CN108933603A - 一种实现校验节点处理的方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种实现校验节点处理方法及装置，包括：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；按照预设策略确定对数似然比的行与列；运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。本发明实施例在降低校验节点处理的运算量的同时，避免了校验节点处理性能的下降，提升了校验节点处理的效率。

Description

一种实现校验节点处理的方法及装置

技术领域

本文涉及但不限于无线通信技术，尤指一种实现校验节点处理的方法及装置。

背景技术

多进制低密度奇偶校验(LDPC)码译码应用于无线通信系统，算法实现复杂，包括校验节点处理和变量节点处理两个部分；其中，变量节点处理主要根据信道信息以及校验节点传递的修正信息计算变量节点的置信度(置信度可以以概率分布形式或者对数似然比衡量，两者是等价的)；校验节点处理主要根据输入的变量节点的置信度计算修正信息，修正信息为输入的变量之和的置信度。目前相关技术主要研究如何降低校验节点处理的运算复杂度；其中，扩展最小和算法针对校验节点处理的优化，降低了校验节点处理的运算量和存储消耗。

对于多进制LDPC码译码(也可以通过q进制LDPC(n,k)表示，其中，n表示LDPC码的码字长度，k表示编码信息的长度，q＝2^p表示可以取到的符号个数，p为比特数)，校验矩阵H为m行n列的稀疏矩阵。在二分图中，v_i代表变量节点，0≤i＜n，对应码字中不同的码元或者校验矩阵H的列；c_j代表校验节点，0≤j＜m，与各个校验方程或者校验矩阵H的行对应。针对校验节点c_j，与其相连的变量节点集合为{v_k,k∈N(j)}，N(j)是与校验节点c_j相关联的变量节点的下标构成的集合，N(j)＝{0≤k＜n:h_jk≠0}，h_jk为校验矩阵H的第j行、第k列元素。假设校验节点c_j与L个变量节点相连，且N(j)＝{0,1,2,…,L-1}，L个变量节点分别为{v₀,v₁,v₂,v₃,…,v_L-1}；每个变量节点的概率分布已知为{P(v_k＝a),0≤a＜q}，且相互独立，k＝0,1,2,…,L-1；等价的对数似然比表示为{L(v_k＝a),0≤a＜q}；其中，ln(·)为取自然对数运算，L(v_k＝0)＝0，L(v_k＝a)越小，v_k的符号值为a的置信度越大；将v_k的符号值与对数似然比置信度L(v_k＝a)表示为一个信息元BF^a＝(a,L(v_k＝a))，0≤a＜q，所有信息元组成一个q维信息矢量BF＝{BF^a,0≤a＜q}。校验节点处理包括根据输入的L个变量节点的置信度，计算任意L-1个变量和的置信度，共有L种组合；第i个组合为{v₀,v₁,…,v_i-1,v_i+1,…,v_L-1}的置信度表示为其中，为位异或，计算公式为：与对数似然比置信度等价的概率形式描述方式为：已知变量v_k的概率分布{P(v_k＝a),0≤a＜q}，k＝0,1,2,…,L-1，计算变量节点和的概率分布

校验节点处理后，将得到的或者传递给变量节点v_i，作为外信息修正量。由于各个变量节点v_k的置信度包含q个元素，根据各个变量节点v_k的置信度，计算置信度之和运算量非常大；为了减少运算的复杂性，相关技术将变量节点和的置信度计算分解为每一次计算两个置信度之和，通过迭代的方式计算所有置信度之和；例如，计算变量节点v₀、v₁、v₂和的置信度，可以先计算变量节点v₀、v₁的置信度之和，再计算变量节点和与变量v₂的置信度之和。例如，在概率形式、q＝4的条件下，已知v₀、v₁的概率分布，计算v₀与v₁和的概率分布，本文用v₀₁表示；表1为位异或运算表(“+”为位异或运算)；其中，表1的第一列为v₀的符号值，第一行为v₁的符号值，计算获得v₀和v₁的符号值的位异或的结果；表2为v₀、v₁的概率分布以及v₀、v₁分别取某一符号值的概率P(v₀＝a,v₁＝b)＝P(v₀＝a)·P(v₁＝b)；根据表2可以计算出v₀₁的概率分布，如表3所示，以P(v₀₁＝0)计算为例：

表1

表2

表3

由以上示例，v₀₁的每个可能的符号值都需要计算相应的置信度，当q较大时，每个符号值对应的置信度计算需要大量的运算，总的运算量呈平方增长，与q²成正比。

为了减少运算量，相关技术采用最小和译码算法以及扩展最小和译码算法在对数形式下对校验节点处理进行了简化，即已知两个变量的信息矢量，计算两个变量节点的和的信息矢量进行了近似简化。对于最小和译码算法，两个变量节点的和的置信度计算只涉及到加法运算；以下通过示例进行说明，表4给出表2的对数似然比运算表示，结合表1，L(v₀₁＝0)等于表1中所有v₀₁＝0的相应位置上L(v₀)+L(v₁)最小的值，v₀₁取其它符号值的置信度的计算方法相同，通过计算获得两个变量节点的和的信息矢量 0≤a＜q；表4计算得到的L(v₀₁)为近似估计值，并不等于根据表3计算得到的对数形式的置信度，但是能够反应不同符号值对应的置信度大小；由于通过近似计算后L(v₀₁＝0)不等于0，可以将所有符号值的置信度减去L(v₀₁＝0)进行归一化处理，但是否进行归一化处理对最终的结果并没有影响。

表4

表5

相关技术在扩展最小和译码算法的基础上，通过检泡算法(Bubble check)以及简化运算的检泡算法进一步降低了运算量；但相对于扩展最小和译码算法，检泡算法以及简化运算的检泡算法导致校验节点处理的性能有所降低；因此，需要一种既能降低校验节点处理的运算量，又能避免校验节点处理性能的下降，以进一步提高校验节点处理的效率。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本发明实施例提供一种实现校验节点处理的方法及装置，能够在降低校验节点处理的运算量的同时，避免校验节点处理性能的下降，提升校验节点处理的效率。

本发明实施例提供了一种实现校验节点处理的方法，包括：

根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

按照预设策略确定对数似然比的行与列；

运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

另一方面，本发明实施例还提供一种实现校验节点处理的装置，包括：排序单元、确定单元、第一运算单元、第二运算单元和输出单元；其中，

排序单元用于：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

确定单元用于：按照预设策略确定对数似然比的行与列；

第一运算单元用于：运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

第二运算单元用于：根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

输出单元用于：根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

再一方面，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述实现校验节点处理的方法。

还一方面，本发明实施例还提供一种终端，包括：存储器和处理器；其中，

处理器被配置为执行存储器中的程序指令；

程序指令在处理器读取执行以下操作：

根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

按照预设策略确定对数似然比的行与列；

运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

与相关技术相比，本申请技术方案包括：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；按照预设策略确定对数似然比的行与列；运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。本发明实施例在降低校验节点处理的运算量的同时，避免了校验节点处理性能的下降，提升了校验节点处理的效率。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明实施例实现校验节点处理的方法的流程图；

图2为本发明实施例实现校验节点处理的装置的结构框图；

图3为本应用示例进行校验节点处理的输入和输出示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1为本发明实施例实现校验节点处理的方法的流程图，如图1所示，包括：

步骤101、根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序。

步骤102、按照预设策略确定对数似然比的行与列；

可选的，本发明实施例确定对数似然比的行与列包括：

将预设数值进行除2并向下取整，获得第一数值；

根据升序排序后各截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大小，确定对数似然比的行与列；

其中，所述截断信息矢量包括第一截断信息矢量和第二截断信息矢量；所述预设数值等于所述第一截断信息矢量或所述第二截断信息矢量包含的信息元的个数。

可选的，本发明实施例确定对数似然比的行与列包括：

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度小于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第一截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第二截断信息矢量的包含的各信息元的置信度；以对数似然比运算的行为第一截断信息矢量包含的各信息元的置信度为例，对数似然比运算的列标题为第一截断信息矢量包含的信息元的置信度；以对数似然比运算的列为第二截断信息矢量的包含的各信息元的置信度为例，对数似然比运算的行标题为第二截断信息矢量包含的信息元的置信度；

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第二截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第一截断信息矢量的包含的各信息元的置信度。

本发明实施例通过对数似然比的行与列的设置，以减少校验节点处理过程的比较次数，提升查找最小的置信度之和的效率。

步骤103、运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

步骤104、根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

步骤105、根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

可选的，本发明实施例确定校验节点处理结果包括：

按照对数似然比的行与列的排序，从变量节点和对应的置信度取值最小的对数似然比项作为起始项，在确定校验节点处理获得的信息元的个数小于预设数值时，逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度之和。

可选的，本发明实施例所述逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度包括：

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有且仅有一个时，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该置信度之和成对应关系；

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有两个或两个以上时，确定相同符号值中最小的置信度之和，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该确定的最小的置信度之和成对应关系。

可选的，本发明实施例确定校验节点处理结果包括：

设置数组长度为预设数值的第一数组和第二数组；

以确定的所述符号值排序，依次基于设置的所述第一数组和第二数组分别确定各位异或运算得到符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列；

根据确定的所述符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列，获得所述校验节点处理结果。

与相关技术相比，本申请技术方案包括：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；按照预设策略确定对数似然比的行与列；运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。本发明实施例在降低校验节点处理的运算量的同时，避免了校验节点处理性能的下降，提升了校验节点处理的效率。

图2为本发明实施例实现校验节点处理的装置的结构框图，如图2所示，包括：排序单元、确定单元、第一运算单元、第二运算单元和输出单元；其中，

排序单元用于：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

确定单元用于：按照预设策略确定对数似然比的行与列；

可选的，本发明实施例确定单元具体用于：

将预设数值进行除2并向下取整，获得第一数值；

根据升序排序后各截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大小，确定对数似然比的行与列；

其中，所述截断信息矢量包括第一截断信息矢量和第二截断信息矢量；所述预设数值等于所述第一截断信息矢量或所述第二截断信息矢量包含的信息元的个数。

可选的，本发明实施例确定单元具体用于：

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度小于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第一截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第二截断信息矢量的包含的各信息元的置信度；

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第二截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第一截断信息矢量的包含的各信息元的置信度。

第一运算单元用于：运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

第二运算单元用于：根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

输出单元用于：根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

可选的，本发明实施例输出单元具体用于：

按照对数似然比的行与列的排序，从变量节点和对应的置信度取值最小的对数似然比项作为起始项，在确定校验节点处理获得的信息元的个数小于预设数值时，逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度之和。

可选的，本发明实施例输出单元用于逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度包括：

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有且仅有一个时，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该置信度之和成对应关系；

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有两个或两个以上时，确定相同符号值中最小的置信度之和，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该确定的最小的置信度之和成对应关系。

可选的，本发明实施例输出单元具体用于：

设置数组长度为预设数值的第一数组和第二数组；

以确定的所述符号值排序，依次基于设置的所述第一数组和第二数组分别确定各位异或运算得到符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列；

根据确定的所述符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列，获得所述校验节点处理结果。

与相关技术相比，本申请技术方案包括：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；按照预设策略确定对数似然比的行与列；运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。本发明实施例在降低校验节点处理的运算量的同时，避免了校验节点处理性能的下降，提升了校验节点处理的效率。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述实现校验节点处理的方法。

本发明实施例还提供一种终端，包括：存储器和处理器；其中，

处理器被配置为执行存储器中的程序指令；

程序指令在处理器读取执行以下操作：

根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

按照预设策略确定对数似然比的行与列；

运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

根据对数似然比运算获得的变量节点和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

与相关技术相比，本申请技术方案包括：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；按照预设策略确定对数似然比的行与列；运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。本发明实施例在降低校验节点处理的运算量的同时，避免了校验节点处理性能的下降，提升了校验节点处理的效率。

以下通过应用示例对本发明实施例方法进行清楚详细的说明，应用示例仅用于陈述本发明，并不用于限定本发明的保护范围。

应用示例

图3为本应用示例进行校验节点处理的输入和输出示意图，如图3所示，校验节点处理的输入数据为第一截断信息矢量和第二截断信息矢量输出为第三截断信息矢量本应用示例假设进行校验节点处理的两个变量节点v₀、v₁的截断信息矢量分别为第一截断信息矢量和第二截断信息矢量第一截断信息矢量和第二截断信息矢量的信息元分别表示为按置信度取值升序排列，a取范围为0≤a＜q中的预设数值(n_m)个，本应用示例计算变量节点v₀、v₁的和(v₀₁＝v₀+v₁)的第三截断信息矢量信息元按置信度取值升序排列。本应用示例处理过程包括：

假设截断信息矢量的索引号从0开始，本应用示例比较第一截断信息矢量和第二截断信息矢量的第信息元置信度取值大小，其中，表示向下取整；若第一截断信息矢量第信息元置信度取值小于第二截断信息矢量的第信息元置信度取值，设置对数似然比(如表4所示)运算的行为第一截断信息矢量包含的各信息元的置信度，对数似然比运算的列为第二截断信息矢量的包含的各信息元的置信度；若第一截断信息矢量第信息元置信度取值大于第二截断信息矢量的第信息元置信度取值，设置对数似然比运算的行为第二截断信息矢量包含的各信息元的置信度，对数似然比运算的列为第一截断信息矢量的包含的各信息元的置信度；

本应用示例假设设置对数似然比运算的列为第一截断信息矢量包含的各信息元的置信度，对数似然比运算的行为第二截断信息矢量的包含的各信息元的置信度，则对数似然比的行标题为第一截断信息矢量不同符号值对应的置信度，列标题为第二截断信息矢量不同符号值对应的置信度；

本应用示例对数似然比的行标题与列标题的置信度均为升序，对数似然比运算结果通过对数似然比的表格所示，表格内容为对应行、列的第一截断信息矢量和第二截断信息矢量置信度之和L(v₀)+L(v₁)，本应用示例可以将该表格定义为置信度表格，通过BF_Table(i,j)表示第i行、第j列的置信度之和的取值；基于本应用示例对数似然比行和列的设置及置信度的升序排序，置信度表格中某个表格项中获得置信度之和的值都小于该表格项右侧和下侧的表格项中记录的置信度之和的取值；

本应用示例假设采用扩展最小和算法，以4进制LDPC译码器的校验节点更新为例，n_m取值为3，输入校验节点的第一截断信息矢量和第二截断信息矢量如表6所示：

表6

进行置信度的顺序排序后，对数似然比运算结果如表7所示：

表7

本应用示例根据升序排序处理后对数似然比确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

本应用示例基于表6和表7进行符号值的位异或运算获得表8所示的位异或运算符号值列表，表中行标题、列标题分别为对应第一截断信息矢量和第二截断信息矢量的各信息元符号值，表格内容为对应行、列符号值位异或运算结果；本应用示例通过Sym_Table(i,j)表示第i行、第j列的符号值，索引从0开始：

表8

本应用示例设置一个q(信息矢量的长度)维标记数组SymbolExist，初始化为0，SymbolExist[a]为1时表示第三截断信息矢量已经获得符号值为a的信息元，通过标记数组可以快速的确定第三截断信息矢量是否已经获得某个符号值的信息元，减少比对次数，提高校验节点处理的效率；设置一个n_m维的第一数组LLR_reg，寻找最小的置信度之和时，每一轮从第一数组中寻找最小的置信度之和，LLR_reg[i]来自置信度表格BF_Table的第i行；设置一个n_m维的第二数组pos_reg，与LLR_reg对应，pos_reg[i]记录LLR_reg[i]来自置信度表格BF_Table的第i行的哪一列，即置信度LLR_reg[i]等于BF_Table(i,pos_reg[i])；表9为校验节点处理后获得的第三截断信息矢量：

表9

本应用示例为确定第三截断信息矢量的处理进行，通过设置row，表示确定第三截断信息矢量的信息元时遍历到表7中的哪一行；本应用示例设置最小的置信度之和的索引为Index_min，表示当前LLR_reg中最小值的索引，最小值对应的位异或运算获得的符号值取值为Sym_min；

本应用示例还可设置一个计数器cnt，用来记数已经计算出变量节点和v₀₁的截断信息矢量信息元的个数，当计数至n_m时处理完成；基于上述设定及数组设置，本应用进行校验节点处理包括：

初始化：由于BF_Table(0,0)必定为最小值，Index_min＝0，首先将BF_Table(0,0)以及Sym_Table(0,0)构成的信息元赋值给第三截断信息矢量的首个元素，SymbolExist的第Sym_Table(0,0)个元素为1，其它为0，cnt＝1，row＝0；

pos_reg[Index_min]加1，将BF_Table(Index_min,pos_reg[Index_min])赋给LLR_reg[Index_min](就是将表格中LLR_min相应位置右侧的值赋给LLR_reg[Index_min])；

若Index_min等于row，row加1，pos_reg[row]赋值为0，BF_Table(row,0)赋值给LLR_reg[row]；否则，不做任何操作；

比较找出集合{LLR_reg[i],0≤i≤row}中的最小的置信度之和LLR_min以及在LLR_reg中对应的索引值Index_min，对应的位异或运算获得的符号值Sym_min为Sym_Table(Index_min,pos_reg[Index_min])；

若SymbolExist[Sym_min]为0，则将其赋值为1，并且将确定的最小的置信度之和LLR_min、符号值Sym_min构成的信息元赋值给第三截断信息矢量并且将cnt加1；SymbolExist[Sym_min]不为0，不做任何操作；本应用示例位异或获得相同的符号值时，在前获得的置信度之和必定小于在后获得的变量节点和置信度，只需确定已经获得的信息元中是否有与当前获得的信息元符号相同的信息元，若有则将当前获得的信息元抛弃，继续寻找。本应用示例不必将当前得到的信息元的符号值与已经获得的所有信息元的符号值挨个进行比较确定是否已经存在，而是经过SymbolExist[Sym_min]是否为0直接确定是否已经得到该位异或运算获得的符号值对应的信息元。

本应用示例通过以上处理，先得到的信息元的置信度之和的取值必定小于后得到的信息元的置信度之和的取值，因此若得到相同符号的信息元时，必定舍弃后获得的信息元。

基于相关技术，为了降低运算的复杂度，一般多个置信度之和计算拆分为两两变量和的置信度计算。

与扩展最小和算法的校验节点处理相比，本应用示例能够将比较运算操作减少一半。当q、n_m较大的情况下效果比较明显；比如、q＝64，n_m＝20，最小和算法至少需要400次比较运算，而提出的方法一般情况下比较操作低于200次。同时，本应用示例还可以通过设置的标记数组SymbolExist，能够快速检测当前获得的信息元符号是否与信息矢量中已经计算出的信息元符号有重复，不需要挨个进行比较确认已经获得的信息元符号是否有重复。

以下基于表6对具体运算过程进行说明：

输入的截断信息矢量的索引为的信息元置信度关系为L(v₀＝0)＞L(v₁＝1)，不需要交换第一截断信息矢量和第二截断信息矢量Index_min＝0，第三截断信息矢量SymbolExist＝{0,1,0,0}，cnt＝1，row＝0，LLR_reg＝{-1.5041,null,null}，pos_reg＝{0,null,null}，null表示还未赋值。

第1次循环，cnt不等于n_m，pos_reg[0]加1，将BF_Table(0,1)赋给LLR_reg[0]；Index_min等于row，均为0，row加1，pos_reg[1]赋值为0，BF_Table(1,0)赋值给LLR_reg[1]；此时pos_reg＝{1,0,null}，LLR_reg＝{-1.3863,-0.8109,null}，row＝1；寻找LLR_reg中第0至1个元素中的最小值LLR_min＝-1.3863，Index_min＝0，Sym_min＝Sym_Table(0,pos_reg[0])＝3，由于SymbolExist[3]＝0，将置信度LLR_min、符号Sym_min构成的信息元赋值给第三截断信息矢量SymbolExist[1]被赋值为1，cnt加1。结束后各变量、数组结果：SymbolExist＝{0,1,0,1}，LLR_reg＝{-1.3863,-0.8109,null}，pos_reg＝{1,0,null}，row＝1，cnt＝2，第三截断信息矢量Index_min＝0；

第2次循环，cnt不等于n_m，pos_reg[0]加1，将BF_Table(0,2)赋给LLR_reg[0]，此时pos_reg＝{2,0,null}，LLR_reg＝{-0.6931,-0.8109,null}，row＝1，由于LLR_min＝-0.8109对应的符号Sym_min＝3已经存在，即SymbolExist[3]＝1，第三截断信息矢量中已经存在具有相同符号的信息元，本次循环得到的信息元不能加入第三截断信息矢量，结束后各变量、数组结果：SymbolExist＝{0,1,0,1}，LLR_reg＝{-0.6931,-0.8109,null}，pos_reg＝{2,0,null}，row＝1，cnt＝2，第三截断信息矢量Index_min＝1；

第3次循环，Index_min＝row＝1，row加1，结束后各变量、数组结果：SymbolExist＝{0,1,1,1}，LLR_reg＝{-0.6931,-0.6931,-0.1178}，pos_reg＝{2,1,0}，row＝2，cnt＝3，Index_min＝0，第三截断信息矢量

此时cnt＝n_m＝3，校验节点处理完成，第三截断信息矢量为最终结果，如表9所示.

以上示例，寻找最小的置信度之和的值的过程中比较次数为4，而扩展最小和算法需要的比较次数为8次(每得到一个最小值需要2次比较，并且存在一次最小值符号重复的情况，因此总共需要得到4个最小值)。当q、n_m较大的情况下时，额外操作相比于降低的比较操作可以忽略。通过设置SymbolExist标志，以信息元的符号为索引，简化了检测结果中是否已经存在某个符号值的操作。在第2次循环操作中，计算出的信息元符号为3，而已经计算出的信息矢量存在符号为3的信息元，需要舍弃本次循环计算的结果，通过检测SymbolExist[3]是否为1就可以确定符号3是否已经存在，而不需要与已经计算出的信息元挨个比较。

本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件(例如处理器)完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的每个模块/单元可以采用硬件的形式实现，例如通过集成电路来实现其相应功能，也可以采用软件功能模块的形式实现，例如通过处理器执行存储于存储器中的程序/指令来实现其相应功能。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (14)

1.一种实现校验节点处理的方法，包括：

根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

按照预设策略确定对数似然比的行与列；

运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定校验节点处理结果包括：

按照对数似然比的行与列的排序，从置信度之和取值最小的对数似然比项作为起始项，在确定校验节点处理获得的信息元的个数小于预设数值时，逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度之和。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度之和包括：

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有且仅有一个时，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该置信度之和成对应关系；

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有两个或两个以上时，确定相同符号值中最小的置信度之和，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该确定的最小的置信度之和成对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定校验节点处理结果包括：

设置数组长度为预设数值的第一数组和第二数组；

以确定的所述符号值排序，依次基于设置的所述第一数组和第二数组分别确定各位异或运算得到符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列；

根据确定的所述符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列，获得所述校验节点处理结果。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定对数似然比的行与列包括：

将预设数值进行除2并向下取整，获得第一数值；

根据升序排序后各截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大小，确定对数似然比的行与列；

其中，所述截断信息矢量包括第一截断信息矢量和第二截断信息矢量；所述预设数值等于所述第一截断信息矢量或所述第二截断信息矢量包含的信息元的个数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定对数似然比的行与列包括：

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度小于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第一截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第二截断信息矢量的包含的各信息元的置信度；

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第二截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第一截断信息矢量的包含的各信息元的置信度。

7.一种实现校验节点处理的装置，包括：排序单元、确定单元、第一运算单元、第二运算单元和输出单元；其中，

排序单元用于：根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

确定单元用于：按照预设策略确定对数似然比的行与列；

第一运算单元用于：运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

第二运算单元用于：根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

输出单元用于：根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述输出单元具体用于：

按照对数似然比的行与列的排序，从变量节点和对应的置信度取值最小的对数似然比项作为起始项，在确定校验节点处理获得的信息元的个数小于预设数值时，逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度之和。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述输出单元用于逐个确定校验节点处理获得的各信息元的符号值及对应于各符号值的置信度包括：

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有且仅有一个时，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该置信度之和成对应关系；

当前所述位异或运算得到符号值相同的取值有两个或两个以上时，确定相同符号值中最小的置信度之和，基于所述对数似然比行与列的符号值，确定该当前位异或运算获得的符号值与该确定的最小的置信度之和成对应关系。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述输出单元具体用于：

设置数组长度为预设数值的第一数组和第二数组；

以确定的所述符号值排序，依次基于设置的所述第一数组和第二数组分别确定各位异或运算得到符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列；

根据确定的所述符号值对应的置信度之和在所述对数似然比运算结果的行与列，获得所述校验节点处理结果。

11.根据权利要求7～10任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

将预设数值进行除2并向下取整，获得第一数值；

根据升序排序后各截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大小，确定对数似然比的行与列；

其中，所述截断信息矢量包括第一截断信息矢量和第二截断信息矢量；所述预设数值等于所述第一截断信息矢量或所述第二截断信息矢量包含的信息元的个数。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度小于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第一截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第二截断信息矢量的包含的各信息元的置信度；

所述第一截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度大于所述第二截断信息矢量的第一数值个信息元的置信度时，设置所述对数似然比运算的行为所述第二截断信息矢量包含的各信息元的置信度，所述对数似然比运算的列为所述第一截断信息矢量的包含的各信息元的置信度。

13.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1～6中任一项所述的方法。

14.一种终端，包括：存储器和处理器；其中，

处理器被配置为执行存储器中的程序指令；

程序指令在处理器读取执行以下操作：

根据置信度取值对各截断信息矢量的信息元分别进行升序排序；

按照预设策略确定对数似然比的行与列；

运算对数似然比，获得各符号值对应的置信度之和；

根据对数似然比的行与列确定符号值排序，并基于确定的符号值排序进行符号值的位异或运算；

根据对数似然比运算获得的置信度之和与位异或运算获得的符号值，确定校验节点处理结果。