行说明，实际不以此为限。
其中，所述汉明距离加权因子根据所述外部校验和
Figure BDA0000717337460000093
的比特序列与所述硬判决符号向量z(k)的比特序列之间的汉明距离确定；所述出现次数加权因子根据所有校验节点传递给所述第j个变量节点的外部校验和中与所述外部校验和
Figure BDA0000717337460000094
相等的外部校验和的数量大小确定。
步骤107、根据所述加权比特信息
Figure BDA0000717337460000095
更新所述第j个变量节点对应的第j个码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000096
和第j个码字符号比特外信息
Figure BDA0000717337460000097
步骤106和107主要完成变量节点的更新。
首先，对上述校验节点输入变量节点的边信息置信度，即上述外部校验和
Figure BDA0000717337460000098
的置信度
Figure BDA0000717337460000099
进行基于汉明距离加权因子和出现次数加权因子的加权处理，得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure BDA00007173374600000910
其中，汉明距离加权因子由校验节点传递给变量节点的外部校验和的比特序列与码字比特信息的硬判决符号比特序列之间的汉明距离大小设定；出现次数加权因子由校验节点传递给变量节点的外部校验和中相同外部校验和的数量大小设定。
具体来说，对于所有0≤j≤n-1和i∈Mj，假设外部校验和
Figure BDA00007173374600000911
映射得到的比特序列为
Figure BDA00007173374600000912
用
Figure BDA00007173374600000913
表示步骤105中边i→j上的外部校验和
Figure BDA00007173374600000914
比特序列与本次迭代步骤102中的码字比特信息的硬判决结果z(k)的比特序列的汉明距离。所述
Figure BDA0000717337460000101
表示所有与第j个变量节点相连的第二边的外部校验和之中与
Figure BDA0000717337460000102
相同的外部校验和的出现次数。第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure BDA0000717337460000103
根据公式(8)确定：
Figure BDA0000717337460000104
其中，0≤t≤r-1，
Figure BDA0000717337460000105
为汉明距离加权因子，
Figure BDA0000717337460000106
为出现次数加权因子，根据上述出现次数确定，分别由所获得的距离
Figure BDA0000717337460000107
和出现次数
Figure BDA0000717337460000108
来确定，具体取值在译码初始化时已设定。(8)式中所求的
Figure BDA0000717337460000109
的数值范围限定在[-2l+1,2l-1]范围内，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA00007173374600001010
的值取边界值。
进而，变量节点使用加权比特信息
Figure BDA00007173374600001011
来更新码字符号比特信息和码字比特外信息。具体地，第k+1次迭代时，第j个码字比特信息由两部分求和得到：第一部分为第j个码字符号的初始比特信息，第二部分由第k次迭代时所有相邻校验节点输入第j个变量节点的加权比特信息求和得到，如公式(9)：
Figure BDA00007173374600001012
其中，0≤j≤n-1，0≤t≤r-1，在下一次迭代的步骤102中将对更新的码字符号比特信息进行硬判决和奇偶校验。(9)式中所求得的
Figure BDA00007173374600001016
的数值范围限定在[-2l+1+1,2l+1-1]范围内，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA00007173374600001013
的值取边界值。
码字比特外信息在第k+1次迭代时，由本次更新得到的码字符号比特信息
Figure BDA00007173374600001014
减去本次迭代时第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure BDA00007173374600001015
得到，如公式(10)：
Figure BDA0000717337460000111
其中，0≤j≤n-1，i∈Mj，0≤t≤r-1。(10)式中所求的
Figure BDA0000717337460000112
的数值范围限定在[-2l+1,2l-1]范围内，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA0000717337460000113
的值取边界值。
在执行完毕上述步骤107后，已经得到更新的码字符号比特信息和码字比特外信息，进而进入下一次迭代，即令k＝k+1，重新执行步骤102。当译码在步骤102中译码成功或失败时，译码结束，否则进行执行后续步骤，如此迭代执行，直到满足截止条件。
本实施例中，以硬判决译码方式为例进行了多进制LDPC码译码方法的说明，该硬判决方式主要体现在校验节点与变量节点间的边信息更新、校验节点更新、变量节点更新过程。在译码的过程中，所有可靠性信息比如码字符号比特信息、码字符号比特外信息、校验节点到变量节点的边信息以及变量节点到校验节点的边信息等的更新都是在比特形式下进行，具有很低的计算复杂度；而且，码字信息及边信息的置信度长度都只为r，具有很低的存储复杂度；同时，本技术方案可以很好地改善现有低复杂度多进制LDPC译码算法在瀑布域的性能损失，并具有很低的错误平台，解决了现有多进制LDPC译码算法在译码性能和复杂度之间的均衡问题。
在另一个具体实施例中，将对软判决方式的具体实现进行介绍，其中，软判决方式与硬判决方式的主要不同点在于上述步骤104-106的具体实现方式不同。具体来说，如图3所示，该软判决方式的LDPC码译码方法具体包括如下步骤：
步骤201、对信道输出的码字向量进行均匀量化处理，并根据均匀量化结果初始化码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000114
并根据所述码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000115
初始化码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000116
假设经过调制处理的调制信号经过比特输入加性高斯白噪声(BI-AWGN)信道后，接收到的信道输出的码字向量为y＝(y0,y1,...,yn-1)。其中yj＝(yj,0,yj,1,...,yj,r-1)为接收到的第j个码字符号的r个比特位，yj,t是yj的第t个比特位，0≤j≤n-1，0≤t≤r-1。
本实施例中，在硬判决译码中，可以根据公式(11)对信道输出值进行均匀量化为整数的处理。
根据如下公式(11)对信道输出的码字向量信道输出的码字向量进行均匀量化处理：
Figure BDA0000717337460000121
其中0≤j≤n-1，0≤t≤r-1，Δ、b分别为量化间隔和量化比特数，q为整数，且q的取值范围是(-2b-1+1,2b-1-1)，qj,t表示第j个码字符号的第t个比特位yj,t的量化值。
进而，根据上述均匀量化结果对码字符号比特信息进行初始化，初始化结果
Figure BDA0000717337460000122
为：
Figure BDA0000717337460000123
通过式(12)进而可以得到第j个码字符号信息
Figure BDA0000717337460000124
的初始值，进而得到初始迭代的码字向量信息
Figure BDA0000717337460000125
并且，根据公式(13)，使用码字符号比特信息初始化结果
Figure BDA0000717337460000126
来初始化码字比特外信息：
Figure BDA0000717337460000127
其中0≤i≤m-1，j∈Ni，0≤t≤r-1，
Figure BDA0000717337460000131
的数值范围限定在[-2b-2+1,2b-2-1]范围内，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA0000717337460000132
的值取边界值。
另外，在初始化的过程中，还设定r+1个最可靠汉明距离加权因子φ0,φ1,…,φr，和r+1个次可靠汉明距离加权因子φ′0,φ′1,…,φ′r。设定最大迭代次数Imax。当前迭代次数k设为0。
步骤202、对第k次迭代时对应的码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000133
进行硬判决。
步骤203、使用所述奇偶校验矩阵H对硬判决符号向量进行奇偶校验，若所述奇偶校验结果指示译码不成功，且所述k小于或等于最大迭代次数，则执行步骤204。
上述步骤202和203与图1所示实施例中的步骤102和103对应，实现方式一致，不再赘述。
步骤204、更新第j个变量节点到第i个校验节点的第一边信息，其中，所述第一边信息包括至少两种子边信息，所述子边信息包括最可靠边信息和次可靠边信息；值得说明的是，本实施例中所述两种子边信息以上述最可靠边信息和次可靠边信息为例进行说明，实际不以此为限。
所述最可靠边信息包括最可靠码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000134
映射得到的硬判决符号
Figure BDA0000717337460000135
和所述
Figure BDA0000717337460000136
的置信度；所述次可靠边信息包括次可靠码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000137
映射得到的硬判决符号
Figure BDA0000717337460000138
和所述
Figure BDA0000717337460000139
的置信度，其中，所述次可靠码字比特外信息
Figure BDA00007173374600001310
根据翻转所述最可靠码字比特外信息
Figure BDA00007173374600001311
中比特信息绝对值为次小值的比特位得到。
步骤204主要是完成更新校验节点和变量节点之间的边信息，对于软判决方式来说，上述第一边信息的含义与图1所示实施例中步骤104中第一边信息的含义不同。
本实施例中，所述第一边信息包括至少两种子边信息，举例来说，所述第一边信息包括最可靠边信息和次可靠边信息。可以理解为，该最可靠边信息对应图1所示实施例中步骤104中的第一边信息。
首先，对于所有0≤j≤n-1，i∈Mj，0≤t≤r-1，根据码字比特外信息计算变量节点到校验节点的最可靠边信息。
具体来说，第k(k≥0)次迭代时，第j个变量节点到第i个校验节点的最可靠边信息由两部分组成，第一部分为码字比特外信息
Figure BDA00007173374600001411
映射得到的多进制硬判决符号
Figure BDA00007173374600001412
而
Figure BDA00007173374600001413
比特序列中的每个比特位是对应码字比特外信息的硬判决。
具体地，根据如下公式(14)确定所述最可靠码字比特外信息
Figure BDA00007173374600001414
映射得到的硬判决符号
Figure BDA00007173374600001415
Figure BDA0000717337460000141
其中，
Figure BDA0000717337460000142
表示
Figure BDA0000717337460000143
对应的比特序列的第t个比特位。
最可靠边信息的第二部分为符号
Figure BDA0000717337460000144
的置信度，其等于r个最可靠码字比特外信息绝对值的总和，即
Figure BDA0000717337460000145
第j个变量节点到第i个校验节点的次可靠边信息也由两部分组成，第一部分为次可靠码字比特外信息映射得到的多进制硬判决符号
Figure BDA00007173374600001416
其中，次可靠码字比特外信息
Figure BDA00007173374600001417
由根据如下公式(15)翻转所述最可靠码字比特外信息
Figure BDA00007173374600001418
中比特信息绝对值为次小值，即
Figure BDA00007173374600001419
的比特位：
Figure BDA0000717337460000146
Figure BDA0000717337460000147
比特序列中的每个比特位是对应次可靠码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000148
的硬判决。
具体地，根据如下公式(16)确定所述次可靠码字比特外信息
Figure BDA0000717337460000149
映射得到的次可靠硬判决符号
Figure BDA00007173374600001410
Figure BDA0000717337460000151
其中，
Figure BDA0000717337460000152
表示
Figure BDA0000717337460000153
对应的比特序列的第t个比特位。
次可靠边信息的第二部分为符号
Figure BDA0000717337460000154
的置信度，其等于r个最可靠码字比特外信息绝对值的总和减去被翻转比特信息绝对值与修正因子的乘积，即
Figure BDA0000717337460000155
ε为修正因子。这里，下角标j→i表示连接第j个变量节点和第i个校验节点的边。
步骤205、根据所述
Figure BDA0000717337460000156
确定第i个校验节点的最可靠校验和
Figure BDA0000717337460000157
根据所述
Figure BDA0000717337460000158
确定第i个校验节点的次可靠校验和
Figure BDA0000717337460000159
并根据所述校验和
Figure BDA00007173374600001510
所述
Figure BDA00007173374600001511
所述
Figure BDA00007173374600001512
和所述
Figure BDA00007173374600001513
更新第i个校验节点到第j个变量节点的第二边信息，所述第二边信息包括所述第二边的最可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001514
和所述最可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001515
的置信度
Figure BDA00007173374600001516
所述第二边信息还包括所述第二边的次可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001517
和所述次可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001518
的置信度
Figure BDA00007173374600001519
步骤205主要是完成校验节点更新。在软判决方式下，上述第二边信息包括所述第二边的最可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001524
和所述最可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001525
的置信度
Figure BDA00007173374600001526
所述第二边信息还包括所述第二边的次可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001527
和所述次可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001528
的置信度
Figure BDA00007173374600001529
对于所有0≤i≤m-1，根据上述步骤204中得到的最可靠硬判决符号
Figure BDA00007173374600001530
采用公式(17)计算第i个校验节点的最可靠校验和
Figure BDA00007173374600001531
Figure BDA00007173374600001520
并且，根据次可靠硬判决符号
Figure BDA00007173374600001521
采用公式(18)计算第i个校验节点的次可靠校验和
Figure BDA00007173374600001522
Figure BDA00007173374600001523
第i个校验节点到第j个变量节点的最可靠边信息包括两部分信息：第一部分为该边的最可靠外部校验和，根据公式(19)确定：
Figure BDA0000717337460000161
第二部分为该边外部校验和的置信度，等于所有变量节点传递给第i个校验节点的最可靠边信息符号置信度即上述符号
Figure BDA0000717337460000162
的置信度的最小值(第j个变量节点除外)，由下式(20)求得：
Figure BDA0000717337460000163
第i个校验节点到第j个变量节点的次可靠边信息包括两部分信息：第一部分为该边的次可靠外部校验和，根据公式(21)确定：
Figure BDA0000717337460000164
第二部分为该边外部校验和的置信度，等于所有变量节点传递给第i个校验节点的次可靠边信息符号置信度的最小值(第j个变量节点除外)，根据公式(22)确定：
Figure BDA0000717337460000165
其中，j∈Ni，0≤t≤r-1，这里，下角标i→j，表示连接第i个校验节点和第j个变量节点的边。
步骤206、对所述次可靠外部校验和
Figure BDA0000717337460000166
的置信度
Figure BDA0000717337460000167
进行基于汉明距离加权因子的加权处理，得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的次可靠加权比特信息
Figure BDA0000717337460000168
对所述最可靠外部校验和
Figure BDA0000717337460000169
的置信度
Figure BDA00007173374600001610
进行基于汉明距离加权因子的加权处理，并根据次可靠加权比特信息
Figure BDA00007173374600001611
得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的最可靠加权比特信息
Figure BDA00007173374600001612
步骤207、根据所述最可靠加权比特信息
Figure BDA00007173374600001613
更新所述第j个变量节点对应的第j个码字符号比特信息
Figure BDA00007173374600001614
和第j个码字符号比特外信息
Figure BDA00007173374600001615
步骤206和207主要完成变量节点的更新。
首先，对校验节点输入变量节点的最可靠、次可靠边信息置信度，即上述
Figure BDA0000717337460000171
和
Figure BDA0000717337460000172
分别采用基于汉明距离加权因子的进行加权，并将次可靠加权比特信息
Figure BDA0000717337460000173
加到对应的最可靠加权比特信息
Figure BDA0000717337460000174
上。
其中，最可靠边信息的汉明距离加权因子由校验节点传递给变量节点的最可靠外部校验和
Figure BDA0000717337460000175
的比特序列与码字比特信息的硬判决符号z(k)比特序列之间的汉明距离大小设定；次可靠边信息的汉明距离加权因子由校验节点传递给变量节点的次可靠外部校验和
Figure BDA0000717337460000176
的比特序列与码字比特信息的硬判决符号z(k)比特序列之间的汉明距离大小设定。
具体来说，对于所有0≤j≤n-1和i∈Mj，假设最可靠外部校验和
Figure BDA0000717337460000177
映射得到的比特序列为
Figure BDA0000717337460000178
次可靠外部校验和
Figure BDA0000717337460000179
映射得到的比特序列为
Figure BDA00007173374600001710
用
Figure BDA00007173374600001711
分别表示步骤205中边i→j的最可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001712
比特序列、次可靠外部校验和
Figure BDA00007173374600001713
比特序列与本次迭代步骤202中的码字比特信息的硬判决结果z(k)的比特序列的汉明距离。第i个校验节点输入给第j个变量节点的次可靠加权比特信息
Figure BDA00007173374600001714
根据公式(23)确定：
Figure BDA00007173374600001715
第i个校验节点输入给第j个变量节点的最可靠加权比特信息
Figure BDA00007173374600001716
根据公式(24)确定：
Figure BDA00007173374600001717
其中，0≤t≤r-1，
Figure BDA00007173374600001718
为最可靠汉明距离加权因子，
Figure BDA00007173374600001719
为次可靠汉明距离加权因子，分别由所获得的距离
Figure BDA00007173374600001720
和
Figure BDA00007173374600001721
来确定，具体加权因子取值在译码初始化时已设定。(23)式中所求的
Figure BDA0000717337460000181
和(24)式中所求的
Figure BDA0000717337460000182
的数值范围都限定在[-2b-2+1,2b-2-1]范围内，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA0000717337460000183
和
Figure BDA0000717337460000184
的值取边界值。
进而，变量节点使用最可靠加权比特信息
Figure BDA0000717337460000185
来更新码字符号比特信息和码字比特外信息。具体地，第k+1次迭代时，第j个码字符号比特信息由两部分求和得到：第一部分为第j个码字符号的初始比特信息，第二部分由第k次迭代时所有相邻校验节点输入第j个变量节点的最可靠加权比特信息求和得到，如公式(25)：
Figure BDA0000717337460000186
其中，0≤j≤n-1，0≤t≤r-1，在下一次迭代的步骤202中将对更新的码字符号比特信息进行硬判决和奇偶校验。(25)式中所求的
Figure BDA0000717337460000187
的数值范围限定在[-2b-1+1,2b-1-1]范围内，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA0000717337460000188
的值取边界值。
码字比特外信息第k+1次迭代时，由本次更新得到的码字符号比特信息
Figure BDA0000717337460000189
减去本次迭代时第i个校验节点输入给第j个变量节点的最可靠加权比特信息
Figure BDA00007173374600001810
得到，如公式(26)：
Figure BDA00007173374600001811
(26)式中所求的
Figure BDA00007173374600001812
的数值范围限定在[-2b-2+1,2b-2-1]范围内，当所求结果超出该范围时，
Figure BDA00007173374600001813
的值取边界值。
在执行完毕上述步骤207后，已经得到更新的码字符号比特信息和码字比特外信息，进而进入下一次迭代，即令k＝k+1，重新执行步骤202。当译码在步骤202中译码成功或失败时，译码结束，否则进行执行后续步骤，如此迭代执行，直到满足截止条件。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种多进制LDPC码译码方法，其特征在于，所述多进制LDPC码由有限域GF(q)(q＝2r)下大小为m×n的奇偶校验矩阵H的零空间定义，所述H的每一行对应一个校验节点，所述H的每一列对应一个变量节点；
所述方法包括：
初始化码字符号比特信息
Figure FDA0002592823550000011
并根据所述码字符号比特信息
Figure FDA0002592823550000012
初始化码字比特外信息
Figure FDA0002592823550000013
其中，0≤t≤r-1；
迭代执行如下过程，直到译码成功或超过最大迭代次数：
对第k次迭代时对应的码字符号比特信息
Figure FDA0002592823550000014
进行硬判决，所述k为大于或等于0的整数：
Figure FDA0002592823550000015
使用所述奇偶校验矩阵H对硬判决符号向量
Figure FDA0002592823550000016
进行奇偶校验，其中，
Figure FDA0002592823550000017
表示对第j个码字符号
Figure FDA0002592823550000018
的各比特信息的硬判决结果；
若所述奇偶校验结果指示译码不成功，且所述k小于或等于最大迭代次数，则更新第j个变量节点到第i个校验节点的第一边信息，其中，所述第一边信息包括码字比特外信息
Figure FDA0002592823550000019
映射得到的硬判决符号
Figure FDA00025928235500000110
和所述码字比特外信息映射得到的硬判决符号
Figure FDA00025928235500000111
的置信度，0≤j≤n-1，i∈Mj，其中，Mj＝{i:0≤i＜m,hi,j≠0}表示奇偶校验矩阵H的第j列所有非零元素位置的集合；
根据所述
Figure FDA00025928235500000112
确定第i个校验节点的校验和
Figure FDA00025928235500000113
并根据所述校验和
Figure FDA00025928235500000114
以及所述
Figure FDA00025928235500000115
更新第i个校验节点到第j个变量节点的第二边信息，所述第二边信息包括所述第二边的外部校验和
Figure FDA00025928235500000116
和所述外部校验和
Figure FDA00025928235500000117
的置信度
Figure FDA00025928235500000118
0≤i≤m-1，j∈Ni，0≤t≤r-1，其中，Ni＝{j:0≤j＜n,hi,j≠0}表示奇偶校验矩阵H的第i行所有非零元素位置的集合；
对所述外部校验和
Figure FDA0002592823550000021
的置信度
Figure FDA0002592823550000022
进行加权处理，所述加权处理包括基于汉明距离加权因子的加权处理，得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure FDA0002592823550000023
其中，
Figure FDA0002592823550000024
表示
Figure FDA0002592823550000025
对应的比特序列的第t个比特位；所述汉明距离加权因子根据所述外部校验和
Figure FDA0002592823550000026
的比特序列与所述硬判决符号向量z(k)的比特序列之间的汉明距离确定；
根据所述加权比特信息
Figure FDA0002592823550000027
更新所述第j个变量节点对应的第j个码字符号比特信息
Figure FDA0002592823550000028
和第j个码字符号比特外信息
Figure FDA0002592823550000029
所述第一边信息包括至少两种子边信息，所述子边信息包括最可靠边信息和次可靠边信息；所述最可靠边信息包括最可靠码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000210
映射得到的硬判决符号
Figure FDA00025928235500000211
和所述
Figure FDA00025928235500000212
的置信度；所述次可靠边信息包括次可靠码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000213
映射得到的硬判决符号
Figure FDA00025928235500000214
和所述
Figure FDA00025928235500000215
的置信度，其中，所述次可靠码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000216
由根据如下公式翻转所述最可靠码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000217
中比特信息绝对值为次小值，即
Figure FDA00025928235500000218
的比特位得到：
Figure FDA00025928235500000219
所述更新第j个变量节点到第i个校验节点的第一边信息，其中，所述第一边信息包括码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000220
映射得到的硬判决符号
Figure FDA00025928235500000221
和所述码字比特外信息映射得到的硬判决符号
Figure FDA00025928235500000222
的置信度，包括：
根据如下公式确定所述最可靠码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000223
映射得到的硬判决符号
Figure FDA00025928235500000224
的每一个比特位：
Figure FDA00025928235500000225
确定所述硬判决符号
Figure FDA0002592823550000031
的置信度为
Figure FDA0002592823550000032
其中，
Figure FDA0002592823550000033
表示
Figure FDA0002592823550000034
对应的比特序列的第t个比特位；
根据如下公式确定所述次可靠码字比特外信息
Figure FDA0002592823550000035
映射得到的硬判决符号
Figure FDA0002592823550000036
的每一个比特位：
Figure FDA0002592823550000037
确定所述
Figure FDA0002592823550000038
的置信度为
Figure FDA0002592823550000039
ε为修正因子，0≤t≤r-1，其中，
Figure FDA00025928235500000310
表示
Figure FDA00025928235500000311
对应的比特序列的第t个比特位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化码字符号比特信息
Figure FDA00025928235500000312
并根据所述码字符号比特信息
Figure FDA00025928235500000313
初始化码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000314
包括：
根据如下公式初始化码字符号比特信息
Figure FDA00025928235500000315
Figure FDA00025928235500000316
其中，y＝(y0,y1,...,yn-1)表示接收到的信道输出的码字向量，yj＝(yj,0,yj,1,...,yj,r-1)为所述接收到的码字向量中的第j个码字符号的r个比特位，yj,t是yj的第t个比特位，0≤j≤n-1，0≤t≤r-1。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化码字符号比特信息
Figure FDA00025928235500000317
并根据所述码字符号比特信息
Figure FDA00025928235500000318
初始化码字比特外信息
Figure FDA00025928235500000319
包括：
根据如下公式对信道输出的码字向量进行均匀量化处理：
Figure FDA0002592823550000041
其中，y＝(y0,y1,...,yn-1)表示接收到的信道输出的码字向量，yj＝(yj,0,yj,1,...,yj,r-1)为所述接收到的码字向量中的第j个码字符号的r个比特位，yj,t是yj的第t个比特位；0≤j≤n-1，0≤t≤r-1，Δ、b分别为量化间隔和量化比特数，q为整数，且q的取值范围是(-2b-1+1,2b-1-1)，qj,t表示第j个码字符号的第t个比特位yj,t的量化值；
根据如下公式初始化码字符号比特信息
Figure FDA0002592823550000042
Figure FDA0002592823550000043
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新第j个变量节点到第i个校验节点的第一边信息，其中，所述第一边信息包括码字比特外信息
Figure FDA0002592823550000044
映射得到的硬判决符号
Figure FDA0002592823550000045
和所述码字比特外信息映射得到的硬判决符号
Figure FDA0002592823550000046
的置信度，包括：
根据如下公式确定所述码字比特外信息
Figure FDA0002592823550000047
映射得到的硬判决符号
Figure FDA0002592823550000048
的每一个比特位：
Figure FDA0002592823550000049
确定所述硬判决符号
Figure FDA00025928235500000410
的置信度为
Figure FDA00025928235500000411
其中，
Figure FDA00025928235500000412
表示
Figure FDA00025928235500000413
对应的比特序列的第t个比特位，0≤t≤r-1。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述
Figure FDA00025928235500000414
确定第i个校验节点的校验和
Figure FDA0002592823550000051
并根据所述校验和
Figure FDA0002592823550000052
以及所述
Figure FDA0002592823550000053
更新第i个校验节点到第j个变量节点的第二边信息，所述第二边信息包括所述第二边的外部校验和
Figure FDA0002592823550000054
和所述外部校验和
Figure FDA0002592823550000055
的置信度
Figure FDA0002592823550000056
包括：
根据如下公式确定第i个校验节点的校验和
Figure FDA0002592823550000057
Figure FDA0002592823550000058
根据如下公式确定所述外部校验和
Figure FDA0002592823550000059
Figure FDA00025928235500000510
根据如下公式确定所述外部校验和
Figure FDA00025928235500000511
的置信度
Figure FDA00025928235500000512
Figure FDA00025928235500000513
其中，hi,j为奇偶校验矩阵H的第i行、第j列元素，0≤t≤r-1。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述加权处理除所述基于汉明距离加权因子的加权处理外，还包括至少一种其他加权因子；
所述其他加权因子包括出现次数加权因子；所述出现次数加权因子根据所有传递到所述第j个变量节点的外部校验和中与所述
Figure FDA00025928235500000514
相等的外部校验和的数量确定；
对所述外部校验和
Figure FDA00025928235500000515
的置信度
Figure FDA00025928235500000516
进行基于汉明距离加权因子和出现次数加权因子的加权处理，得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure FDA00025928235500000517
包括：
根据如下公式确定所述加权比特信息
Figure FDA00025928235500000518
Figure FDA00025928235500000519
其中，所述外部校验和
Figure FDA00025928235500000520
的比特序列为
Figure FDA00025928235500000521
所述
Figure FDA00025928235500000522
表示所述外部校验和
Figure FDA00025928235500000523
的比特序列与所述硬判决符号向量z(k)的比特序列的汉明距离，
Figure FDA0002592823550000061
为根据
Figure FDA0002592823550000062
确定的汉明距离加权因子；所述
Figure FDA0002592823550000063
表示所有与第j个变量节点相连的第二边的外部校验和之中与
Figure FDA0002592823550000064
相同的外部校验和的出现次数；
Figure FDA0002592823550000065
为根据所述出现次数确定的出现次数加权因子，
Figure FDA0002592823550000066
的数值范围为[-2l+1,2l-1],l是大于1的正整数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二边信息包括所述第二边的最可靠外部校验和
Figure FDA0002592823550000067
和所述最可靠外部校验和
Figure FDA0002592823550000068
的置信度
Figure FDA0002592823550000069
所述第二边信息还包括所述第二边的次可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000610
和所述次可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000611
的置信度
Figure FDA00025928235500000612
所述根据所述
Figure FDA00025928235500000613
确定第i个校验节点的校验和
Figure FDA00025928235500000614
并根据所述校验和
Figure FDA00025928235500000615
以及所述
Figure FDA00025928235500000616
更新第i个校验节点到第j个变量节点的第二边信息，所述第二边信息包括所述第二边的外部校验和
Figure FDA00025928235500000617
和所述外部校验和
Figure FDA00025928235500000618
的置信度
Figure FDA00025928235500000619
包括：
根据如下公式确定第i个校验节点的最可靠校验和
Figure FDA00025928235500000620
Figure FDA00025928235500000621
根据如下公式确定所述最可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000622
Figure FDA00025928235500000623
根据如下公式确定所述最可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000624
的置信度
Figure FDA00025928235500000625
Figure FDA00025928235500000626
根据如下公式确定第i个校验节点的次可靠校验和
Figure FDA00025928235500000627
Figure FDA00025928235500000628
根据如下公式确定所述次可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000629
Figure FDA00025928235500000630
根据如下公式确定所述次可靠外部校验和
Figure FDA0002592823550000071
的置信度
Figure FDA0002592823550000072
Figure FDA0002592823550000073
其中，hi,j为奇偶校验矩阵H的第i行、第j列元素。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述外部校验和
Figure FDA0002592823550000074
的置信度
Figure FDA0002592823550000075
进行基于汉明距离加权因子的加权处理，得到第i个校验节点输入给第j个变量节点的加权比特信息
Figure FDA0002592823550000076
包括：
根据如下公式确定第i个校验节点输入给第j个变量节点的次可靠加权比特信息
Figure FDA0002592823550000077
Figure FDA0002592823550000078
根据如下公式确定第i个校验节点输入给第j个变量节点的最可靠加权比特信息
Figure FDA0002592823550000079
Figure FDA00025928235500000710
其中，所述最可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000711
的比特序列为
Figure FDA00025928235500000712
所述
Figure FDA00025928235500000713
表示所述最可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000714
的比特序列与所述硬判决符号向量z(k)的比特序列的汉明距离，
Figure FDA00025928235500000715
为根据
Figure FDA00025928235500000716
确定的最可靠汉明距离加权因子；所述次可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000717
的比特序列为
Figure FDA00025928235500000718
所述
Figure FDA00025928235500000719
表示所述次可靠外部校验和
Figure FDA00025928235500000720
的比特序列与所述硬判决符号向量z(k)的比特序列的汉明距离，
Figure FDA00025928235500000721
为根据
Figure FDA00025928235500000722
确定的次可靠汉明距离加权因子；0≤t≤r-1，
Figure FDA00025928235500000723
和
Figure FDA00025928235500000724
的数值范围都为[-2b-2+1,2b-2-1]。
9.根据权利要求6或8所述的方法，其特征在于，所述根据所述加权比特信息
Figure FDA0002592823550000081
更新所述第j个变量节点对应的第j个码字符号比特信息
Figure FDA0002592823550000082
和第j个码字符号比特外信息
Figure FDA0002592823550000087
包括：
根据如下公式确定
Figure FDA0002592823550000083
Figure FDA0002592823550000084
根据如下公式确定
Figure FDA0002592823550000085
Figure FDA0002592823550000086
其中，0≤j≤n-1，i∈Mj，0≤t≤r-1。
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