CN109309502B

CN109309502B - 5g nr标准的分层ldpc基矩阵处理译码方法

Info

Publication number: CN109309502B
Application number: CN201810874768.XA
Authority: CN
Inventors: 刘刚; 康丁文
Original assignee: Xidian University
Current assignee: Xidian University
Priority date: 2018-08-03
Filing date: 2018-08-03
Publication date: 2021-05-04
Anticipated expiration: 2038-08-03
Also published as: CN109309502A

Abstract

本发明公开了一种5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，解决现有技术在迭代次数较少时误码性能差的问题。本发明分为分层LDPC译码部分和基矩阵处理部分。分层LDPC译码部分在译码变量初始化后重排基矩阵行结构，按重排后的基矩阵和译码校验矩阵的行结构顺序迭代译码直至译码过程结束；基矩阵处理部分计算基矩阵各行行重，将基矩阵各行数据按行重由小到大重排，经循环移位扩展生成译码校验矩阵。本发明对基矩阵和译码校验矩阵进行行结构变换，使后续迭代译码优先处理置信度高的节点，加快译码收敛速度、节省译码迭代次数、提升误码率性能。兼容5G NR标准的所有校验矩阵，具有复杂度低、兼容性好和易于操作的特点。应用于无线通信系统的信道译码中。

Description

5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，主要涉及信道编译码，具体是一种5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法。应用于无线通信系统的信道译码中。

背景技术

数字信号在移动通信系统中传输时，由于信道中存在噪声干扰和衰落，会导致通信的可靠性降低。为了提高通信系统的可靠性，降低系统的误码率，信道编译码技术应运而生。低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Codes,LDPC)是Gallager于1963年提出的一种具有稀疏校验矩阵的分组纠错码，几乎适用于所有的信道，它能够获得非常接近shannon极限的性能，且描述和实现简单，译码过程可实行并行操作，适合硬件实现。

近期，5G(5th Generation Mobile Communication Systems)NR(New Radio)标准已将LDPC码作为增强移动宽带(eMBB)场景的数据传输和控制信息传输的信道编译码方案，规定数据下载的峰值速率可达20Gbps。5GNR标准中的校验矩阵与传统的校验矩阵不同，其基矩阵BG有两种不同的结构，由BG进行扩展、循环移位可以生成102种尺寸、数值均不同的校验矩阵。极高的数据传输速率对LDPC码的译码收敛速度和误码率性能都提出了更高的要求。针对LDPC码的编译码技术，目前已有大量研究人员对其进行研究，先后提出了泛洪LDPC译码方案、分层LDPC译码方案和动态LDPC译码方案等。

泛洪LDPC译码方案是一种传统的迭代方案，即是按照译码算法的信息迭代公式，将译码过程分为校验信息迭代和变量信息迭代。首先根据初始消息计算校验节点信息，等所有校验节点信息都计算出来之后再根据校验节点信息计算变量节点信息，然后根据变量节点信息计算校验节点信息，如此迭代往复。该方案有它明显的缺陷：其一，计算过程中需要存储的数据量大，浪费系统资源；其二，该方案按行进行更新，收敛速度缓慢，要获得良好的译码性能则需要较多的迭代次数，耗费系统运行时间。

分层LDPC译码方案是将本次迭代中已经计算出的校验节点信息及时地更新到总的外信息中，使其可以用于计算下一个校验节点的校验信息。因而，分层LDPC译码方案的收敛速度比泛洪LDPC译码方案更快，在相同的迭代次数下可以获得更好的译码性能。即便如此，这种方案仍有其不足之处：该方案按照基矩阵的固有顺序按层结构进行译码，尽管收敛速度较其他译码方案有所提升，但仍不够迅速，误码率性能也不能令人满意。

动态LDPC译码方案的译码步骤非常繁杂，每个节点的更新都需要重新计算当前校验矩阵中所有校验节点的校验信息的残差值，不仅如此，更新该节点信息时还涉及同列的所有变量节点的变量信息以及各变量节点对应的各校验节点。很明显，这种译码方案没法适应5G NR标准下校验矩阵多样且部分校验矩阵超大的情况，算法复杂度过高，极其不具备可操作性。

综上所述，现有技术中还存在系统资源耗费大、误码率性能低、收敛速度慢、可操作性差等缺点。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术中存在的缺陷和不足，提出了一种资源耗费低、收敛速度更快、误码率性能更好、可操作性强的5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法。

本发明是一种5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，其特征在于：兼容5GNR标准提出的102种不同的校验矩阵，译码方法分为两个部分：分层LDPC译码部分和基矩阵处理部分；

分层LDPC译码部分主要包括：

(1)译码变量进行初始化；

(2)基矩阵处理部分：通过基矩阵处理重新排布基矩阵BG的各行顺序生成重新排布后的基矩阵BG’，再由BG’扩展生成重新排布后的译码校验矩阵H’；

(3)译码迭代处理：依照重新排布后的译码校验矩阵H’进行译码迭代处理，正确译码或达到最大译码迭代次数则本次译码过程结束；

基矩阵处理部分主要包括：

(2.1)计算5G NR标准下LDPC译码所必须的两种基矩阵BG的各行行重，即分别计算基矩阵BG中每一行数字“1”的个数；

(2.2)将计算得到的各行行重数值按照由小到大的顺序进行排序；

(2.3)将基矩阵BG的各行数据按照各行行重排序后的顺序重新进行排列形成重新排布后的基矩阵BG’；

(2.4)由重新排布后的基矩阵BG’通过循环移位扩展生成重新排布后的译码校验矩阵H’。

针对LDPC译码方案译码性能较低等问题，本发明旨在提供一种5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法。本发明兼容5G NR标准选定的所有校验矩阵，能够有效提升LDPC译码方法的误码率性能和收敛速度。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1，本发明的译码方法在实现基矩阵重新排布的过程中只需要存储重新排布后的基矩阵和其各行行重以及译码校验矩阵中一层节点的校验信息、中间信息和变量信息的数据元素，而泛洪LDPC译码方案需要存储基矩阵和其各行行重以及译码校验矩阵中所有节点的校验信息、变量信息和变量外信息的数据元素，本发明需要存储的数据元素少，节约系统的存储资源。

2，本发明的译码方法是以层(Z行)为单位进行消息的更新迭代，因而译码过程的运行速度是泛洪LDPC译码方案(单行)的Z倍，译码速度大大加快，系统的运行时间也会大大减少。

3，LDPC码的译码过程实质是一种置信传播算法，有关比特为0或者1的信息在节点上经过计算处理后，沿着校验节点和变量节点之间的联系进行传递。译码时，与校验节点相邻的变量节点越少越好，即基矩阵与由其生成的校验矩阵的各行行重越小越好，校验节点能给与其相邻的变量节点提供的信息置信度就越高。本发明的译码方法通过调整每次迭代时节点的更新顺序，使得译码过程优先更新、纠错置信度较高的节点信息，有助于实现迅速正确译码，此外它们可以及时给相邻的校验节点传送更加有效的信息，而这些校验节点又可以给他们相邻的变量节点更多的译码信息，译码过程能够实现快速正确译码，因此本发明的译码方法的收敛速度也会进一步加快，同时误码率性能进一步提升。

4，本发明的译码方法只需计算译码所必须的基矩阵BG的各行行重，将基矩阵BG的各行数据按照各行行重由小到大进行排序后的顺序重新排列形成重新排布后的基矩阵BG’，而后进行译码迭代处理，本发明提出的基矩阵重新排布方法具有简单易实现的特点。

5，本发明的译码方法按照层结构进行处理，对每层的校验节点集合按照重新排布后的校验矩阵H’的顺序进行校验节点和变量节点的信息传递，直到本层处理完毕，依此类推，直到所有的层结构都更新完毕，而动态LDPC译码方案的每个节点的信息更新都需要计算当前校验矩阵中所有校验节点的校验信息的残差值，并对残差值进行排序，选取残差值最大的节点作为更新节点，不仅如此，更新该节点信息时还需要计算与该节点同列的所有变量节点的变量信息以及与各变量节点同行的校验节点的校验信息。很明显，动态LDPC译码方案没法适应5G NR标准下校验矩阵多样且部分校验矩阵超大的情况，且译码方案的复杂度极高，不具备可操作性，本发明提出的译码方法具有远远低于动态LDPC译码方案的复杂度，因而具备良好的可操作性。

6，本发明的译码方法可以通过选择不同的分块矩阵维度Z由重新排布后的基矩阵BG’经过循环移位扩展生成对应的重新排布后的译码校验矩阵H’，兼容5G NR标准下的102种尺寸大小、数值均不相同的校验矩阵进行译码，具有良好的兼容性。

7，本发明的译码方法兼容5G NR提出的多种码率方案，根据打孔的信息比特与校验比特长度调整基矩阵的尺寸，实现任意码率的译码功能，具有很好的码率兼容性。

8，本发明的译码方法能够兼容“概率BP译码算法”、“最小和(MS)译码算法”、“归一化最小和(Normalized MS)译码算法”等多种译码算法，可以根据软、硬件的仿真平台和仿真条件选择对应的译码算法。

附图说明

图1是本发明的整体结构示意图。

图2是本发明实施例提供的5G NR标准的基矩阵BG1结构图。

图3是本发明实施例提供的5G NR标准的基矩阵BG2结构图。

图4是本发明实施例提供的5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法流程图。

图5是本发明实施例提供的5G NR标准下码率R＝1/3，Z＝48的BER性能对比图。

图6是本发明实施例提供的5G NR标准下码率R＝1/3，Z＝48的BLER性能对比图。

图7是本发明实施例提供的5G NR标准下码率R＝1/3，Z＝48，SNR＝-0.8的BER收敛速度性能对比图。

图8是本发明实施例提供的5G NR标准下码率R＝1/3，Z＝48，SNR＝-0.8的BLER收敛速度性能对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案做详细说明。

实施例1

随着第五代移动通信系统标准化工作的推进，5G NR标准已将LDPC码作为增强移动宽带场景的数据传输和控制信息传输的信道编译码方案，规定数据下载的峰值速率可达20Gbps，极高的数据传输速率对LDPC码的译码收敛速度和误码率性能都提出了更高的要求。现有技术中还存在系统资源耗费大、误码率性能低、收敛速度慢、可操作性差等缺点，而且传统的译码方案不能兼容5G NR标准的所有译码校验矩阵，本发明针对以上问题，经过研究与创新提出一种5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法。

本发明是5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，参见附图1：译码方法分为两个部分：分层LDPC译码部分和基矩阵处理部分。

分层LDPC译码部分主要包括：

(1)译码变量进行初始化。根据信道初始接收信息的打孔位置和打孔长度，对基矩阵的尺寸进行调整：如果所用码率方案中的打孔位置包含信息比特，则将初始接收信息在打孔的对应位置补充插入“0”比特；如果所用码率方案中的打孔位置包含校验比特，则在初始化时删去基矩阵中与打孔位置相对应的列。各节点的变量信息初始化为信道初始接收信息，各节点的校验信息初始化为“0”，译码信息初始化为“-1”，当前的迭代次数初始化为“0”，当前的层数初始化为“0”。

(2)基矩阵处理部分：通过基矩阵处理重新排布基矩阵BG的各行顺序生成重新排布后的基矩阵BG’，再由BG’扩展生成重新排布后的译码校验矩阵H’，该方法具有简单易实现的特点。

(3)译码迭代处理：依照重新排布后的译码校验矩阵H’进行译码迭代处理，正确译码或达到最大译码迭代次数则本次译码过程结束。

其中，基矩阵处理部分主要包括：

(2.1)计算5G NR标准下LDPC译码所必须的两种基矩阵BG的各行行重，即分别计算基矩阵BG中每一行数字“1”的个数。

(2.2)将计算得到的各行行重数值按照由小到大的顺序重新排序，形成行重重排后的列向量。

(2.3)将基矩阵BG的各行数据按照行重重排后的列向量的顺序重新进行排列，形成重新排布后的基矩阵BG’。

(2.4)由重新排布后的基矩阵BG’通过循环移位，扩展生成重新排布后的译码校验矩阵H’。

LDPC码的译码过程实质是一种置信传播算法，通过实验研究，与校验节点相邻的变量节点越少，即基矩阵BG的各行行重越小，校验节点能给相邻的变量节点提供置信度更高的信息，因而译码过程的性能越好。本发明的译码方法通过步骤(2)基矩阵处理部分调整译码过程中每次迭代时节点的更新顺序，保证译码过程中优先更新、纠错具有较高置信度信息的节点，有助于实现迅速正确译码。此外，迅速正确译码的变量节点可以及时给相邻的校验节点传送更加有效的信息，而这些校验节点又可以给相邻的变量节点提供更多的译码信息，加速译码过程实现正确译码。因此本发明的译码方法具有迅速正确译码的特点，即具有较快的收敛速度和良好的误码率性能。

实施例2

本发明是5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法同实施例1，步骤(3)中所述的译码迭代处理参见图1，包括如下步骤：

(3.1)首先处理重新排布后的基矩阵BG’的第一行即代表层处理结构的第一层，对每层校验节点集合按照重新排布后的校验矩阵H’的顺序更新变量节点信息、校验节点信息和硬判决信息，直到本层处理完毕。在每层的译码处理过程中可以选择“概率BP译码算法”、“最小和(MS)译码算法”、“归一化最小和(Normalized MS)译码算法”等多种译码算法，可以根据软、硬件的仿真平台和仿真条件选择对应的译码算法，本发明具有广泛的适应性。

(3.2)其次按照重新排布后的基矩阵BG’的第二行即代表层处理结构的第二层，依此类推，直到所有的层更新完毕。本发明的译码方法是以层(Z行)为单位进行消息的更新迭代，因而译码过程的运行速度是单行译码方法的Z倍，译码速度快，同时大大缩短系统的运行时间。

(3.3)在迭代过程中，译码的层结构处理顺序由步骤(2.2)中基矩阵处理部分各行行重数值按照由小到大的顺序一次性确定，无需再次更新和改变。这不仅能够简化动态译码方案中繁杂的节点信息更新过程，而且修正了分层译码方案迭代过程的原有固定的层结构更新顺序。

(3.4)更新本次迭代的译码信息，如果译码结果正确或者达到最大译码迭代次数，则迭代终止，否则返回步骤(3.1)进行下一次迭代译码。

本发明的译码方法在迭代过程中只需要存储重新排布后的基矩阵、行重重排后的列向量以及译码校验矩阵中单层节点的校验信息、硬判决信息和变量信息的数据元素，需要存储的数据元素较少，节约系统的存储资源。而且适应5GNR标准下译码校验矩阵多样且部分校验矩阵超大的情况，译码复杂度较低，具备良好的可操作性。

实施例3

本发明是5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法同实施例1-2，步骤(2)中所述的5G NR标准的基矩阵有两种，其中基矩阵BG1的行数为46，列数为68，参见附图2；基矩阵BG2的行数为42，列数为52，参见附图3。重新排布后的基矩阵在矩阵尺寸方面均与重新排布前的基矩阵保持一致。

由基矩阵循环移位扩展生成译码校验矩阵时，基矩阵中“1”所在的位置表示扩展后的译码校验矩阵对应位置的分块矩阵是一个循环移位的单位阵，基矩阵中“0”所在的位置表示扩展后的译码校验矩阵对应位置的分块矩阵是一个单位零矩阵。

本发明的基矩阵处理部分采用统一简单的计算、排序方法：只需要计算、重排两种基矩阵BG的行结构。

实施例4

本发明是5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法同实施例1-3，步骤(2.4)由重新排布后的基矩阵BG’循环移位扩展生成重新排布后的校验矩阵H’，校验矩阵中的分块矩阵为Z*Z的零矩阵或单位阵的循环移位矩阵，其中Z有51种可取值，每种BG对应的分块矩阵的循环移位系数有8种，参见表1，第一种循环移位系数对应的分块矩阵尺寸Z分别为2,4,8,16,32,64,128,256；第二种循环移位系数对应的分块矩阵尺寸Z分别为3,6,12,24,48,96,192,384；等等。5GNR标准在众多生成校验矩阵的组合形式中选取了102种。

表1：译码校验矩阵类型参数表

分块矩阵循环移位系数	分块矩阵尺寸Z
		1	{2,4,8,16,32,64,128,256}
2	{3,6,12,24,48,96,192,384}
		3	{5,10,20,40,80,160,320}
4	{7,14,28,56,112,224}
		5	{9,18,36,72,144,288}
6	{11,22,44,88,176,352}
		7	{13,26,52,104,208}
8	{15,30,60,120,240}

本发明的译码方法可以通过选择不同的分块矩阵维度Z由重新排布后的基矩阵BG’经过循环移位扩展生成对应的重新排布后的译码校验矩阵H’，兼容5G NR标准下的102种尺寸大小、数值均不相同的校验矩阵进行译码，具有良好的兼容性。

实施例5

本发明是5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法同实施例1-4，兼容5G NR提出的多种码率方案，如果所用码率方案中的打孔位置包含信息比特，则在步骤(1)译码变量进行初始化时将接收到的信息在打孔的对应位置补充插入“0”比特；如果所用码率方案中的打孔位置包含校验比特，则在步骤(1)译码变量进行初始化时删去基矩阵BG中与打孔位置相对应的列。本发明的译码方法根据打孔的信息比特与校验比特长度进行基矩阵的调整，实现任意码率的译码功能，具有很好的码率兼容性。

下面给出一个更加详尽的例子，并结合附图4对本发明的实施流程作进一步的描述。

实施例6

5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法同实施例1-5。

BP译码算法具有良好的算法稳定性，故在本次发明实施例中LDPC译码算法采用概率BP译码算法。本发明同样适用于最小和(MS)译码算法和归一化最小和(Normalized MS)译码算法。

本发明的具体实施方案包括以下步骤：

第一步，

n＝1,2,…,N；对所有n∈N(m)，

m＝1,2,…,M；k＝0，layer＝0；

第二步，计算基矩阵BG_MB×NB的各行行重γ₁,γ₂,...,γ_MB；

第三步，按照行重γ_i的数值由小到大重新排序，其中i∈(1,MB)，形成行重重排的列向量

第四步，基矩阵BG_MB×NB的第i行数据依照γ_i在γ'中所在的行坐标进行重新排列，形成新的基矩阵BG'_MB×NB，其中i∈(1,MB)；

第五步，由基矩阵BG'_MB×NB通过循环移位，扩展生成校验矩阵H'_M×N。

第六步，k＝k+1，如果k≤Iteration，转到第七步，否则转到第十三步；

第七步，layer＝layer+1，如果layer≤MB，转到第八步，否则转到第十一步；

第八步，按照H'_M×N矩阵的层结构更新本层中间变量信息：

第九步，按照H'_M×N矩阵的层结构更新本层校验节点信息：

第十步，更新硬判决信息：

第十一步，更新译码信息：

第十二步，判断

是否满足

满足则转到第十三步，否则转到第六步；

第十三步，迭代终止，

作为最终第n比特译码消息，n＝1,2,…,N。

其中，MB表示基矩阵BG的行数和校验矩阵的层数，NB表示基矩阵BG的列数；m表示行，n表示列；M表示校验矩阵的总行数，即校验节点的总个数；N表示校验矩阵的总列数，即变量节点的总个数；N(m)表示与第m个校验节点相关联的所有变量节点的集合；M(n)表示与第n个变量节点相关联的所有校验节点的集合；k表示当前的迭代次数；Iteration表示最大迭代次数；layer表示当前的层数；LLR_n表示节点n的信道初始接收信息；

表示第k次迭代时变量节点n的硬判决信息；

表示第k+1次迭代时变量节点n的硬判决信息；

表示第k次迭代时第m个校验节点传给相关联的第n个变量节点的信息；

表示第k+1次迭代时第m个校验节点传给相关联的第n个变量节点的信息；

表示第k+1次迭代时第n个变量节点和相关联的第m个校验节点之间的中间信息；

表示第n比特的译码信息。

本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，具有广泛的的算法包容性，既适用于概率(BP)译码算法，也适用于最小和(MS)译码算法，还适用于归一化最小和(NormalizedMS)译码算法。与传统译码方案相比，具有误码率性能好，译码过程收敛迅速，操作方法简单易实现等明显优点。

下面通过仿真对本发明的技术效果再做说明。

实施例7

5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法同实施例1-6，在大量的实验数据中，选取出了以下仿真以展开进一步的分析。

仿真参数为：

基矩阵：BG＝1；

分块矩阵尺寸：Z＝48；

码率：R＝1/3；

信息位：MessageLength＝22*Z；

码长：CodewordLength＝66*Z；

调制方式：ModulationType＝QPSK；

数据帧数：G_NUM_FRAME＝1000000；

信道：AWGN

由附图5本发明实施例提供的5GNR标准下码率R＝1/3，Z＝48的BER性能对比图可知，迭代次数均取8时(图中五角星标记曲线)，BER＝10^-3时，本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法(实线)比分层LDPC译码方法(虚线)的性能好约0.08dB；BER＝10^-4时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.09dB；BER＝10^-5时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.09dB；迭代次数均取10时(图中方块标记曲线)，BER＝10^-3时，本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法(实线)比分层LDPC译码方法(虚线)的性能好约0.04dB；BER＝10^-4时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.05dB；BER＝10^-5时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.05dB。

由附图6本发明实施例提供的5GNR标准下码率R＝1/3，Z＝48的BLER性能对比图可知，迭代次数均取8时(图中五角星标记曲线)，BLER＝10^-2时，本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法(实线)比分层LDPC译码方法(虚线)的性能好约0.17dB；BLER＝10^-3时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.18dB；BLER＝10^-4时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.19dB；迭代次数均取10时(图中方块标记曲线)，BLER＝10^-2时，本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法(实线)比分层LDPC译码方法的性能好约0.10dB；BLER＝10^-3时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.11dB；BLER＝10^-4时，本发明比分层LDPC译码方法的性能好约0.11dB。

本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法具有更好的误码率性能：在迭代次数相同的情况下，本发明具有更好的误码率性能，特别是BLER性能，本发明提出的译码方法在迭代次数少两次时误码率性能与分层LDPC译码方法的误码率性能相近。

实施例8

5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法同实施例1-6，仿真条件和仿真内容同实施例7。

由附图7本发明实施例提供的5GNR标准下码率R＝1/3，Z＝48，SNR＝-0.8的BER收敛速度性能对比图可知，随着译码过程迭代次数逐渐增大，译码的误码率会逐渐降低，最终趋近该信噪比下的香农极限值。

BER＝10^-2时，本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法比泛洪LDPC译码方法的迭代次数少5.4次，比分层LDPC译码方法的迭代次数少1.1次；BER＝10^-3时，本发明比泛洪LDPC译码方法的迭代次数少7.8次，比分层LDPC译码方法的迭代次数少1.2次；BER＝10^-4时，本发明比泛洪LDPC译码方法的迭代次数少13.5次，比分层LDPC译码方法的迭代次数少1.4次。

由附图8本发明实施例提供的5GNR标准下码率R＝1/3，Z＝48，SNR＝-0.8的BLER收敛速度性能对比图可知，BLER＝10^-2时，本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法比泛洪LDPC译码方法的迭代次数少10.3次，比分层LDPC译码方法的迭代次数少1.6次；BLER＝10^-3时，本发明比泛洪LDPC译码方法的迭代次数少16.2次，比分层LDPC译码方法的迭代次数少1.7次。

本发明提出的5GNR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法具有更好的整体性能，具体有以下优越性：在信噪比相同的情况下，本发明在译码收敛速度方面具有优势，能够迅速收敛，实现快速正确译码，节约系统迭代运行时间。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

简而言之，本发明公开的5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法。译码方法分为两个部分：分层LDPC译码部分和基矩阵处理部分。分层LDPC译码部分在译码变量进行初始化后，通过基矩阵处理部分对基矩阵进行行结构重新排布，进而生成重新排布后的基矩阵和译码校验矩阵，随后依照重新排布后的基矩阵和重新排布后的译码校验矩阵行顺序进行译码迭代处理，直至译码过程结束；基矩阵处理部分通过计算5G NR标准下两种基矩阵的各行行重，随后将基矩阵的各行元素按照各行行重由小到大的顺序重新进行排列，再通过循环移位扩展形成重排后的译码校验矩阵。本发明通过基矩阵处理部分对基矩阵和译码校验矩阵进行行结构变换生成重新排布后的基矩阵和译码校验矩阵，使得后续迭代译码过程中能够优先处理信息置信度较高的节点，从而节点能够更快实现正确译码，进而将正确的译码信息进行传播，加快了译码部分的收敛速度、节省了译码迭代过程的迭代次数、提升了译码的误码率性能。此外，本发明的基矩阵处理部分采用一致且简单的依照行重进行排序进而生成重新排布后的基矩阵和校验矩阵的操作方式，兼容5G NR标准提出的102种校验矩阵进行译码迭代处理过程的顺序修正，因此具有较低的译码复杂度和良好的系统兼容性。

Claims

1.5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，其特征在于：兼容5G NR标准提出的102种不同的校验矩阵，译码方法分为两个部分：分层LDPC译码部分和基矩阵处理部分；

分层LDPC译码部分主要包括：

(1)译码变量进行初始化；

基矩阵处理部分主要包括：

(2.4)由重新排布后的基矩阵BG’通过循环移位扩展生成重新排布后的译码校验矩阵H’；

(3)译码迭代处理过程：依照重新排布后的译码校验矩阵H’进行译码迭代处理，正确译码或达到最大译码迭代次数则本次译码过程结束；

译码迭代处理过程，包括如下步骤：

(3.1)首先处理重新排布后的基矩阵BG’的第一行即代表层处理结构的第一层，对每层校验节点集合按照重新排布后的校验矩阵H’的顺序进行译码处理，直到本层处理完毕；

(3.2)其次按照重新排布后的基矩阵BG’的第二行即代表层处理结构的第二层，依此类推，直到所有的层更新完毕，则表示本次迭代完成；

(3.3)在迭代过程中，译码的层结构处理顺序由各行行重数值按照由小到大的顺序一次性确定，后续处理过程无需再次更新和改变；

(3.4)如果译码结果正确或者达到最大译码迭代次数，则本次译码过程结束，否则返回步骤(3.1)进入下一次迭代译码。

2.如权利要求1所述的5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，其特征在于：步骤(2)中所述的基矩阵BG有两种，其中基矩阵BG1的行数为46，列数为68；基矩阵BG2的行数为42，列数为52。

3.如权利要求1所述的5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，其特征在于：步骤(2.4)由重新排布后的基矩阵BG’循环移位扩展生成重新排布后的校验矩阵H’，校验矩阵中的分块矩阵为Z*Z的零矩阵或单位阵的循环移位矩阵，其中Z有51种可取值，分块矩阵的循环移位系数有16种。

4.如权利要求1所述的5G NR标准的分层LDPC基矩阵处理译码方法，其特征在于：兼容5G NR提出的多种码率方案，如果所用码率方案中的打孔位置包含信息比特，则在步骤(1)译码变量进行初始化时将接收到的信息在打孔的对应位置补充插入“0”比特；如果所用码率方案中的打孔位置包含校验比特，则在步骤(1)译码变量进行初始化时删去基矩阵BG中与打孔位置相对应的列。