CN110690906B - 一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器 - Google Patents

一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器 Download PDF

Info

Publication number
CN110690906B
CN110690906B CN201910939277.3A CN201910939277A CN110690906B CN 110690906 B CN110690906 B CN 110690906B CN 201910939277 A CN201910939277 A CN 201910939277A CN 110690906 B CN110690906 B CN 110690906B
Authority
CN
China
Prior art keywords
message
iteration
variable node
node
check
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910939277.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110690906A (zh
Inventor
陈容
陈岚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Microelectronics of CAS
Original Assignee
Institute of Microelectronics of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Microelectronics of CAS filed Critical Institute of Microelectronics of CAS
Priority to CN201910939277.3A priority Critical patent/CN110690906B/zh
Publication of CN110690906A publication Critical patent/CN110690906A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110690906B publication Critical patent/CN110690906B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/11—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits using multiple parity bits
    • H03M13/1102—Codes on graphs and decoding on graphs, e.g. low-density parity check [LDPC] codes
    • H03M13/1105—Decoding
    • H03M13/1111—Soft-decision decoding, e.g. by means of message passing or belief propagation algorithms
    • H03M13/1125—Soft-decision decoding, e.g. by means of message passing or belief propagation algorithms using different domains for check node and bit node processing, wherein the different domains include probabilities, likelihood ratios, likelihood differences, log-likelihood ratios or log-likelihood difference pairs
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/11—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits using multiple parity bits
    • H03M13/1102—Codes on graphs and decoding on graphs, e.g. low-density parity check [LDPC] codes
    • H03M13/1148—Structural properties of the code parity-check or generator matrix
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Error Detection And Correction (AREA)

Abstract

本发明公开了一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器，该方法包括：将信道中消息传送至一迭代函数，该迭代函数中包括变量节点的消息更新、校验节点的消息更新和判决量的更新，其中，变量节点消息初始值为该信道中消息，初始化该迭代函数并设置其最大迭代次数，每次迭代包括：对变量节点增加基于阈值的可靠度判断，并据其进行变量节点的消息处理及更新；对校验节点进行消息处理及更新；根据变量节点消息和校验节点消息计算判决量；根据判决量并结合最大迭代次数完成迭代，得到译码结果。本发明提供的该动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器，在一定程度上提高了译码算法的性能，加快了译码算法的收敛性，同时也提高了系统的灵活性。

Description

一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其是涉及动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器。
背景技术
在通信系统中，信道中的噪声会使传输的数据产生错误。信道编码技术可以发现和纠正这些错误，使通信系统具有一定的抗干扰和纠错的能力。低密度奇偶校验码(LowDensity Parity Check Codes，LDPC codes)在AWGN信道下的性能接近香农极限，是近年来信道编码领域研究的热点。
硬判决译码算法和软判决译码算法是LDPC码的两大类译码算法。对于硬判决译码来说，译码过程中一般是通过LDPC码与校验矩阵的校验关系进行比特翻转纠错。而对于软判决译码来说，一般是通过变量节点与校验节点的置信度传播，计算后验概率来译码。在一般情况下，硬判决译码算法译码性能较差，但译码复杂度较低；软判决译码算法译码性能较好，但译码复杂较高。
目前研究比较广泛的是置信传播(Belief Propagation，BP)译码算法，以及基于BP算法的各种改进算法。相较于概率域的BP算法，对数域的BP算法(LLR-BP)将大量的乘法运算变为加法运算，但校验节点处理的计算复杂度依然很高；最小和(Min-Sum)算法在BP算法的基础上，减小了校验节点消息更新的计算复杂度，但同时引起了一定程度的性能损失；Self-Correcting Min-Sum(SCMS)算法从变量节点消息出发，通过擦除不可靠消息，提升算法的性能，并且加快了算法的收敛性，但SCMS算法只是将变量节点消息的符号改变作为判断消息不可靠的依据，没有明确说明如何判断消息的可靠性，并且不具有可配置性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器，可以根据信道情况，通过改变阈值的大小，动态调整消息可靠性的判断，加快了译码算法的收敛性，同时也提高了系统的灵活性。
有鉴于此，本发明一方面提供了一种动态自修正最小和译码方法，包括：
将信道中消息传送至一迭代函数，该迭代函数中包括变量节点i的消息更新、校验节点j的消息更新和判决量的更新，其中，变量节点消息初始值为所述信道中消息，初始化该迭代函数并设置该迭代函数的最大迭代次数，一些实施例中，该初始化过程包括：
初始化变量节点i的消息，计算信道传递给变量节点的初始概率似然比消息L(Pi)；
对每一个该变量节点i和与其相连的校验节点j∈C(i)，设定该变量节点传向校验节点的初始消息：
L(0)(qij)＝L(Pi)，
其中，C(i)表示与变量节点i相连的校验节点的集合。
进一步的，该迭代函数中，每次迭代包括：
对变量节点增加基于阈值的可靠度判断，一些实施例中，该步骤包括：
在判断变量节点的消息的可靠度时，为每个变量节点增加一个阈值；
当变量节点的消息向相反符号方向的变动大于其阈值所在的位置时，该消息判断为不可靠消息，在更新中设置为0；
进一步的，其中，阈值是一个关于L(l-1)(qij)的相对值：
th＝θ·L(l-1)(qij)，
其中，th是阈值，θ为调节因子，且-0.5≤θ≤0.5，L(l-1)(qij)表示上一次迭代变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息。
然后，根据该阈值和可靠度进行该变量节点的消息处理及更新，其中，消息处理具体为：
L(l)(qij)＝L(l-1)(qi)-L(l-1)(rji)，
其中，l表示迭代次数，L(l-1)(qi)表示上一次迭代变量节点i收集到的所有消息，L(l)(qij)表示当前迭代变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息，L(l-1)(rji)表示上一次迭代校验节点j传向变量节点i的外部概率似然比消息；
对消息的更新包括：
对每次迭代的变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息L(l)(qij)设置相应的符号
Figure BDA0002220480850000031
和擦除位置指示/>
Figure BDA0002220480850000032
根据/>
Figure BDA0002220480850000033
的指示，选择擦除或不擦除该外部概率似然比消息L(l)(qij)：
Figure BDA0002220480850000034
如果变量节点的消息向相反符号方向的变动大于超出设定的范围时，则视为不可靠消息，将其置为0，等待下一次更新：
Figure BDA0002220480850000035
其中，
Figure BDA0002220480850000036
用来指示本次迭代中被擦除的L(l)(qij)的位置，/>
Figure BDA0002220480850000037
为根据擦除规则得到的新的变量节点消息。
对校验节点进行消息处理及更新，一些实施例中，该步骤包括：
对所有的校验节点j和与其相连的变量节点i∈R(j)，第l次迭代时，计算校验节点传向变量节点的消息：
Figure BDA0002220480850000038
其中，R(j)表示与校验节点j相连的变量节点的集合。
根据变量节点消息和校验节点消息计算判决量，一些实施例中，该判决量为：
Figure BDA0002220480850000039
其中，L(l)(qi)表示本次迭代中变量节点i收集到的所有消息。
根据判决量并结合最大迭代次数完成迭代，得到译码结果，一些实施例中，该步骤包括：
若校验关系
Figure BDA00022204808500000310
满足，则结束迭代，译码成功；/>
若校验关系
Figure BDA00022204808500000311
不满足，则继续判断迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则结束迭代，译码失败；
若迭代次数未达到最大迭代次数，继续上述迭代过程；
其中，H为校验矩阵，
Figure BDA00022204808500000312
为所有/>
Figure BDA00022204808500000313
构成的转置矩阵，且各个/>
Figure BDA00022204808500000314
满足：若判决量L(l)(qi)＞0，则/>
Figure BDA00022204808500000315
否则/>
Figure BDA00022204808500000316
本发明另一方面提供了一种译码器，该译码器基于上述动态自修正最小和译码方法实现译码工作。
本发明提供的该动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器，具有以下有益效果：
(1)根据变量节点消息设置相应阈值，判断消息是否可靠，并对不可靠消息进行擦除，一定程度上可以提高译码算法的性能，加快译码算法的收敛性，同时也可以提高系统的灵活性；
(2)设置的阈值是前一次迭代中变量节点消息的相对值，判断标准可自适应更新；
(3)通过调节因子θ来动态调整对消息可靠性的判断，提高系统的译码性能。
附图说明
图1是本发明实施例动态自修正最小和译码方法的大致译码流程图；
图2与图3是本发明实施例动态自修正最小和译码方法中描述擦除规则的示意图。
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，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
本发明一实施例提供了一种动态自修正最小和译码方法，其原理是在SCMS算法的基础上，在判断变量节点消息的可靠性时，为每个变量节点增加了一个阈值，该阈值的增加可以实现动态调整判断擦除消息的范围区间，在变量节点消息处理过程中，根据变量节点消息的符号波动，并结合该阈值提供的范围区间，有选择的擦除“不可靠”的消息，能够更好的适应不同的信道环境。
擦除规则：如果变量节点消息向相反符号方向的变动大于阈值设定的范围时，则判定为不可靠消息，在更新中设置为0。可用如图2-图3表示：
在图2-图3中，L(l-1)(qij)为上一次迭代变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息，th为所设的阈值。若L(l-1)(qij)为负值(如图2中所示)，那么当L(l)(qij)落在th的右侧，则会被擦除；若L(l-1)(qij)为正值(如图3中所示)，那么当L(l)(qij)落在th的左侧，则会被擦除。这里的阈值th定义为：
th＝θ·L(l-1)(qij)，
阈值th是一个关于L(l-1)(qij)的相对值，在每次迭代中是变化的，因此判断标准是自适应更新的。其中θ为调节因子，其范围可取-0.5≤θ≤0.5。当信噪比较低时，可以取较小的θ值，对应于变量节点消息变动比较大的情况；当信噪比较大时，取较大的θ值，对应于变量节点消息变动比较小的情况。可以看出，当θ的值取0时，即为SCMS算法。
基于以上擦除规则，本实施例中，该动态自修正最小和译码方法请参照图1所示，具体地包括：
将信道中消息传送至一迭代函数，该迭代函数中包括变量节点i的消息更新、校验节点j的消息更新和判决量的更新，其中，变量节点消息初始值为所述信道中消息。
首先，初始化该迭代函数并设置该迭代函数的最大迭代次数，一些实施例中，该初始化过程包括：
初始化变量节点i的消息，计算信道传递给变量节点i的初始概率似然比消息L(Pi)，然后对每一个变量节点i和与其相邻的校验节点j∈C(i)，设定变量节点传向校验节点的初始消息：
L(0)(qij)＝L(Pi)。
然后，基于所述的该迭代函数进行迭代处理完成消息更新，本实施例中，该动态自修正最小和算法的消息更新过程描述如下：
(1)变量节点的消息处理及更新：
对所有的变量节点i和与其相邻的校验节点j∈C(i)，第l次迭代时，计算变量节点传向校验节点的消息：
L(l)(qij)＝L(l-1)(qi)-L(l-1)(rji)；
对每次迭代的变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息L(l)(qij)设置相应的符号
Figure BDA0002220480850000051
和擦除位置指示/>
Figure BDA0002220480850000052
根据/>
Figure BDA0002220480850000053
的指示，选择擦除或不擦除该外部概率似然比消息L(l)(qij)：
Figure BDA0002220480850000054
结合上述擦除规则，如果变量节点的消息向相反符号方向的变动大于超出设定的范围时，则视为不可靠消息，将其置为0，等待下一次更新：
Figure BDA0002220480850000061
(2)校验节点的消息处理及更新：
对所有的校验节点j和与其相邻的变量节点i∈R(j)，第l次迭代时，计算校验节点传向变量节点的消息：
Figure BDA0002220480850000062
(3)判决量更新：
对所有变量节点计算硬判决消息，若L(l)(qi)＞0，则
Figure BDA00022204808500000612
否则/>
Figure BDA0002220480850000063
Figure BDA0002220480850000064
其中，
Figure BDA0002220480850000065
为根据新的擦除规则得到的变量节点更新消息。可以看出，当阈值th＝0时，动态自修正最小和算法即退变为传统的SCMS算法。
最后，根据判决量并结合最大迭代次数判断是否完成迭代，获取译码结果，基于以上实施例，该步骤包括：
若校验关系
Figure BDA0002220480850000066
满足，则结束迭代，译码成功；
若校验关系
Figure BDA0002220480850000067
不满足，则继续判断迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则结束迭代，译码失败；
否则，若迭代次数未达到最大迭代次数，从上述消息更新过程继续迭代。
其中，l表示迭代次数，L(l)(qij)表示当前迭代当前迭代变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息，L(l-1)(rji)表示上一次迭代校验节点j传向变量节点i的外部概率似然比消息，L(l)(qi)表示本次迭代中变量节点i收集到的所有消息，C(i)表示与变量节点i相连的校验节点的集合，R(j)表示与校验节点j相连的变量节点的集合，
Figure BDA0002220480850000068
用来指示本次迭代中被擦除的L(l)(qij)的位置，/>
Figure BDA0002220480850000069
为根据擦除规则得到的新的变量节点消息，H为校验矩阵，/>
Figure BDA00022204808500000610
为所有/>
Figure BDA00022204808500000611
构成的转置矩阵。
上述实施方式中，在校验节点消息的更新上，仍然沿用MS算法，在变量节点消息的更新上，包括对其消息的基于阈值的可靠度判断，该种实施方式在一定程度上恢复了MS算法损失的性能，设置的阈值通过调节因子θ来动态调整对消息可靠性的判断，提高了系统的译码性能。
基于上述实施例，本发明另一方面提供了一种译码器，该译码器基于上述动态自修正最小和译码方法实现译码工作，具体工作过程如上述实施例所述，在此不做赘述。
本发明提供该动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器，在迭代译码的过程中，根据变量节点消息设置相应阈值，判断消息是否可靠，并对不可靠消息进行擦除，等待下一次迭代更新。该方法在一定程度上提高了译码算法的性能，加快了译码算法的收敛性，同时也提高了系统的灵活性。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种动态自修正最小和译码方法，其特征在于，包括：
将信道中消息传送至一迭代函数，所述迭代函数中包括变量节点i的消息更新、校验节点j的消息更新和判决量的更新，其中，所述变量节点消息初始值为所述信道中消息，初始化所述迭代函数并设置所述迭代函数的最大迭代次数，每次迭代包括：
对所述变量节点增加基于阈值的可靠度判断，根据所述阈值和所述可靠度进行所述变量节点的消息处理及更新，所述基于阈值的可靠度判断包括：在判断所述变量节点的消息的可靠度时，为每个所述变量节点增加一个阈值；当所述变量节点的消息向相反符号方向的变动大于所述阈值所在的位置时，该消息判断为不可靠消息，在更新中设置为0，所述阈值是一个关于L(l-1)(qij)的相对值：th＝θ·L(l-1)(qij)，其中，th是阈值，θ为调节因子，且-0.5≤θ≤0.5，L(l-1)(qij)表示上一次迭代变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息；
对所述校验节点进行消息处理及更新；
根据所述变量节点消息和校验节点消息计算所述判决量；
根据所述判决量并结合所述最大迭代次数完成迭代，得到译码结果。
2.根据权利要求1所述的动态自修正最小和译码方法，其特征在于，所述初始化所述迭代函数包括：
初始化所述变量节点i的消息，计算信道传递给所述变量节点的初始概率似然比消息L(Pi)；
对每一个所述变量节点i和与其相连的所述校验节点j∈C(i)，设定所述变量节点传向所述校验节点的初始消息：
L(0)(qij)＝L(Pi)，
其中，C(i)表示与变量节点i相连的校验节点的集合。
3.根据权利要求1所述的动态自修正最小和译码方法，其特征在于，所述根据所述阈值和所述可靠度进行所述变量节点的消息的处理包括：
L(l)(qij)＝L(l-1)(qi)-L(l-1)(rji)，
其中，l表示迭代次数，L(l-1)(qi)表示上一次迭代变量节点i收集到的所有消息，L(l)(qij)表示当前迭代变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息，L(l-1)(rji)表示上一次迭代校验节点j传向变量节点i的外部概率似然比消息。
4.根据权利要求3所述的动态自修正最小和译码方法，其特征在于，所述根据所述阈值和所述可靠度进行所述变量节点的消息的更新包括：
对每次迭代的所述变量节点i传向校验节点j的外部概率似然比消息L(l)(qij)设置相应的符号
Figure FDA0004067236560000021
和擦除位置指示/>
Figure FDA0004067236560000022
根据/>
Figure FDA0004067236560000023
的指示，选择擦除或不擦除所述外部概率似然比消息L(l)(qij)：
Figure FDA0004067236560000024
如果所述变量节点的消息向相反符号方向的变动大于超出设定的范围时，则视为不可靠消息，将其置为0，等待下一次更新：
Figure FDA0004067236560000025
/>
其中，
Figure FDA0004067236560000026
用来指示本次迭代中被擦除的L(l)(qij)的位置，/>
Figure FDA0004067236560000027
为根据擦除规则得到的新的变量节点消息。
5.根据权利要求4所述的动态自修正最小和译码方法，其特征在于，所述对所述校验节点进行消息处理及更新包括：
对所有的所述校验节点j和与其相连的所述变量节点i∈R(j)，第l次迭代时，计算所述校验节点传向所述变量节点的消息：
Figure FDA0004067236560000028
其中，R(j)表示与校验节点j相连的变量节点的集合。
6.根据权利要求5所述的动态自修正最小和译码方法，其特征在于，所述判决量为：
Figure FDA0004067236560000029
其中，L(l)(qi)表示本次迭代中变量节点i收集到的所有消息。
7.根据权利要求6所述的动态自修正最小和译码方法，其特征在于，所述根据所述判决量并结合所述最大迭代次数完成迭代，得到译码结果包括：
若校验关系
Figure FDA00040672365600000210
满足，则结束迭代，译码成功；
若校验关系
Figure FDA0004067236560000031
不满足，则继续判断迭代次数是否达到所述最大迭代次数，若是，则结束迭代，译码失败；
若迭代次数未达到所述最大迭代次数，继续所述迭代过程；
其中，H为校验矩阵，
Figure FDA0004067236560000032
为所有/>
Figure FDA0004067236560000033
构成的转置矩阵，且各个/>
Figure FDA0004067236560000034
满足：若判决量L(l)(qi)＞0，则/>
Figure FDA0004067236560000035
否则/>
Figure FDA0004067236560000036
8.一种译码器，其特征在于，所述译码器基于权利要求1至7中任一所述动态自修正最小和译码方法实现译码工作。
CN201910939277.3A 2019-09-29 2019-09-29 一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器 Active CN110690906B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910939277.3A CN110690906B (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910939277.3A CN110690906B (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110690906A CN110690906A (zh) 2020-01-14
CN110690906B true CN110690906B (zh) 2023-06-02

Family

ID=69111146

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910939277.3A Active CN110690906B (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110690906B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111628786B (zh) * 2020-07-13 2023-12-22 南京信息工程大学 Ldpc码的自适应最小和译码方法
CN113572482B (zh) * 2021-08-03 2024-04-09 南京大学 一种仅基于最小值的ldpc码最小和译码方法
CN114513211B (zh) * 2022-02-15 2023-06-06 电子科技大学 基于全相关序列的混合概率ldpc译码器

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106169935A (zh) * 2016-07-14 2016-11-30 厦门大学 以可靠度为导向的低密度奇偶校验码信度传播译码方法
CN108768409A (zh) * 2018-06-06 2018-11-06 重庆邮电大学 一种优化的基于归一化最小值的ldpc译码方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8458556B2 (en) * 2009-10-09 2013-06-04 Stmicroelectronics, Sa Low complexity finite precision decoders and apparatus for LDPC codes

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106169935A (zh) * 2016-07-14 2016-11-30 厦门大学 以可靠度为导向的低密度奇偶校验码信度传播译码方法
CN108768409A (zh) * 2018-06-06 2018-11-06 重庆邮电大学 一种优化的基于归一化最小值的ldpc译码方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
卫星通信系统中的非正交多址技术;蒋怡婷等;《第十五届卫星通信学术年会论文集》;20190307;全文 *
瑞利信道下基于广义阈值函数的LDPC译码算法;陈海强等;《电子学报》;20170115;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110690906A (zh) 2020-01-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110690906B (zh) 一种动态自修正最小和译码方法及基于其的译码器
CN108462558B (zh) 一种极化码scl译码方法、装置及电子设备
US8209579B2 (en) Generalized multi-threshold decoder for low-density parity check codes
JP2533219B2 (ja) ビタビ復号方法及び装置
US20090172493A1 (en) Method and device for decoding low density parity check code
CN109286405B (zh) 一种低复杂度的极化码递进式比特翻转sc译码方法
US9369152B2 (en) Systems and methods for decoding with late reliability information
CN110784232B (zh) 一种空间耦合ldpc码滑窗译码方法
CN110830049B (zh) 一种基于密度进化改进偏移最小和的ldpc译码方法
CN104467874B (zh) 一种基于振荡变量节点的ldpc码动态调度译码方法
CN107565978B (zh) 基于Tanner图边调度策略的BP译码方法
CN111342935B (zh) 基于qc-ldpc码的高性能软判决译码方法
CN108092673B (zh) 一种基于动态调度的bp迭代译码方法及系统
CN110417512B (zh) 一种用于cpm通信系统的联合迭代译码方法
CN106656209B (zh) 一种采用迭代译码的纠正同步错误的级联码方法
US9614548B1 (en) Systems and methods for hybrid message passing and bit flipping decoding of LDPC codes
WO2006135333A2 (en) Method and apparatus for decoding linear block codes
CN112953569A (zh) 译码方法及装置、存储介质、电子设备、译码器
CN117040545A (zh) 一种基于ldpc码的bicm-id迭代接收方法
CN110212924B (zh) 一种lt码编解码方法及系统
CN111835363B (zh) 基于交替方向乘子法的ldpc码译码方法
KR20090064268A (ko) 가변 보정값을 이용한 복호화 장치 및 그 방법
CN111669184B (zh) 一种应用于ldpc编码协作的联合边动态调度迭代译码方法
CN109639394B (zh) 多边类型低密度奇偶校验码的分边类中继译码方法
US10903855B2 (en) Convolutional LDPC decoding method and apparatus, decoder, and system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant