CN106921396A - 一种用于ldpc码的混合译码方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于信道编译码技术领域，涉及一种用于LDPC码的混合译码方法。本发明基于传统的LP译码和BP译码，由于传统LP译码的性能较差，因此采用在此基础上改进的MLP译码。本发明由此提出了MLP‑BP混合译码，其主要思想是提高BP译码输入的似然比的置信度。除此之外，由于LP译码和MLP译码都可能会带来比特翻转的问题，为了解决这个问题并进一步优化译码性能，本发明还对输入的似然值做了折中计算，提出了AVMLP‑BP混合译码，并证明了其相对于MLP‑BP混合译码确实降低了译码的误帧率，使得译码的性能有所提高，与此同时，因为MLP的复杂度呈指数增长，BP的复杂度为线性，所以本发明提出的混合译码复杂度在数量级上与MLP译码相当。

Description

一种用于LDPC码的混合译码方法

技术领域

本发明属于信道编译码技术领域，涉及一种用于LDPC码的混合译码方法。

背景技术

低密度奇偶校验码，又称LDPC码，是美国麻省理工学院Robert Gallager在他的博士论文中提出的一种具有稀疏校验矩阵的分组纠错码。LDPC码被证明是一类纠错性能逼近Shannon限的好码。针对有限域的二元LDPC码的译码方法，分为硬判决译码算法和软判决译码算法。硬判决算法操作简单，易于硬件实现，但是译码性能较差；软判决译码算法性能较好，但是复杂度较高。

在软判决方面，Gallager提出的消息传播算法，也称为置信传播(BeliefPropagation，BP)算法。软判决译码迭代算法的主要优势表现在译码速度快，译码性能优良，复杂度同时也比较低。然而，迭代算法在很多情况下，并不能保证算法收敛。即是算法收敛，收敛点也不一定全部有意义。因此采用迭代译码，译码性能难以分析。

J.Feldman等人，利用线性规划译码(Linear Programming，LP)松弛，对LDPC码的最大似然(Maximum，Likehood，ML)译码进行近似求解，建立了二进制分组码的松弛规划译码模型，从而提出了LP译码算法。作为ML译码的估计，理论证明该算法具有最大似然保持特性，一旦最优解为整数解，那么该解一定是最大似然码字。并且，LP译码性能不受Tanner图中环的影响。然而，LP译码具有较高的译码复杂度。

为了改善LP译码的性能，提出了MLP译码算法，即当LP译码算法的最优解不是整数解的时候，取出码字中M个最接近0.5的似然值，对M个值进行0，1二进制，比如M＝2，则将取出来的比特分别赋值为{00；01；10；11}，根据上述的赋值数组求出线性规划等式约束条件，将约束条件加入到线性规划译码中，从而得到q＝2^M个伪码字。对q个伪码字进行验证，找出满足如下两个条件的最优解：

⑴在q个伪码字中，找到使最小的一组伪码字，其中r_i为信道传递来的LLR，f＝{f₁,f₂,…f_n}为LP译码器输出的比特流

⑵再对找到的这组伪码字进行判断，判断其是否为整数解，如果是整数解则输出，否则进行硬判决后输出。

若得到的解是整数解，则该码字为最大似然码字。接下来将得到的似然值做折中计算后作为输入进行BP译码。

发明内容

本发明旨在提高BP译码的译码精度，对输入BP译码的对数似然信息先进行LP译码处理，得到新的对数似然信息，这相对于信道输出的软信息从置信度的角度上来说会有相应的提升。

本发明的技术方案为：

如图1所示，一种用于LDPC码的混合译码方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.LP译码：将信道输出的对数似然比输入到LP译码器中进行LP译码；

b.判断LP译码器输出的数据是否满足整数解条件，若是，则将LP译码器的输出作为译码后的码字输出并结束译码；若否，则进入步骤c；

c.MLP译码：对LP译码器输出的数据进行MLP译码，通过MLP译码得到伪码字；

d.判断MLP译码得到的伪码字是否为整数解，若是，则将伪码字输出并结束译码；若否，则进入步骤e；

e.BP译码：将MLP译码得到的伪码字输入到BP译码器，经过BP译码后结束译码。

进一步的，将MLP译码得到的伪码字输入到BP译码器，具体方法为将通过MLP译码得到的似然比和信道传递的似然比进行折中后再输入到BP译码器：

假设信道输出的概率值分别为P_c(0)和P_c(1)，则信道输出的对数似然比LLR_c为：

通过LP译码器后，对不满足整数解的解，则将其化为概率值后其概率分别为P_1p(0)和P_1p(1)，对经过信道的概率和通过LP译码器的概率做折中运算：

将上述已经折中的概率换算成似然比输入到BP译码器中：

所述的将LP译码器的解化为概率值的方法为：

假设LP译码器输出的比特为0.3，将其为0的概率设定为0.7，为1的概率设定为0.3，同理可得出其他比特数据化为概率值的概率；特别的如果比特为1，将其为0的概率设定为0.001，为1的概率设定为0.999；如果比特为0，将其为0的概率为0.999，为1的概率为0.001。

上述方案的目的是提高BP译码的译码精度，从而对本发明中提出的混合译码方法进行改进，如图3所示。假定LP译码器输出f_i，i∈{1,n}，若f_i∈[0,1]，则直接输出作为输出码字。反之，其为实数比特流，如假设为{0.3,0.6,0.7,…,1,0.4}，在这种情况下，其码字为错误码字，不符合要求。根据原始LP，需要重新译码，直到其码字符合标准。在本发明中把其中的每一个比特看作更倾向0还是1的概率，例如0.3，其为0的概率可以看作0.7，为1的概率可以看作0.3，如果比特为1或者0，可以看作概率为0.999或者0.001。这样，译码器输出的分数比特流可以等同的看作一组概率，跟信道输出的类似，如图2所示。可以用同样的方式化为对数似然比输入到BP译码器中进行二次译码。在这里选择BP译码器作为二次译码主要有两个原因：第一个是根据上述的原始LP原理和标准形式得出，似然比在LP译码中，只是起到一个计算目标函数的作用，LP的原理是根据其校验矩阵的校验方程进行规划，直到规划出一组满足所有校验方程的解，似然比在译码中并没有起到多大的作用，而BP译码器中，其原理是根据软信息的传递更新迭代来进行译码，所以如果软信息的置信度在进入译码器之前就提升的话，BP译码器的性能会有相应的提升；第二个原因是相对于LP译码器来说，BP译码的复杂度要低于LP译码复杂度，在混合译码中，如果进行了二次译码，由于LP译码的复杂度为指数型，BP译码的复杂度为线性，因此混合译码时BP译码复杂度可以基本忽略

本发明的有益效果为，在不增加复杂度的情况下，有效的提高了对LDPC码的译码性能，降低了译码的误帧率。

附图说明

图1为本发明的混合译码流程示意图；

图2为译码器输出分数比特流的概率取值示意图；

图3为本发明中改进后的混合译码流程示意图；

图4为LP译码，BP译码，LP-BP混合译码误帧率比较仿真图；

图5为LP译码，BP译码，LP-BP混合译码，MLP译码，MLP-BP混合译码误帧率比较仿真图；

图6为LP译码，BP译码，LP-BP混合译码，MLP译码，MLP-BP混合译码，AVMLP-BP混合译码误帧率比较仿真示意图；其中，AVMLP-BP混合译码为本发明中改进后的混合译码。

具体实施方式

发明内容部分已经对本发明的技术方案做了详细描述，下面结合附图，描述本发明技术方案的效果：

(1)LP译码，BP译码，LP-BP混合译码比较：

码长为126，码率为0.5的LDPC码，BP迭代50次，分别经过LP译码，BP译码，LP-BP混合译码后得到的误帧率结果如图4所示。根据比较可知，LP-BP混合译码的性能较BP译码提升不明显。这是由于LP译码不需要迭代的译码和纠正，从全局的角度直接输出。有些比特经过LP译码后可能会发生比特翻转，置信度有所降低，因此性能并未改善多少。

(2)LP译码，BP译码，LP-BP混合译码，MLP译码，MLP-BP混合译码比较：

码长为126，码率为0.5的LDPC码，BP迭代50次，MLP打孔1个点，分别经过LP译码，BP译码，LP-BP混合译码，MLP译码，MLP-BP混合译码后得到的误帧率结果如图5所示。

MLP译码原理由上可知，本次仿真打孔一个比特。根据图5可以看出，混合译码方式的性能要远好于MLP译码，原因是通过MLP译码使其似然比的置信度提升，再经过BP译码后，成为最优码字的概率更大。而如果初始解为整数解，则不需要进行二次译码，直接输出。LP译码的最大似然保证特性会保证其为最大似然码字。所以，译码器输出的码字的最大似然特性会很大。

(3)LP译码，BP译码，LP-BP混合译码，MLP译码，MLP-BP混合译码，AVMLP-BP混合译码比较：

码长为126，码率为0.5的LDPC码，BP迭代50次，MLP打孔1个点，分别经过LP译码，BP译码，LP-BP混合译码，MLP译码，MLP-BP混合译码，AVMLP-BP混合译码后得到的误帧率结果如图6所示。

AVMLP-BP译码较于MLP-BP译码，修正了BP译码输入的似然值置信度。原因在于，LP译码从全局的角度去考虑比特的取值，其译码后的码字会产生比特翻转的情况。比如其中一个比特本身是0，但是通过LP译码后变为1。这种状况使得某些比特的置信度经过LP译码后反而会降低，最后的性能会受到影响。因此，本发明提出了一种折中运算(见发明内容部分)，能有效的提升译码的性能。

如图6可知，经过折中后，基于MLP-BP译码的性能要优于不经过折中的MLP-BP译码。这说明LP译码中确实存在原始比特反转的问题，而这一方法确实能改善这个问题，使得BP译码的输入似然值置信度更高，获得更好的译码性能。

Claims (2)

1.一种用于LDPC码的混合译码方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.LP译码：将信道输出的对数似然比输入到LP译码器中进行LP译码；

b.判断LP译码器输出的数据是否满足整数解条件，若是，则将LP译码器的输出作为译码后的码字输出并结束译码；若否，则进入步骤c；

c.MLP译码：对LP译码器输出的数据进行MLP译码，通过MLP译码得到一组伪码字；

d.判断MLP译码得到的伪码字是否为整数解，若是，则将伪码字输出并结束译码；若否，则进入步骤e；

e.BP译码：将MLP译码得到的伪码字输入到BP译码器，经过BP译码后结束译码。

2.根据权利要求1所述的一种用于LDPC码的混合译码方法，其特征在于，所述步骤e中，将MLP译码得到的伪码字输入到BP译码器，具体方法为将通过MLP译码得到的似然比和信道传递的似然比进行折中后再输入到BP译码器：

假设信道输出的概率值分别为P_c(0)和P_c(1)，则信道输出的对数似然比LLR_c为：

${\mathrm{LLR}}_c=log\left(\frac{P_c\left(0\right)}{P_c\left(1\right)}\right)$

通过LP译码器后，对不满足整数解的解，则将其化为概率值后其概率分别为P_1p(0)和P_1p(1)，对经过信道的概率和通过LP译码器的概率做折中运算：

$P_{res}\left(0\right)=\frac{P_c\left(0\right)+P_{1p}\left(0\right)}{2}$

$P_{res}\left(1\right)=\frac{P_c\left(1\right)+P_{1p}\left(1\right)}{2}$

将上述已经折中的概率换算成似然比输入到BP译码器中：

${\mathrm{LLR}}_{res}=log\left(\frac{P_{res}\left(0\right)}{P_{res}\left(1\right)}\right)$

所述的将LP译码器的解化为概率值的方法为：

假设LP译码器输出的比特为0.3，将其为0的概率设定为0.7，为1的概率设定为0.3，同理可得出其他比特数据化为概率值的概率；特别的如果比特为1，将其为0的概率设定为0.001，为1的概率设定为0.999；如果比特为0，将其为0的概率为0.999，为1的概率为0.001。