RU2628459C1 - Способ декодирования LDPC-кодов и устройство для его осуществления - Google Patents

Способ декодирования LDPC-кодов и устройство для его осуществления Download PDF

Info

Publication number
RU2628459C1
RU2628459C1 RU2016140230A RU2016140230A RU2628459C1 RU 2628459 C1 RU2628459 C1 RU 2628459C1 RU 2016140230 A RU2016140230 A RU 2016140230A RU 2016140230 A RU2016140230 A RU 2016140230A RU 2628459 C1 RU2628459 C1 RU 2628459C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
algorithm
signal
decoding
noise
minimum
Prior art date
Application number
RU2016140230A
Other languages
English (en)
Inventor
Владимир Викторович Витязев
Евгений Александрович Лихобабин
Владимир Андреевич Волченков
Кирилл Сергеевич Митягин
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Силовая электроника"
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 Общество с ограниченной ответственностью "Силовая электроника" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Силовая электроника"
Priority to RU2016140230A priority Critical patent/RU2628459C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2628459C1 publication Critical patent/RU2628459C1/ru

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
    • H03M13/1117—Soft-decision decoding, e.g. by means of message passing or belief propagation algorithms using approximations for check node processing, e.g. an outgoing message is depending on the signs and the minimum over the magnitudes of all incoming messages according to the min-sum rule
    • 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
    • H03M13/37—Decoding methods or techniques, not specific to the particular type of coding provided for in groups H03M13/03 - H03M13/35
    • H03M13/3738—Decoding methods or techniques, not specific to the particular type of coding provided for in groups H03M13/03 - H03M13/35 with judging correct decoding

Landscapes

  • Error Detection And Correction (AREA)

Abstract

Изобретение относится к системам телекоммуникаций и эфирным видеоинформационным системам вещания и может найти применение в декодерах устройств приема дискретной информации. Технический результат заключается в снижении средней вычислительной сложности декодирования с сохранением качества декодирования принятого сигнала. Для этого способ декодирования LDPC-кодов, включающий определение соотношения сигнал-шум для каждого принятого кодового слова сигнала и декодирование принятых кодовых слов сигнала на основе алгоритма «распространения доверия» и «на основе алгоритма «минимум-сумма», отличающийся тем, что введено декодирование на основе алгоритма «апостериорных вероятностей», для каждого алгоритма устанавливают диапазон значений сигнал-шум, причем осуществляют переключение алгоритмов в зависимости от значения сигнал-шум для каждого слова с последующим последовательным объединением результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, при этом алгоритм «распространения доверия» применяют при значениях отношения сигнал-шум меньше 1,8 дБ, алгоритм «минимум-сумма» - при значениях сигнал-шум в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, алгоритм «апостериорных вероятностей» - при значениях отношения сигнал-шум больше 4,95 дБ. 2 н. и 1 з.п. ф-лы, 1 ил.

Description

Изобретение относится к системам телекоммуникаций и эфирным видеоинформационным системам вещания и может найти применение в декодерах устройств приема дискретной информации.
Известен способ для декодирования канала с использованием кода LDPC, включающий этапы, на которых демодулируют принятый сигнал, определяют позицию сокращенных информационных битов, декодируют демодулированный сигнал, принимая во внимание определенную позицию сокращенных информационных битов, причем позиция определяется исходя из числа информационных битов, которые должны быть сокращены, а также определяют число групп битов, которые должны быть сокращены на основе определенного числа информационных битов, которые должны быть сокращены, и получают предварительно определенный порядок групп битов (патент RU 2543553, МПК Н03М 11/00, публ. 10.03.2015 г.).
Недостаток данного способа состоит в том, что он применим только для квазициклических кодов. Его реализация требует дополнительных вычислительных затрат на определение позиций сокращаемых бит и внесения изменений в способ кодирования с изменением его скорости.
Наиболее близким к предлагаемому способу является способ декодирования LDPC-кодов, включающий вычисление логарифмических отношений правдоподобия через вычисление отношения сигнал-шум (ОСШ) или оценки их вероятностей, причем определение соотношения сигнал-шум осуществляют для каждого принятого кодового слова сигнала, декодирование принятых кодовых слов сигнала производят на основе одного алгоритма, в том числе с применением алгоритма «распространения доверия» (АРД) или алгоритма «минимум-сумма» (АМС) с возможностью переключения между обработчиками проверочных узлов или информационных узлов в декодере (патент US 7484158, МПК G06F 11/00; Н03М 13/00, публ. 15.09.2005 г. - прототип).
В известном способе предлагается использовать декодирование на основе алгоритма "распространения доверия" или алгоритма "минимум-сумма". Одновременное применение указанных алгоритмов в процессе декодирования не предусмотрено. Недостаток данного способа декодирования заключается в недостаточной вычислительной эффективности при изменении ОСШ.
Известно устройство декодирования LDPC-кодов, включающее блок декодирования на основе алгоритма "распространения доверия" (АРД) и блок декодирования на основе алгоритма "минимум-сумма" (АМС), выполненные с возможностью последовательного декодирования каждого кодового слова сигнала (патент US 8006161, МПК Н03М 13/00, публ. 23.08.2011 г.).
В известном устройстве сначала производится обработка алгоритмом "распространения доверия", затем алгоритмом "минимум-сумма". Переключение между алгоритмами в зависимости от ОСШ не предусмотрено. Недостаток данного способа декодирования заключается в недостаточной вычислительной эффективности при изменении ОСШ.
Наиболее близким к предлагаемому устройству является устройство декодирования LDPC-кодов, включающее блок вычисления логарифмического отношения правдоподобия через вычисление отношения сигнал-шум (ОСШ), соединенный выходом с блоком переключателя (коммутатором) для переключения обработчиков проверочных узлов или информационных узлов в декодере, блок вычисления алгоритма «распространения доверия» или блок вычисления алгоритма «минимум-сумма», обобщенный блок обработки узлов, объединяющий блок обновления информационных узлов и блок обновления проверочных узлов (патент US 7484158, МПК G06F 11/00; Н03М 13/00, публ. 15.09.2005 г. - прототип).
В известном устройстве переключение между указанными алгоритмами декодирования не предусмотрено. Недостаток данного способа декодирования заключается в недостаточной вычислительной эффективности при изменении ОСШ.
Технический результат предлагаемого способа заключается в снижении средней вычислительной сложности декодирования с сохранением качества декодирования принятого сигнала.
Технический результат предлагаемого устройства заключается в снижении средней вычислительной сложности декодирования с сохранением качества декодирования принятого сигнала.
Технический результат достигается тем, что в способе декодирования LDPC-кодов, включающем определение соотношения сигнал-шум для каждого принятого кодового слова сигнала и декодирование принятых кодовых слов сигнала на основе алгоритма «распространения доверия» или на основе алгоритма «минимум-сумма», введено по меньшей мере декодирование на основе алгоритма «апостериорных вероятностей», для каждого алгоритма устанавливают диапазон значений сигнал-шум, причем осуществляют переключение алгоритмов в зависимости от значения сигнал-шум для каждого слова с последующим последовательным объединением результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам.
Предпочтительно алгоритм «распространения доверия» применить при значениях отношения сигнал-шум меньше 1,8 дБ, алгоритм «минимум-сумма» - при значениях сигнал-шум в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, алгоритм «апостериорных вероятностей» - при значениях отношения сигнал-шум больше 4,95 дБ.
Технический результат достигается тем, что в устройство декодирования LDPC-кодов, включающее блок определения отношения сигнал-шум, соединенный выходом с коммутатором, блок вычисления алгоритма «распространения доверия», блок вычисления алгоритма «минимум-сумма», введены блок вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей» и блок объединения результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, причем первый, второй и третий выходы коммутатора соединены соответственно со входами блока вычисления алгоритма «распространения доверия», блока вычисления алгоритма «минимум-сумма» и блока вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей», выходы которых соединены соответственно с первым, вторым и третьим входами блока объединения результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, выход которого является выходом устройства, входом которого является вход блока определения отношения сигнал-шум.
Предпочтительно блок определения отношения сигнал-шум выполнить с возможностью задания диапазона значений отношения сигнал-шум соответственно для каждого блока вычисления алгоритма декодирования.
Целесообразно алгоритм «распространения доверия» применить при значениях отношения сигнал-шум меньше 1,8 дБ, алгоритм «минимум-сумма» - при значениях сигнал-шум в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, алгоритм «апостериорных вероятностей» - при значениях отношения сигнал-шум больше 4,95 дБ.
Сущность изобретения заключается в том, что для принятого кодового слова сигнала определяется отношение сигнал-шум, затем происходит переключение на оптимальный для данного значения отношения сигнал-шум алгоритм декодирования, после декодирования кодового слова происходит запись декодированного сигнала в общий массив декодированного сигнала.
При проведении патентных исследований не обнаружены решения, идентичные заявленному, следовательно, предложенное решение соответствует критерию "новизна". Сущность изобретения не следует явным образом из известных решений, следовательно, предложенное изобретение соответствует критерию "изобретательский уровень".
На фиг. 1 изображена блок-схема предлагаемого устройства декодирования LDPC-кодов.
На фиг. 1 приняты следующие обозначения:
1 - блок определения отношения сигнал-шум;
2 - коммутатор;
3 - блок вычисления алгоритма «распространения доверия»;
4 - блок вычисления алгоритма «минимум-сумма»;
5 - блок вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей»;
6 - блок объединения результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам.
Устройство декодирования LDPC-кодов включает блок 1 определения отношения сигнал-шум, соединенный выходом с коммутатором 2, блок 3 вычисления алгоритма «распространения доверия», блок 4 вычисления алгоритма «минимум-сумма», блок 5 вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей» и блок 6 объединения результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, причем первый, второй и третий выходы коммутатора 2 соединены соответственно со входами блока 3 вычисления алгоритма «распространения доверия», блока 4 вычисления алгоритма «минимум-сумма» и блока 5 вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей», выходы которых соединены соответственно с первым, вторым и третьим входами блока 6 объединения результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, выход которого является выходом устройства, входом которого является вход блока 1 определения отношения сигнал-шум.
Предпочтительно блок 1 определения отношения сигнал-шум выполнить с возможностью задания диапазона значений отношения сигнал-шум соответственно для каждого блока вычисления алгоритма декодирования.
Целесообразно алгоритм «распространения доверия» применить при значениях отношения сигнал-шум меньше 1,8 дБ, алгоритм «минимум-сумма» - при значениях сигнал-шум в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, алгоритм «апостериорных вероятностей» - при значениях отношения сигнал-шум больше 4,95 дБ.
Предлагаемый способ применяют следующим образом. Для принятого кодового слова сигнала определяют отношение сигнал-шум. Далее в зависимости от определенного для принятого кодового слова значения ОСШ происходит переключение на оптимальный для данного значения отношения сигнал-шум алгоритм декодирования. Если значение ОСШ меньше 1,8 дБ, то обработка принятого кодового слова сигнала для декодирования LDPC-кода осуществляется алгоритмом «распространения доверия». В случае, если значение ОСШ находится в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, то обработка принятого кодового слова сигнала для декодирования LDPC-кода осуществляется алгоритмом «минимум-сумма». Если значение ОСШ больше 4,95 дБ, то обработка принятого кодового слова сигнала для декодирования LDPC-кода осуществляется алгоритмом «апостериорных вероятностей». После декодирования объединяют декодированные сигналы и добавляют их в общий массив декодированного сигнала.
Передаваемый аналоговый OFDM-сигнал s(t) представляет собой суперпозицию N ортогональных между собой несущих, включая служебные, необходимые для оценки канальной характеристики и синхронизации приемника и информационные, на которых передается полезная информация. Каждая информационная несущая модулируется некоторым комплексным символом-ячейкой Xt, i=1:N из конечного алфавита А, т.е. Xi∈{Ak}, k=1:М. Алфавит А определяется типом выбранной модуляции, например M-QAM или M-QPSK.
N - число ячеек, образующих процесс обработки декодирования на приемной стороне, например кадр OFDM или суперкадр OFDM.
Сигнал s(t), распространяясь через мобильный наземный канал передачи, подвергается различным аддитивным и мультипликативным искажениям. На приемной стороне производится синхронизация сигнала с помощью служебных несущих, после чего получают информацию о значениях отсчетов принятого сигнала в частотной области Yi. Считая, что длительность защитного интервала оптимальна и в принятом сигнале отсутствует межсимвольная интерференция, значения принятых ячеек Yi можно полагать равным:
Figure 00000001
где Hi - коэффициент передачи канала для i-ой несущей (ячейки); Ii - аддитивная шумовая компонента, связанная с наличием межчастотной интерференции ICI; Wi - аддитивная гауссовская шумовая компонента, связанная с наличием теплового шума в приемнике.
В терминах математической статистики последовательность всех принятых модуляционных ячеек
Figure 00000002
после выравнивания можно считать эмпирической выборкой генерального распределения комплексной случайной величины с некоторой неизвестной нам функцией плотности распределения fген(x, θ∑)∈f(x, θ), где f(x, θ) - неизвестное параметрическое семейство, x=(Re(X), Im(X)) - множество комплексных чисел. В нашей модели генеральное распределение представляет собой смесь К гауссиан, тогда fген(x) можно представить в виде:
Figure 00000003
где wi - весовой коэффициент каждой компоненты смеси (доля от общего числа эмпирических точек); θi=(mi, covi) - вектор параметров каждой компоненты смеси - совокупность вектора средних и ковариационной матрицы; θ∑=(θ1, θ2, …, θM) - общий вектор неизвестных параметров генерального распределения.
Оценка
Figure 00000004
производится по методу минимума хи-квадрат. Для получения оценки
Figure 00000004
по данному методу пространство эмпирической выборки должно быть разбито предварительно на s<<N непересекающихся областей S1, …, Ss, N - объем выборки. Искомой оценкой
Figure 00000004
является такое значение вектора
Figure 00000005
неизвестных параметров, при котором достигается минимум выражения:
Figure 00000006
где
Figure 00000007
- относительно число реализаций случайной величины, попавших в область Si; pi(θ) - вероятность попадания случайной величины в область Si, которая определяется:
Figure 00000008
Применительно к исходной задаче оценки дисперсии остаточного шума
Figure 00000009
и отношения сигнал-шум
Figure 00000010
на приемной стороне ограниченность объема выборки и вычислительных ресурсов ограничивает потенциал алгоритмов. Однако можно понизить размерность задачи, рассматривая эмпирическое распределение модулей-магнитуд комплексных ячеек
Figure 00000011
.
Если комплексная случайная величина имеет гауссовское распределение, то ее модуль будет соответствовать распределению Райса. Тогда для некоторого набора передаваемых комплексных символов Xi, магнитуды которых равны m, распределение магнитуд ячеек после выравнивания
Figure 00000012
будет иметь функцию плотности:
Figure 00000013
где А - магнитуда комплексного числа; I0(x) - модифицированная функция Бесселя первого рода нулевого порядка.
В таком случае после распределения модулей всех
Figure 00000014
будет представлять собой эмпирическую выборку из смеси некоторого числа Р, определяемого типом выбранной модуляции, частных распределений Райса с генеральной функцией плотности:
Figure 00000015
Для каждого значения SNR из выбранного диапазона проводится по десять измерений произведенных оценок дисперсии остаточного шума
Figure 00000016
. На их основе производятся оценки отношения сигнал-шум
Figure 00000017
по формуле:
Figure 00000018
где Pconst - суммарная мощность позиций созвездия.
После определения ОСШ для принятого кодового слова сигнала обработку в зависимости от ОСШ начинает один из трех алгоритмов декодирования LDPC-кода.
Первым алгоритмом, используемым в предлагаемом способе декодирования LDPC-кода, является алгоритм "распространения доверия" (АРД), также известный под более общим названием - алгоритм "сумма-произведение" (АСП). В его основе лежит критерий максимума апостериорной вероятности, задачей которого является вычисление апостериорной вероятности того, что конкретный бит xi в переданном кодовом слове x=[x0, x1, … xN-1] равен единице, при принятом кодовом слове y=[y0, y1, … yN-1].
p(xi=1|y),
тогда отношение правдоподобия (ОП, likelihood ratio, LR) для этого бита равно:
Figure 00000019
,
или же в форме логарифмического отношения правдоподобия - ЛОП (log likelihood ratio):
Figure 00000020
.
Декодер инициализируется установкой всех исходящих из узла VNi сообщений Li→j равными канальным ЛОП:
Figure 00000021
для всех i и j, для которых hij=1. Здесь yi обозначает принятое из канала значение для символа i.
Условие прекращения декодирования - равенство нулю синдрома:
Figure 00000022
,
где кодовое слово
Figure 00000023
- предположительный результат декодирования.
Таким образом, алгоритм АРД можно представить в виде следующих шагов:
1. Инициализация. В зависимости от используемой модели канала связи для всех узлов i инициализируют значения Li по следующей формуле:
Figure 00000024
Затем для всех i и j, для которых hij=1, устанавливают Li→j=Li.
2. Обновление проверочных узлов. Для всех проверочных узлов CN вычисляют исходящие сообщения Lj→i:
Figure 00000025
и передают их соответствующим информационным узлам VN.
3. Обновление битовых узлов. Вычисляют сообщения Li→j, исходящие от информационных узлов VN:
Figure 00000026
и передают их соответствующим проверочным узлам.
4. Вычисление апостериорных ЛОП. Для всех j=0, 1 …, N-1 вычисляют:
Figure 00000027
5. Получение жестких решений. Для всех i=0, 1 …, N-1 находят жесткие решения:
Figure 00000028
.
6. Проверка условия остановки. Вычисляют синдром
Figure 00000029
. Если
Figure 00000030
или число итераций достигло максимума, вычисления прекращаются, a
Figure 00000023
считается результатом декодирования, в противном случае вычисления продолжаются с шага 2.
Данный алгоритм (АРД) очень хорошо справляется с декодированием сигналов даже при очень низком уровне отношения сигнал-шум (ОСШ). Однако имеет ряд недостатков. Самым существенным недостатком предложенного Галлагером алгоритма является высокая сложность его реализации.
Еще одним алгоритмом, используемым в предлагаемом способе декодирования LDPC-кода, является алгоритм "минимум-сумма" (АМС).
Обобщенная форма записи алгоритма минимальной суммы имеет вид:
1. Инициализация. Для всех узлов i инициализируют значения Li по (8) в зависимости от используемой модели канала связи. Затем для всех i и j, для которых hij=1, устанавливают Li→j=Li.
2. Обновление проверочных узлов. Для всех проверочных узлов CN вычисляют исходящие сообщения: Lj→i:
Figure 00000031
и передают их соответствующим информационным узлам VN.
3. Обновление битовых узлов. Вычисляют сообщения Li→j, исходящие от информационных узлов VN:
Figure 00000032
,
и передают их соответствующим проверочным узлам.
4. Вычисление апостериорных ЛОП. Для всех j=0, 1 …, N-1 вычисляют:
Figure 00000033
.
5. Получение жестких решений. Для всех i=0, 1 …, N-1 находят жесткие решения:
Figure 00000034
.
6. Проверка условия остановки. Вычисляют синдром
Figure 00000035
. Если
Figure 00000036
или число итераций достигло максимума, вычисления прекращаются, а
Figure 00000037
считается результатом декодирования, в противном случае вычисления продолжаются с шага 2.
Достоинством алгоритма АМС является то, что значение исходящего сообщения для каждого информационного узла может быть вычислено нахождением всего двух минимальных значений достоверностей, входящих в проверку (что требует всего 1-log2dr-3 операций [Fossorier М., Mihaljevich М., Imai Н. Reduced complexity iterative decoding of low density parity check codes based on belief propagation, IEEE Transactions on Communications. - 1999, May. - Vol. 47. - №5. - pp. 673-680]), плюс вычисление его знака:
Figure 00000038
.
Второе несомненное достоинство заключается в том, что при использовании модели канала с АБГШ инициализация может осуществляться не канальными ЛОП, а принятыми из канала амплитудами соответствующих бит.
К недостаткам алгоритма (АМС) можно отнести низкую производительность при ОСШ меньше 1,5 дБ относительно алгоритма АРД, а также вычислительную неэффективность при ОСШ больше 5 дБ относительно алгоритма вычисления апостериорных вероятностей.
Еще одним алгоритмом, используемым в предлагаемом способе декодирования LDPC-кода, является алгоритм вычисления апостериорных вероятностей (ААВ).
Алгоритм вычисления апостериорных вероятностей (алгоритм АВ, ААВ, aposteriory probability, АРР) получил свое название благодаря шагу обновления битовых узлов - если в других АРД-подобных алгоритмах на этом шаге вычислялось сообщение (сумма ЛОП - за исключением ЛОП, исходящего из рассматриваемого узла), то в этом алгоритме сразу осуществляется расчет апостериорных вероятностей, именно они используются для дальнейших расчетов. Алгоритм АВ можно рассматривать как дальнейшее упрощение алгоритма АМС. Этот алгоритм отличается от алгоритма АМС шагом обновления битовых узлов. Здесь вычисляется только одно исходящее сообщение от битового узла i, вместо dc (Li вместо Li→j), как это было во всех алгоритмах, основанных на алгоритме АСП. Выражение для подсчета исходящих из информационного узла сообщений имеет вид:
Figure 00000039
Обобщенная форма записи алгоритма имеет вид:
1. Инициализация. В зависимости от используемой модели канала связи для всех узлов i инициализируют значения Li по формуле
Figure 00000040
Затем для всех i и j, для которых hij=1, устанавливают Li→j=Li.
2. Обновление проверочных узлов. Для всех проверочных узлов CN вычисляют исходящие сообщения Lj→i:
Figure 00000041
и передают их соответствующим информационным узлам VN.
3. Обновление битовых узлов. Вычисляют сообщения Li→j, исходящие от информационных узлов VN:
Figure 00000042
и передают их соответствующим проверочным узлам.
4. Получение жестких решений. Для всех i=0, 1 …, N-1 находят жесткие решения:
Figure 00000043
.
5. Проверка условия остановки. Вычисляют синдром
Figure 00000044
. Если
Figure 00000045
или число итераций достигло максимума, вычисления прекращаются, a
Figure 00000037
считается результатом декодирования, в противном случае вычисления продолжаются с шага 2.
Введение упрощения, применяемого в данном алгоритме, приводит к значительному ухудшению эффективности декодирования, с другой стороны, это позволяет существенно снизить вычислительные затраты и затраты памяти на реализацию алгоритма.
После декодирования кодового слова одним из трех алгоритмов происходит запись декодированного сигнала в общий массив декодированного сигнала.
Предлагаемое устройство работает следующим образом. Для принятого кодового слова сигнала в блоке определения отношения сигнал-шум 1 определяется отношение сигнал-шум. Далее в зависимости от определенного для принятого кодового слова значения ОСШ происходит переключение на оптимальный для данного значения отношения сигнал-шум алгоритм декодирования. Если значение ОСШ меньше 1,8 дБ, то обработка принятого кодового слова сигнала осуществляется блоком 3 вычисления алгоритма «распространения доверия». В случае, если значение ОСШ в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, то обработка принятого кодового слова сигнала осуществляется блоком 4 вычисления алгоритма «минимум-сумма». Если значение ОСШ больше 4,95 дБ, то обработка принятого кодового слова сигнала осуществляется блоком 5 вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей».
После декодирования блок 6 объединения декодированного сигнала принимает информацию с задействованного блока декодирования сигнала и добавляет ее в общий массив декодированного сигнала.
Устройство просто и может быть реализовано на миникомпьютере Hardkernel Odroid XU4 с процессором ARM, 8 ядер. Язык реализации C/C++, возможно использование технологии openCL.
Предлагаемый способ оперативен, точен и позволяет снизить затраты на декодирование в 3,43-4,93 раза в зависимости от используемой структуры декодера по сравнению с использованием только алгоритма АРД и в 1,95 раз по сравнению с использованием только алгоритма АМС.

Claims (3)

1. Способ декодирования LDPC-кодов, включающий определение соотношения сигнал-шум для каждого принятого кодового слова сигнала и декодирование принятых кодовых слов сигнала на основе алгоритма «распространения доверия» и «на основе алгоритма «минимум-сумма», отличающийся тем, что введено декодирование на основе алгоритма «апостериорных вероятностей», для каждого алгоритма устанавливают диапазон значений сигнал-шум, причем осуществляют переключение алгоритмов в зависимости от значения сигнал-шум для каждого слова с последующим последовательным объединением результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, при этом алгоритм «распространения доверия» применяют при значениях отношения сигнал-шум меньше 1,8 дБ, алгоритм «минимум-сумма» - при значениях сигнал-шум в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, алгоритм «апостериорных вероятностей» - при значениях отношения сигнал-шум больше 4,95 дБ.
2. Устройство декодирования LDPC-кодов, включающее блок определения отношения сигнал-шум, соединенный выходом с коммутатором, блок вычисления алгоритма «распространения доверия», блок вычисления алгоритма «минимум-сумма», отличающееся тем, что введены блок вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей» и блок объединения результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, причем первый, второй и третий выходы коммутатора соединены соответственно со входами блока вычисления алгоритма «распространения доверия», блока вычисления алгоритма «минимум-сумма» и блока вычисления алгоритма «апостериорных вероятностей», выходы которых соединены соответственно с первым, вторым и третьим входами блока объединения результатов декодирования сигналов по разным алгоритмам, выход которого является выходом устройства, входом которого является вход блока определения отношения сигнал-шум, при этом алгоритм «распространения доверия» применяют при значениях отношения сигнал-шум меньше 1,8 дБ, алгоритм «минимум-сумма» - при значениях сигнал-шум в диапазоне от 1,8 дБ до 4,95 дБ, алгоритм «апостериорных вероятностей» - при значениях отношения сигнал-шум больше 4,95 дБ.
3. Устройство по п. 2, отличающееся тем, что блок определения отношения сигнал-шум выполнен с возможностью задания диапазона значений отношения сигнал-шум соответственно для каждого блока вычисления алгоритма декодирования.
RU2016140230A 2016-10-13 2016-10-13 Способ декодирования LDPC-кодов и устройство для его осуществления RU2628459C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016140230A RU2628459C1 (ru) 2016-10-13 2016-10-13 Способ декодирования LDPC-кодов и устройство для его осуществления

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016140230A RU2628459C1 (ru) 2016-10-13 2016-10-13 Способ декодирования LDPC-кодов и устройство для его осуществления

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2628459C1 true RU2628459C1 (ru) 2017-08-17

Family

ID=59641842

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016140230A RU2628459C1 (ru) 2016-10-13 2016-10-13 Способ декодирования LDPC-кодов и устройство для его осуществления

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2628459C1 (ru)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7484158B2 (en) * 2003-12-03 2009-01-27 Infineon Technologies Ag Method for decoding a low-density parity check (LDPC) codeword
RU2418322C2 (ru) * 2006-06-30 2011-05-10 Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф. Аудиокодер, аудиодекодер и аудиопроцессор, имеющий динамически изменяющуюся характеристику перекоса
RU2461964C1 (ru) * 2011-08-09 2012-09-20 Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) Способ помехоустойчивого декодирования сигналов, полученных с использованием параллельного каскадного кода проверки на четность с низкой плотностью
RU2523190C1 (ru) * 2012-11-27 2014-07-20 Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." Способ итеративного детектирования и декодирования сигнала в системах связи с mimo каналом

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7484158B2 (en) * 2003-12-03 2009-01-27 Infineon Technologies Ag Method for decoding a low-density parity check (LDPC) codeword
RU2418322C2 (ru) * 2006-06-30 2011-05-10 Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф. Аудиокодер, аудиодекодер и аудиопроцессор, имеющий динамически изменяющуюся характеристику перекоса
RU2461964C1 (ru) * 2011-08-09 2012-09-20 Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) Способ помехоустойчивого декодирования сигналов, полученных с использованием параллельного каскадного кода проверки на четность с низкой плотностью
RU2523190C1 (ru) * 2012-11-27 2014-07-20 Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." Способ итеративного детектирования и декодирования сигнала в системах связи с mimo каналом

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7457367B2 (en) Detector and method for estimating data probability in a multi-channel receiver
US7246304B2 (en) Decoding architecture for low density parity check codes
US8578235B2 (en) Method, apparatus and computer program product providing soft iterative recursive least squares (RLS) channel estimator
US7848440B2 (en) Multi-channel communication method and apparatus using plural Markov Chain Monte Carlo simulations
CN114008985A (zh) 存在信道损伤时通过在零点上调制数据进行通信的系统和方法
US11552714B2 (en) Signal separating apparatus and signal separating method
EP2033390A2 (en) Apparatus, method and computer program product providing iterative recursive least squares (rls) algorithm for coded mimo systems
Wang et al. Multiuser MIMO communication under quantized phase-only measurements
Badiu et al. Message-passing receiver architecture with reduced-complexity channel estimation
RU168191U1 (ru) Устройство декодирования LDPC-кодов
JP7350176B2 (ja) マルチレベルポーラ符号化変調送信及び受信のための方法及びデバイス
RU2628459C1 (ru) Способ декодирования LDPC-кодов и устройство для его осуществления
Wang et al. Multiuser MIMO transmission aided by massive one-bit magnitude measurements
Li et al. An ultra-reliable low-latency non-binary polar coded SCMA scheme
Osinsky et al. Data-aided ls channel estimation in massive mimo turbo-receiver
KR20150031568A (ko) 디지털 비디오 방송 시스템에서 LDPC(Low Density Parity Check) 복호기 및 LDPC 복호기의 복호화 방법
CN107395547B (zh) 一种iq支路不平衡条件下的补偿方法及系统
Wo et al. A simple iterative Gaussian detector for severely delay-spread MIMO channels
Gallyas-Sanhueza et al. Low-complexity blind parameter estimation in wireless systems with noisy sparse signals
RU2651222C1 (ru) Способ декодирования ldpc-кодов и устройство для его осуществления
Zhai et al. Research on Polar coding application for underwater acoustic OFDM communication system
RU178755U1 (ru) Устройство декодирования ldpc-кодов
Liu et al. A novel evidence theory based row message passing algorithm for LDS systems
RU2658335C1 (ru) Способ совместной оценки канала связи и мягкой демодуляции для COFDM-сигналов и устройство для его реализации
Wang et al. Low complexity message passing-based receiver design for Wiener phase-noise channels

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20181014

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20201211