CN106789798B - 基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置 - Google Patents

基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置，通过采用能够用因子图表示数据的编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制，接收端可以根据接收的数据和编码矩阵确定各个信道节点、变量节点、校验节点和各个节点之间的消息传递关系，进而构建联合稀疏因子图；由于联合稀疏因子图包含了各个节点之间的消息传递关系，解调和译码均可以利用信道消息和校验消息，相对于现有技术中先用信道消息和变量消息进行解调，再用校验消息和变量消息进行译码的方式，降低了解调和译码过程中的误比特率。

Description

基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置。
背景技术
移动通信技术的快速发展，无线通信技术对频谱效率的增加提出了更高的要求，例如，应用在5G(5th-Generation，第五代移动通信)通信中的频谱效率要比应用在4G(4th-Generation，第四代移动通信)通信中频谱效率增加了5到15倍。传统的正交多址技术已经不能满足需求，为了应对这一状况，人们提出了NOMA技术(Non-orthogonal MultipleAccess,非正交多址技术)，如，应用于功率域的NOMA技术，应用于编码域的SCMA技术(Sparse Code Multiple Access,稀疏码分多址接入技术)、PDMA技术(Pattern DivisionMultiple Access，图样分割多址接入技术)、MUSA技术(Multi-user Shared Access，多用户共享多址接入技术)、LDS技术(low-density spreading，低密度扩展的多址接入技术)等。
为了进一步提高多址技术应用于移动通信中的频谱效率，人们将基于空间耦合数据传输技术应用到上述多址接入技术中。由于空间耦合低密度奇偶校验码具有门限饱和效应，因此将空间耦合数据传输技术应用到多址接入系统中也具有门限饱和效应，进而能够提升非多址接入系统的频谱效率。基于空间耦合数据传输技术的非正交多址系统中，在信号发送端，对待发送的数据进行编码，如利用LDPC编码(Low Density Parity Check Code，低密度奇偶校验码)，然后将编码后的数据分成多个数据流，再用预设的空间耦合扩频矩阵对多个数据流进行扩频，然后发送；在接收端，先用信道消息和变量消息对接收到的信号进行解调，再用变量消息和校验消息对解调后的信号进行译码，最后得到最终码字。
但是，现有技术中基于空间耦合数据传输技术的非正交多址系统中，接收端是将解调和译码分开执行的，导致它们不能分别都利用信道消息和校验消息，进而导致在信号解调过程的BER(Bit Error Ratio，误比特率)较高。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供了基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置，以降低在信号解调过程的误比特率。
为达到上述目的，本发明实施例公开了基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置。技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了基于空间耦合数据传输技术的数据发送方法，包括：
获得待发送数据；
采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制；
将调制后的所述数据分成L个数据流；
采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流；其中，空间耦合扩频矩阵H中的扩频参数：扩频长度R和叠加数据流个数K，是预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，根据利用高斯算法计算出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度确定的；
发送所述空间耦合数据流。
第二方面，本发明实施例还提供了基于空间耦合数据传输技术的数据接收方法，所述方法包括：
A、接收数据；
B、根据接收的所述数据和编码矩阵，确定各个信道节点、各个变量节点和各个校验节点，以及所述各个信道节点与所述各个变量节点之间的传递关系，和所述各个校验节点与所述各个变量节点之间的传递关系，构成联合稀疏因子图；
C、采用预设的置信传播算法，进行迭代计算；每次迭代时，根据各个信道节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的中间值；再根据各个校验节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的最终值；根据获得的各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值；当译码结果值满足预设迭代结束条件时，结束迭代计算，输出所述译码结果值。
第三方面，本发明实施例还提供了基于空间耦合数据传输技术的数据发送装置，所述装置包括：获得模块、编码和调制模块、切分模块、扩频模块和发送模块，其中，
所述获得模块，用于获得待发送数据；
所述编码和调制模块，用于采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制；
所述切分模块，用于将调制后的所述数据分成L个数据流；
所述扩频模块，用于采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流；其中，空间耦合扩频矩阵H中的扩频参数：扩频长度R和叠加数据流个数K，是预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，根据利用高斯算法计算出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度确定的；
所述发送模块，用于发送所述空间耦合数据流。
第四方面，本发明是实施例还提供了基于空间耦合数据传输技术的数据接收装置，所述装置包括：接收模块、构成模块和迭代模块，其中，
所述接收模块，用于接收数据；
所述构成模块，用于根据接收的所述数据和编码矩阵，确定各个信道节点、各个变量节点和各个校验节点，以及所述各个信道节点与所述各个变量节点之间的传递关系，和所述各个校验节点与所述各个变量节点之间的传递关系，构成联合稀疏因子图；
所述迭代模块，用于采用预设的置信传播算法，进行迭代计算；每次迭代时，根据各个信道节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的中间值；再根据各个校验节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的最终值；根据获得的各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值；当译码结果值满足预设条件时，结束迭代计算，输出所述译码结果值。
本发明实施例提供了基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置，通过采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制，接收端可以根据接收的数据和编码矩阵确定各个变量节点、信道节点、校验节点和各个节点之间的消息传递关系，进而构建联合稀疏因子图；由于联合稀疏因子图包含了各个节点之间的消息传递关系，解调和译码均可以利用信道消息和校验消息，相对于现有技术中先用信道消息和变量消息进行解调，再用校验消息和变量消息进行译码的方式，降低了解调和译码过程中的误比特率。
当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送方法的流程示意图；
图1B为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送原理图；
图2为本发明实施例提供的扩频矩阵的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据接收方法的流程示意图；
图4A为本发明实施例提供的联合稀疏因子图的结构示意图；
图4B为本发明实施例提供的各节点之间消息传递的示意图；
图5为本发明实施例提供的迭代计算的流程示意图；
图6为对现有技术及本发明实施例进行仿真得到的降低误比特率效果的对比图；
图7为对现有技术及本发明实施例进行仿真得到的降低迭代次数效果的对比图；
图8为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送装置的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据接收装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为解决现有技术问题，本发明实施例提供了基于空间耦合数据传输技术的数据发送、接收方法及装置。
下面首先对基于空间耦合数据传输技术的数据发送方法进行介绍。
参见图1A和图1B，图1A为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送方法的流程示意图；图1B为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送原理图。
基于空间耦合数据传输技术的数据发送方法，可以包括：
S101：获得待发送数据。
S102：采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码。
具体的，利用规则的LDPC编码矩阵对待发送数据进行编码，然后采用BPSK(BinaryPhase Shift Keying，二进制相移键控)调制对待发送数据进行调制。
需要强调的是，规则的LDPC编码是能够用因子图表示的数据编码方式。
S103：将调制后的所述数据分成L个数据流。
具体的，将S102步骤中的到的数据切分成L个数据流。
在实际应用中，L的值是在发送端预先设定的。假设L为20，则将S102步骤中的到的数据切分成20个数据流。
S104：采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流；其中，空间耦合扩频矩阵H中的扩频参数：扩频长度R和叠加数据流个数K，是预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，根据利用高斯算法计算出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度确定的。
具体的，所述预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，根据利用高斯算法计算出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度，确定扩频参数的步骤，包括：预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，获得对应的密度进化耦合方程式为：
Figure GDA0002282274240000061
Figure GDA0002282274240000062
其中，
Figure GDA0002282274240000063
为解调时第l个数据流第i次迭代的信干噪声比；
Figure GDA0002282274240000064
为解调时第l个数据流除第i次迭代的信干噪声比；
Figure GDA0002282274240000065
表示在t时间内的干扰噪声功率；
Figure GDA0002282274240000066
为第i次迭代时校验节点输出的对数似然比均值；Kt为在时间t范围内叠加的数据流个数，取值范围为β到K；dv表示变量节点的度分布；β为系统负载；K为最大叠加数据流个数；R为扩频长度；
Figure GDA0002282274240000067
为白色加性高斯噪声信道的噪声值方差。
将预设的多组扩频参数分别代入上述公式，输出每组扩频参数对应的BER值和解调译码复杂度；根据BER性能由低到高对每组扩频参数进行排序，由用户根据排序后的序列，结合解调译码的复杂度确定出一组扩频参数；将用户确定出的一组扩频参数，确定为扩频矩阵H中使用的扩频参数。
具体的，由R/K的多重卷积置换矩阵构成第一矩阵；将所述第一矩阵的每一行乘以一个伪随机序列，确定出空间耦合扩频矩阵H；所述采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流的步骤，包括：利用所述空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流的每一数据流进行扩频；将扩频之后的所有数据流相叠加后，再乘以一个归一化的功率因子，获得空间耦合数据流。
在实际应用中，发送端预设有多组扩频参数，扩频参数包括R和K，其中，R为扩频矩阵每行的单位置换矩阵的数量；K为叠加的数据流的个数，且负载K/R。负载为人为根据实际系统的需要设定的定值，一般情况下为2、3或者4，在负载一定时，R值越大，则K也就越大，相应的解调译码复杂度就越高；假设在本发明实施例中，负载为4。
根据空间耦合扩频矩阵H和S102中规则的LDPC编码矩阵，利用高斯算法获得对应的密度进化耦合方程式为：
Figure GDA0002282274240000071
Figure GDA0002282274240000072
其中，
Figure GDA0002282274240000073
为解调时第l个数据流第i次迭代的信干噪声比；
Figure GDA0002282274240000074
为解调时第l个数据流除第i次迭代的信干噪声比；
Figure GDA0002282274240000075
表示在t时间内的干扰噪声功率；
Figure GDA0002282274240000076
为第i次迭代时校验节点输出的对数似然比均值；Kt为在时间t范围内叠加的数据流个数，取值范围为β到K；dv表示变量节点的度分布；β为系统负载；K为最大叠加数据流个数；R为扩频长度；
Figure GDA0002282274240000077
为白色加性高斯噪声信道的噪声值方差。
将预设的多组扩频参数分别代入上述公式，输出每组扩频参数对应的BER值和解调译码复杂度。
在实际应用中，解调译码复杂度＝迭代次数*(解调复杂度+译码复杂度)。
具体的，根据每组扩频参数的BER性能由低到高进行排序，在保证BER性能的情况下，用户选择解调译码复杂度尽量较低的扩频参数作为为扩频矩阵H中使用的扩频参数。
假设确定出来的一组扩频参数为6/24，其中，6＝24/4。根据此扩频参数可知，扩频矩阵的每一行有6个单位置换矩阵，除扩频矩阵的两端外，每列有24个单位置换矩阵。
在实际应用中，扩频参数R/K确定之后，针对接收端获得不同的待发送数据都使用该扩频参数。
根据扩频参数6/24的多重卷积置换矩阵构成空间耦合扩频矩阵H。
具体的，由6/24的多重卷积置换矩阵确定出第一矩阵；
将第一矩阵的每一行乘以对应的值为正负一的伪随机序列，得到扩频矩阵H。
如图2所示，图2为本发明实施例的扩频矩阵的结构示意图。图2中，每一个方格代表一个维度为M*M的单位置换矩阵，每6个单位置换矩阵形成一个2行3列的扩频单元，应用每一个扩频单元对一个数据流进行扩频；图2所示扩频矩阵包括L个扩频单元。在图2所示扩频矩阵中，扩频矩阵的两端，即在T＝0和T＝T-1时刻各具有两个单位置换矩阵叠加，在T＝1和T＝T-2时刻各具有四个单位置换矩阵叠加，其他时刻个具有六个单位置换矩阵叠加。
扩频后的L个数据按照对应的扩频单元在扩频矩阵中的位置进行叠加，得到一个时间长度为T的数据。
利用所述空间耦合扩频矩阵H对所述20个数据流的每一数据流进行扩频；将扩频之后的所有数据流相叠加后，再乘以一个归一化的功率因子，获得空间耦合数据流。
S105：发送所述空间耦合数据流。
具体的，利用AWGN(Additive White Gaussian Noise，加性高斯白噪声)信道将所述空间耦合数据流发送出去。
在实际应用中，还可以利用普通信道将S104步骤获得的空间耦合数据流发送出去。
应用本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送方法，通过采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制，可以使接收端根据接收的数据和编码矩阵确定各个变量节点、信道节点、校验节点和各个节点之间的消息传递关系，进而构建联合稀疏因子图；由于联合稀疏因子图包含了各个节点之间的消息传递关系，解调和译码均可以利用信道消息和校验消息，相对于现有技术中先用信道消息和变量消息进行解调，再用校验消息和变量消息进行译码的方式，降低了解调和译码过程中的误比特率。
图3为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据接收方法的流程示意图，可包括：
S301：接收数据。
接收根据图1所示实施例发送的数据。
S302：根据接收的所述数据和编码矩阵，确定各个信道节点、各个变量节点和各个校验节点，以及所述各个信道节点与所述各个变量节点之间的传递关系，和所述各个校验节点与所述各个变量节点之间的传递关系，构成联合稀疏因子图。
具体的，可以采用如下方式确定各个信道节点；
用yn,t表示在时间t内的第n时刻的接收信号，定义在t时间内的接收向量
Figure GDA0002282274240000091
其中，X＝M，M为空间耦合扩频矩阵H中的单位置换矩阵的维度，N为信道节点的数量；
Figure GDA0002282274240000092
为全体N维向量构成的向量组，用于表征向量yt的维度为N。
因此，
Figure GDA0002282274240000093
其中，
Figure GDA0002282274240000094
表示白色加性高斯噪声信道的均值为0，方差为
Figure GDA0002282274240000095
Figure GDA0002282274240000096
的噪声；st,m,l＝(s0,t,m,l,…,sN-1,t,m,l)T表示第l个数据流中的第m个数据符号的扩频序列，其维度为N；t为某一接收时间范围，t取值为0到T-1；T为扩频矩阵的长度；bm,l∈{-1,+1}表示第l个数据流中的第m个二进制相移键控调制符号。
令Y＝(y0,…,yT-1)T，bl＝(b0,l,…,bM-1,l)T，B＝(b0,…,bL-1)T，St,l＝(st,0,l,…,st,M-1,l)，Z＝(z0,…,zT-1)T，接收表达式还可表示为如下矩阵表达形式
Figure GDA0002282274240000097
其中
Figure GDA0002282274240000098
其中，Y为接收到信号的表达式；K为叠加的数据流个数；H为接收端接收的信号的矩阵表达式；B为数据流表达式；Z为白色加性高斯噪声信道的噪声。
由上述可知，在联合稀疏图中，在时间t内的第n时刻的接收信号yn,t表示对应的信道节点sn,t；第l个数据流中的第m个二进制相移键控调制(BPSK)符号bm,l表示变量节点vm,l。
由于是二进制相移键控调制，每个符号还对应着经过LDPC编码矩阵P编码后的码字，它与LDPC的因子图中的校验节点相连接，因此，可以使用一个奇偶校验等式表示一个校验节点。在实际应用中，假设每个数据流是经过LDPC编码矩阵P编码后的码字生成，则第l个数据流的第j个奇偶校验等式表示为校验节点。
图4A为本发明实施例提供的联合稀疏因子图的结构示意图；图4B为本发明实施例提供的各节点之间消息传递的示意图。在图4A和图4B中，六边代表信道节点，四边形代表校验节点，圆形代表变量节点。
本步骤中确定出的联合稀疏因子图参见图4A和图4B。
需要强调的是，所有数据流也可以是由一个LDPC编码矩阵编码后的码字拆分生成。
S303：采用预设的置信传播算法，进行迭代计算；每次迭代时，根据各个信道节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的中间值；再根据各个校验节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的最终值；根据获得的各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值；当译码结果值满足预设迭代结束条件时，结束迭代计算，输出所述译码结果值。
需要强调的是，信道节点、变量节点和校验节点的传递的消息包括：对数似然比。各节点的当前值、中间值、更新值和最终值为对数似然比的值。
具体的，如图5所示，图5为本发明实施例提供的迭代计算的流程示意图，可以包括：
S303A：初始化各个信道节点传递到各个变量节点的第一消息的当前值，和各个校验节点到各个变量节点的第二消息的当前值；所述第一消息为各个所述信道节点传递到各个所述变量节点的对数似然比；所述第二消息为各个所述校验节点传递到各个所述变量节点的对数似然比。
S303B：根据所述各个第一消息的当前值，确定各个变量节点消息的当前值；所述各个变量节点消息为各个变量节点的对数似然比。
S303C：根据所述各个第一消息的当前值和各个变量节点消息的当前值，采用预设的并行调度的置信传播算法进行第一计算，获得各个第一消息的更新值。
具体的，根据所述各个第一消息的当前值和各个变量节点消息的当前值，按如下公式，计算变量节点传递到信道节点的第三消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000111
其中，
Figure GDA0002282274240000112
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流变量节点传递到信道节点的第三消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000113
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000114
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第一消息的当前值；且，i为迭代次数；l为第l个数据流，l取值从0到L-1，m为第l个数据流中的第m变量节点，m取值为0到M-1；n为信道节点的数量，取值范围为0到N-1。
根据所述根据第三消息的当前值，采用预设的并行调度的置信传播算法进行第一计算，获得第一消息的更新值。
在实际应用中，按如下公式，计算所述第一消息的更新值；
Figure GDA0002282274240000115
其中，
Figure GDA0002282274240000121
为第三消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000122
为针对第l个数据流中的第m个二进制相移键控调制符号；
Figure GDA0002282274240000123
为针对第l个数据流，在第i-1次迭代时第三消息当前值；yn,t为时间t内的第n时刻的接收信号；H[n,t]为t时间内第n时刻接收端接收的信号的矩阵表达式；B[n,t]为t时间内第n时刻第l个数据流表达式；
Figure GDA0002282274240000124
为白色加性高斯噪声信道的噪声值的方差；且l为第l个数据流，l取值从0到L-1；m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；n为时间t范围内第n时刻，n取值为0到N-1；
Figure GDA00022822742400001212
为一变量节点，它属于集合
Figure GDA0002282274240000126
表示与在t时间内第n时刻的信道节点相连接除变量节点(m,l)之外的所有变量节点集合。
S303D：根据所述第一消息的更新值，获得各个变量节点消息的本次迭代的中间值。
具体的，按如下公式，计算各个变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure GDA0002282274240000127
其中，
Figure GDA0002282274240000128
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure GDA0002282274240000129
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的当前值；
Figure GDA00022822742400001210
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第一消息当前值；
Figure GDA00022822742400001211
为第i次迭代时，针对第l个数据流第一消息更新值；i为迭代次数；l为第l个数据流，l取值从0到L-1，t为某一接收时间范围，t的取值从0到T-1，m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；n为时间t范围内第n时刻，n取值为0到N-1。
S303E：根据所述各个第二消息的当前值和各个变量节点消息的本次迭代的中间值，采用所述预设的并行调度置信传播算法进行第二计算，获得各个第二消息的更新值。
具体的，根据所述各个第二消息的当前值和各个变量节点消息的本次迭代的中间值，按如下公式，计算变量节点传递到校验节点的第四消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000131
其中，
Figure GDA0002282274240000132
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流变量节点传递到校验节点的第四消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000133
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure GDA0002282274240000134
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第二消息的当前值；i为迭代次数；l为第l个数据流，l取值从0到L-1；m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；j为第l个数据流中的第j个校验节点，j的取值为0到J-1。
根据所述各个第四消息的当前值，采用所述预设的并行调度置信传播算法进行第二计算，获得第二消息的更新值。
在实际应用中，按如下公式，计算所述第二消息的更新值；
Figure GDA0002282274240000135
其中，
Figure GDA0002282274240000136
为第二消息的更新值；
Figure GDA0002282274240000137
为针对第l个数据流，在第i-1次迭代时第四消息的当前值；且l为第l个数据流，l取值从0到L-1，m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；j为第l个数据流中的第j个校验节点，j的取值为0到J-1；
Figure GDA0002282274240000138
为一变量节点，它属于集合ψ(j，l)\(m，l)，ψ(j,l)\(m,l)表示与第l个数据流第j个校验节点相连接除变量节点(m,l)之外的所有变量节点集合；∏为连乘函数；tanh为双曲正切函数。
S303F：根据所述第二消息的更新值，获得各个变量节点消息的本次迭代的最终值。
具体的，根据所述第二消息的更新值，按如下公式，计算各个变量节点消息的本次迭代的最终值；
Figure GDA0002282274240000141
其中，
Figure GDA0002282274240000142
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点的消息的本次迭代的最终值；
Figure GDA0002282274240000143
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息本次迭代的中间值；
Figure GDA0002282274240000144
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第二消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000145
为第i次迭代时，针对第l个数据流第二消息的更新值；且i为迭代次数；l为第l个数据流，l取值从0到L-1，m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；j为第l个数据流中的第j个校验节点，j的取值为0到J-1。
S303G：根据各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值。
S303H：判断所述译码结果值是否满足预设条件。
S303I：如果是，则结束迭代计算，输出所述译码结果值。
S303J：如果否，将所述第一消息的更新值确定为第一消息的当前值，将所述第二消息的更新值确定为第二消息的当前值，将所述各个变量节点消息的本次迭代的最终值确定为各个变量节点消息的当前值，返回步骤S203C，执行下一次迭代。
具体的，若判断出所述译码结果值不符合预设条件，则在将所述第一消息的更新值确定为第一消息的当前值之前，还包括：判断迭代次数是否达到预设数值；如果是，则结束迭代，输出所述译码结果值；如果否，则执行所述将所述第一消息的更新值确定为第一消息的当前值的步骤；所述预设条件包括：针对所述译码结果值的校验和为零。
下面对S303步骤进行详细说明。
需要强调的是，本步骤中使用的是串行调度置信传播算法进行迭代计算。
初始化各个信道节点传递到各个变量节点的第一消息的当前值
Figure GDA0002282274240000151
初始化各个校验节点传递到各个变量节点的第二消息的当前值
Figure GDA0002282274240000152
其中，所述第一消息
Figure GDA0002282274240000153
为各个所述信道节点传递到各个所述变量节点的对数似然比；所述第二消息
Figure GDA0002282274240000154
为各个所述校验节点传递到各个所述变量节点的对数似然比。
在实际应用中，对数似然比也称为先验似然比。
由于各个信道节点传递到各个变量节点的对数似然比为零，且各个校验节点传递到各个变量节点的对数似然比也为零，因此各个变量节点的对数似然比也为零。
下面以针对第l个数据流的第3个信道节点、第5个校验节点和第8个变量节点为例，对第一次迭代进行介绍。
按公式
Figure GDA0002282274240000155
计算变量节点传递到信道节点的第三消息的当前值，其中，
Figure GDA0002282274240000156
为第0次迭代时，针对第l个数据流变量节点传递到信道节点的的第三消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000157
为第1次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000158
为第0次迭代时，针对第l个数据流第一消息的当前值；且l为第l个数据流，l取值为0到L-1。
第三消息的当前值为：0-0＝0。
按如下公式，根据第三消息的当前值，计算所述第一消息的更新值；
Figure GDA0002282274240000161
其中，
Figure GDA0002282274240000162
为第三消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000163
为针对第l个数据流中的第8个二进制相移键控调制符号；
Figure GDA0002282274240000164
为针对第l个数据流，在第0次迭代时第三消息当前值；yn,t为时间t内的第n时刻的接收信号；H[n,t]为t时间内第n时刻接收端接收的信号的矩阵表达式；B[n,t]为t时间内第n时刻第l个数据流表达式；
Figure GDA0002282274240000165
为白色加性高斯噪声信道的噪声值的方差；且l为第l个数据流，l取值从0到L-1；n为时间t范围内第n时刻，n取值为0到N-1；
Figure GDA0002282274240000166
为一变量节点，它属于集合
Figure GDA0002282274240000167
表示与在t时间内第n时刻的信道节点相连接除变量节点(8,l)之外的所有变量节点集合。
将第三消息的当前值0代入上述公式，假设计算出的第一消息的更新值为0.2。
根据公式
Figure GDA0002282274240000168
计算各个变量节点消息的本次迭代的中间值；
其中，
Figure GDA0002282274240000169
为第0次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure GDA00022822742400001610
为第1次迭代时，针对第l个数据流变量节点的对数似然比值；
Figure GDA00022822742400001611
为第0次迭代时，针对第l个数据流第一消息当前值；
Figure GDA00022822742400001612
为第1次迭代时，针对第l个数据流的第一消息的更新值；l为第l个数据流，l取值从0到L-1，t为某一接收时间范围，t的取值从0到T-1；n为时间t范围内第n时刻，n取值为0到N-1。
变量节点在第一次迭代的中间值为：0-0+0.2＝0.2。
按如下公式，计算变量节点传递到校验节点的第四消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000171
其中，
Figure GDA0002282274240000172
为第0次迭代时，针对第l个数据流变量节点传递到校验节点的第四消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000173
为第1次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure GDA0002282274240000174
为第0次迭代时，针对第l个数据流第二消息的当前值；l为第l个数据流，l取值从0到L-1。
第四消息的当前值为：0.2-0＝0.2。
按如下公式，计算所述第二消息的更新值；
Figure GDA0002282274240000175
其中，
Figure GDA0002282274240000176
为第二消息的更新值；
Figure GDA0002282274240000177
为针对第l个数据流，在第0次迭代时第四消息的当前值；且l为第l个数据流，l取值从0到L-1，
Figure GDA0002282274240000178
为一变量节点，它属于集合ψ(5,l)\(8,l)，ψ(5,l)\(8,l)表示与第l个数据流第5个校验节点相连接除变量节点(8,l)之外的所有变量节点集合；∏为连乘函数；tanh为双曲正切函数。
假设第二消息的更新值为0.25。
按如下公式，计算各个变量节点消息的本次迭代的最终值；
Figure GDA0002282274240000179
其中，
Figure GDA0002282274240000181
为第1次迭代时，针对第l个数据流变量节点的消息的本次迭代的最终值；
Figure GDA0002282274240000182
为第1次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息本次迭代的中间值；
Figure GDA0002282274240000183
为第0次迭代时，针对第l个数据流第二消息的当前值；
Figure GDA0002282274240000184
为第1次迭代时，针对第l个数据流第二消息的更新值；l为第l个数据流，l取值从0到L-1。
第3个信道节点和第5个校验节点传递到第8个变量节点的最终值为：
0.2-0+0.25＝0.45
根据S203确定出其他信道节点和校验节点传递到第8个变量节点的最终值。
具体的，可以根据如下公式确定出其他信道节点和校验节点传递到第8个变量节点的最终值：
Figure GDA0002282274240000185
其中，
Figure GDA0002282274240000186
为其他信道节点和校验节点传递到第8个变量节点的最终值；
Figure GDA0002282274240000187
为其他信道节点传递到第8个变量节点的最终值之和；
Figure GDA0002282274240000188
为其他校验节点传递到第8个变量节点的最终值之和。
进而根据上述方式确定出针对第l个数据流的其他信道节点和校验节点传递到各个变量节点的最终值，根据该值对接收的数据进行硬判决。
在实际应用中，可以根据公式
Figure GDA0002282274240000189
接收的数据进行硬判决；
其中，
Figure GDA00022822742400001810
为硬判决结果，通常为0或者1；
Figure GDA00022822742400001811
中的νm,l用于标识该函数针对第l个数据流的第m个信道节点，argmax为寻找具有最大评分的参量的函数；
Figure GDA00022822742400001812
为针对第l个数据流的其他信道节点和校验节点传递到各个变量节点的最终值。
假设接收第l个数据流为1110 0011 1000 1110，硬判决后确定的数据流为10101011 1000 1110。将硬判决得到的数据流乘以与发送端使用的相同编码矩阵，确定出针对硬判决得到的数据流的校验和。
判断该校验和是否为零。
如果校验和为零，说明硬判决后确定的数据流与发送端发送的数据流相同，则输出硬判决后确定的数据流1010 1011 1000 1110。
假设该校验和不为零，判断当前迭代次数是否达到预设数值。
假设当前迭代次数未达到预设数值，继续执行S203C，如果达到预设数值，将硬判决后确定的数据流1010 1011 1000 1110输出。
按照S203针对除第l个数据流之外的其他数据流进行解调和译码。将译码后得到的数据流和发送端获得的待发送数据进行比较，确定出译码后的数据流的误比特率，如图6所示。
在图6中，菱形点代表的是现有技术中基于空间耦合数据传输技术解调和译码分开执行时的误比特率，圆形点代表的是利用本发明实施例基于空间耦合数据传输技术解调和译码联合执行时的误比特率，可以得出：在信干噪声比为7dB时，利用现有技术时的误比特率为9*10-1；利用本发明实施例时的误比特率5*10-5，应用本发明实施例，利用本发明实施例的误比特率相对于现有技术降低了
(9*10-1-5*10-5)/9*10-1＝99.994％。
应用本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据接收方法，在接收端根据接收的数据确和编码矩阵定各个变量节点、信道节点、校验节点和各个节点之间的消息传递关系，进而构建联合稀疏因子图；由于联合稀疏因子图包含了各个节点之间的消息传递关系，解调和译码均可以利用信道消息和校验消息，相对于现有技术中先用信道消息和变量消息进行解调，再用校验消息和变量消息进行译码的方式，降低了解调和译码过程中的误比特率。
另外，应用本发明实施例中的串行调度置信传播算法，每一变量节点的数据可以独立更新，在硬判决时使用的是所有变量节点的最新消息，相对于现有技术只能在所有变量节点完成当次迭代后才能进行硬判决，可以减少迭代次数，加快迭代过程的收敛速度。
在实际应用中，可以使用外部信息转换图描述现有技术中的并行调度置信传播算法和本发明实施例中串行调度置信传播算法的的性能及复杂度，如图7所示。
图7为对现有技术及本发明实施例进行仿真得到的降低迭代次数效果的对比图。在图7中，实线代表应用本发明实施例时串行调度置信传播算法的轨迹，虚线代表应用现有技术时并行调度置信传播算法的轨迹。根据图7中实线的台阶数，可知串行调度调度置信传播算法迭代7次后收敛；同理，并行调度置信传播算法迭代14次收敛。应用本发明实施例相对于现有技术减少了迭代次数14-7＝7次，因此应用本发明实施例，可以加快迭代过程的收敛速度。
与图1A所示方法实施例相对应，本发明实施例还提供了基于空间耦合数据传输技术的数据发送装置。
图8为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送装置的结构示意图，可以包括：获得模块801、编码和调制模块802、切分模块803、扩频模块804和发送模块805，其中，
获得模块801，用于获得待发送数据。
编码和调制模块802，用于采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制。
切分模块803，用于将调制后的所述数据分成L个数据流。
扩频模块804，用于采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流；其中，空间耦合扩频矩阵H中的扩频参数：扩频长度R和叠加数据流个数K，是预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，，根据利用高斯算法计算出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度确定的。
发送模块805，用于发送所述空间耦合数据流。
应用本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据发送装置，通过采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制，可以使接收端根据接收的数据和编码矩阵确定各个变量节点、信道节点、校验节点和各个节点之间的消息传递关系，进而构建联合稀疏因子图；由于联合稀疏因子图包含了各个节点之间的消息传递关系，解调和译码均可以利用信道消息和校验消息，相对于现有技术中先用信道消息和变量消息进行解调，再用校验消息和变量消息进行译码的方式，降低了解调和译码过程中的误比特率。
与图3所示实施例相对应，本发明实施例还提供了基于空间耦合数据传输技术的数据接收装置。
图9为本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据接收装置的结构示意图，可以包括：接收模块901、构成模块902和迭代模块903，其中，
接收模块901，用于接收数据。
构成模块902，用于根据接收的所述数据和编码矩阵，确定各个信道节点、各个变量节点和各个校验节点，以及所述各个信道节点与所述各个变量节点之间的传递关系，和所述各个校验节点与所述各个变量节点之间的传递关系，构成联合稀疏因子图。
迭代模块903，用于采用预设的置信传播算法，进行迭代计算；每次迭代时，根据各个信道节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的中间值；再根据各个校验节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的最终值；根据获得的各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值；当译码结果值满足预设条件时，结束迭代计算，输出所述译码结果值。
应用本发明实施例提供的基于空间耦合数据传输技术的数据接收装置，在接收端根据接收的数据和编码矩阵确定各个变量节点、信道节点、校验节点和各个节点之间的消息传递关系，进而构建联合稀疏因子图；由于联合稀疏因子图包含了各个节点之间的消息传递关系，解调和译码均可以利用信道消息和校验消息，相对于现有技术中先用信道消息和变量消息进行解调，再用校验消息和变量消息进行译码的方式，降低了解调和译码过程中的误比特率。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.基于空间耦合数据传输技术的数据发送方法，其特征在于，包括：
获得待发送数据；
采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制；
将调制后的所述数据分成L个数据流；
采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流；其中，空间耦合扩频矩阵H中的扩频参数：扩频长度R和叠加数据流个数K，是预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，根据利用高斯算法计算出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度确定的；
发送所述空间耦合数据流。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，根据利用高斯算法计算出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度，确定扩频参数的步骤，包括：
预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，利用高斯算法获得对应的密度进化耦合方程式为：
Figure FDA0002282274230000011
Figure FDA0002282274230000012
其中，sirl (i)为解调时第l个数据流第i次迭代的信干噪声比；
Figure FDA0002282274230000013
为解调时第l个数据流除第i次迭代的信干噪声比；
Figure FDA0002282274230000014
表示在t时间内的干扰噪声功率；
Figure FDA0002282274230000015
为第i次迭代时校验节点输出的对数似然比均值；Kt为在时间t范围内叠加的数据流个数，取值范围为β到K；dv表示变量节点的度分布；β为系统负载；K为最大叠加数据流个数；R为扩频长度；
Figure FDA0002282274230000016
为白色加性高斯噪声信道的噪声值方差；
将预设的多组扩频参数分别代入上述公式，输出每组扩频参数对应的BER值和解调译码复杂度；
根据BER性能由低到高对每组扩频参数进行排序，由用户根据排序后的序列，结合解调译码的复杂度确定出一组扩频参数；
将用户确定出的一组扩频参数，确定为扩频矩阵H中使用的扩频参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
由R/K的多重卷积置换矩阵构成第一矩阵；
将所述第一矩阵的每一行乘以一个伪随机序列，确定出空间耦合扩频矩阵H；
所述采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流的步骤，包括：
利用所述空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流的每一数据流进行扩频；
将扩频之后的所有数据流相叠加后，再乘以一个归一化的功率因子，获得空间耦合数据流；
所述发送所述空间耦合数据流，包括：
利用加性高斯白噪声信道将所述空间耦合数据流发送出去。
4.基于空间耦合数据传输技术的数据接收方法，其特征在于，所述方法包括：
A、接收数据；
B、根据接收的所述数据和编码矩阵，确定各个信道节点、各个变量节点和各个校验节点，以及所述各个信道节点与所述各个变量节点之间的传递关系，和所述各个校验节点与所述各个变量节点之间的传递关系，构成联合稀疏因子图；
C、采用预设的置信传播算法，进行迭代计算；每次迭代时，根据各个信道节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的中间值；再根据各个校验节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的最终值；根据获得的各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值；当译码结果值满足预设迭代结束条件时，结束迭代计算，输出所述译码结果值。
5.根据权利要求4，其特征在于，所述步骤C，具体包括：
C1、初始化各个信道节点传递到各个变量节点的第一消息的当前值，和各个校验节点到各个变量节点的第二消息的当前值；所述第一消息为各个所述信道节点传递到各个所述变量节点的对数似然比；所述第二消息为各个所述校验节点传递到各个所述变量节点的对数似然比；
C2、根据所述各个第一消息的当前值，确定各个变量节点消息的当前值；所述各个变量节点消息为各个变量节点的对数似然比；
C3、根据所述各个第一消息的当前值和各个变量节点消息的当前值，采用预设的并行调度的置信传播算法进行第一计算，获得各个第一消息的更新值；
C4、根据所述第一消息的更新值，获得各个变量节点消息的本次迭代的中间值；
C5、根据所述各个第二消息的当前值和各个变量节点消息的本次迭代的中间值，采用所述预设的并行调度置信传播算法进行第二计算，获得各个第二消息的更新值；
C6、根据所述第二消息的更新值，获得各个变量节点消息的本次迭代的最终值；
C7、根据各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值；
C8、判断所述译码结果值是否满足预设条件；
C9、如果是，则结束迭代计算，输出所述译码结果值；
C10、如果否，将所述第一消息的更新值确定为第一消息的当前值，将所述第二消息的更新值确定为第二消息的当前值，将所述各个变量节点消息的本次迭代的最终值确定为各个变量节点消息的当前值，返回步骤C3，执行下一次迭代。
6.根据权利要求5，其特征在于，所述C3，具体包括：
C31、根据所述各个第一消息的当前值和各个变量节点消息的当前值，按如下公式，计算变量节点传递到信道节点的第三消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000041
其中，
Figure FDA0002282274230000042
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流变量节点传递到信道节点的第三消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000043
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000044
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第一消息的当前值；i为迭代次数；l为第l个数据，l值从0到L-1，t为某一接收时间范围，t取值为0到T-1，m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；n为时间t范围内第n时刻，n取值为0到N-1；
C32、根据所述根据第三消息的当前值，采用预设的并行调度的置信传播算法进行第一计算，获得第一消息的更新值；
所述步骤C4，包括：
按如下公式，计算各个变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure FDA0002282274230000045
其中，
Figure FDA0002282274230000046
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure FDA0002282274230000047
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000048
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第一消息当前值；
Figure FDA0002282274230000049
为第i次迭代时，针对第l个数据流第一消息更新值；i为迭代次数；l为第l个数据流，l取值从0到L-1，t为某一接收时间范围，t的取值从0到T-1；m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；n为时间t范围内第n时刻，n取值为0到N-1；
所述C5，具体包括：
C51、根据所述各个第二消息的当前值和各个变量节点消息的本次迭代的中间值，按如下公式，计算变量节点传递到校验节点的第四消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000051
其中，
Figure FDA0002282274230000052
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流变量节点传递到校验节点的第四消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000053
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息的本次迭代的中间值；
Figure FDA0002282274230000054
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第二消息的当前值；i为迭代次数；l为第l个数据流，l取值从0到L-1，m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；j为第l个数据流中的第j个校验节点，j的取值为0到J-1；
C52、根据各个第四消息的当前值，采用所述预设的并行调度置信传播算法进行第二计算，获得第二消息的更新值；
所述C6，具体包括：
根据所述第二消息的更新值，按如下公式，计算各个变量节点消息的本次迭代的最终值；
Figure FDA0002282274230000055
其中，
Figure FDA0002282274230000056
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点的消息的本次迭代的最终值；
Figure FDA0002282274230000057
为第i次迭代时，针对第l个数据流变量节点消息本次迭代的中间值；
Figure FDA0002282274230000058
为第i-1次迭代时，针对第l个数据流第二消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000059
为第i次迭代时，针对第l个数据流第二消息的更新值；且i为迭代次数；l为第l个数据流，l取值从0到L-1，m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；j为第l个数据流中的第j个校验节点，j的取值为0到J-1。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述C32，具体包括：按如下公式，计算所述第一消息的更新值；
Figure FDA0002282274230000061
其中，
Figure FDA0002282274230000062
为第三消息的当前值；
Figure FDA0002282274230000063
为针对第l个数据流中的第m个二进制相移键控调制符号；
Figure FDA0002282274230000064
为针对第l个数据流，在第i-1次迭代时第三消息当前值；yn,t为时间t内的第n时刻的接收信号；H[n,t]为t时间内第n时刻发送端扩频序列表达式；B[n,t]为t时间内第n时刻传输的数据表达式；
Figure FDA0002282274230000065
为白色加性高斯噪声信道的噪声值的方差；且l为第l个数据流，l取值从0到L-1；m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；n为时间t范围内第n时刻，n取值为0到N-1；
Figure FDA0002282274230000066
为一变量节点，它属于集合
Figure FDA0002282274230000067
表示与在t时间内第n时刻的信道节点相连接除变量节点(m,l)之外的所有变量节点集合；
所述C52，具体包括：按如下公式，计算所述第二消息的更新值；
Figure FDA0002282274230000068
其中，
Figure FDA0002282274230000069
为第二消息的更新值；
Figure FDA00022822742300000610
为针对第l个数据流，在第i-1次迭代时第四消息的当前值；且l为第l个数据流，l取值从0到L-1，m为第l个数据流中的第m个变量节点，m取值为0到M-1；j为第l个数据流中的第j个校验节点，j的取值为0到J-1；
Figure FDA0002282274230000071
为一变量节点，它属于集合ψ(j,l)\(m,l)，ψ(j,l)\(m,l)表示与第l个数据流第j个校验节点相连接除变量节点(m,l)之外的所有变量节点集合；∏为连乘函数；tanh为双曲正切函数。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述步骤C8中，
若判断出所述译码结果值不符合预设条件，则在将所述第一消息的更新值确定为第一消息的当前值之前，还包括：
判断迭代次数是否达到预设数值；
如果是，则结束迭代，输出所述译码结果值；
如果否，则执行所述将所述第一消息的更新值确定为第一消息的当前值的步骤；
所述预设条件包括：针对所述译码结果值的校验和为零。
9.基于空间耦合数据传输技术的数据发送装置，其特征在于，所述装置包括：获得模块、编码和调制模块、切分模块、扩频模块和发送模块，其中，
所述获得模块，用于获得待发送数据；
所述编码和调制模块，用于采用能够用因子图表示数据的数据编码方式，对所述待发送数据进行编码和调制；
所述切分模块，用于将调制后的所述数据分成L个数据流；
所述扩频模块，用于采用预设的空间耦合扩频矩阵H对所述L个数据流进行扩频后获得空间耦合数据流；其中，空间耦合扩频矩阵H中的扩频参数：扩频长度R和叠加数据流个数K，是预先根据所述空间耦合扩频矩阵H和编码矩阵，根据利用高斯算法确定出的每一组扩频参数对应的BER性能和解调译码复杂度确定的；
所述发送模块，用于发送所述空间耦合数据流。
10.基于空间耦合数据传输技术的数据接收装置，其特征在于，所述装置包括：接收模块、构成模块和迭代模块，其中，
所述接收模块，用于接收数据；
所述构成模块，用于根据接收的所述数据和编码矩阵，确定各个信道节点、各个变量节点和各个校验节点，以及所述各个信道节点与所述各个变量节点之间的传递关系，和所述各个校验节点与所述各个变量节点之间的传递关系，构成联合稀疏因子图；
所述迭代模块，用于采用预设的置信传播算法，进行迭代计算；每次迭代时，根据各个信道节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的中间值；再根据各个校验节点与各个变量节点之间的传递关系，计算出各个变量节点消息的本次迭代的最终值；根据获得的各个变量节点消息的本次迭代的最终值，确定各个变量节点对应的接收数据的译码结果值；当译码结果值满足预设条件时，结束迭代计算，输出所述译码结果值。
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