WO2019107912A1 - Ldpc encoding device and method which have low latency and high reliability characteristics - Google Patents

Ldpc encoding device and method which have low latency and high reliability characteristics Download PDF

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WO2019107912A1
WO2019107912A1 PCT/KR2018/014814 KR2018014814W WO2019107912A1 WO 2019107912 A1 WO2019107912 A1 WO 2019107912A1 KR 2018014814 W KR2018014814 W KR 2018014814W WO 2019107912 A1 WO2019107912 A1 WO 2019107912A1
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parity
bit
matrix
variable
accumulator
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PCT/KR2018/014814
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French (fr)
Korean (ko)
Inventor
김광순
전기준
Original Assignee
연세대학교 산학협력단
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    • HELECTRICITY
    • H03ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03MCODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00Coding, 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
    • H03M13/03Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05Error 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
    • H03M13/11Error 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

Definitions

  • the present invention relates to an LDPC coding method and apparatus, and more particularly, to an LDPC coding method and apparatus having low latency and high reliability characteristics.
  • fifth generation mobile communication requires more stringent reliability and low delay characteristics than conventional LDPC codes.
  • next generation sensor network it is necessary to transmit and receive a large amount of data in real time with low power without delay, and thus a code design capable of ensuring high reliability and capable of low complexity coding is needed.
  • LDPC codes include RU (Richardson-Urbanke) codes, RMA (Repeat Multiple Accumulate) codes, ARA (Accumulate Repeat Accumulate) codes and ARJA (Accumulate Repeat Jagged Accumulate) codes.
  • the RU code can be efficiently encoded, but the decoding threshold and the error floor characteristics are inferior, so that high reliability can not be guaranteed, and such a phenomenon has a problem in that the coding rate becomes worse as the coding rate becomes lower.
  • the RMA code can be efficiently encoded and has excellent error floor performance due to the linear minimum distance growth (LMDG) characteristic.
  • LMDG linear minimum distance growth
  • the ARA code has very good decoding threshold and low complexity coding, but it lacks the LMDG characteristic and has a problem of poor reliability due to poor error flooring characteristics.
  • ARJA code satisfies high decoding threshold and LMDG characteristics and guarantees high reliability, but coding complexity is large and there is a problem in low delay communication.
  • the present invention proposes an LDPC encoding apparatus and method suitable for low-delay communication due to low complexity while ensuring high reliability by satisfying LMDG characteristics.
  • the parity generation matrix is generated through lifting for an adjacent matrix obtained from a photograph, and in the lifting process, for a predetermined element of the adjacent matrix, Performs the operation, Is an operation for performing a left cyclic shift operation for i with respect to the identity matrix I, and performing zero masking for converting a column of the first row and ((Ni) N ) to zero.
  • the second parity operation unit comprises: a subvector accumulator for performing a subvector accumulation operation on the parity intermediate variable; A bit accumulator for performing a bit accumulation operation on the bits of the output of the sub-vector accumulator; A conditional summation unit for conditionally summing the output of the bit accumulator and the parity intermediate variable; And an accumulator for performing an accumulation operation on the output of the conditional summation unit.
  • the second parity operation unit calculates a second parity bit according to the following equation.
  • ego, Lt; ego, , P l, k and q l, k are Are permutation order vectors according to.
  • the conditional summation unit performs conditional summation as shown in the following equation.
  • the LDPC encoding apparatus and method according to an embodiment of the present invention are advantageous for low delay communication due to low complexity while ensuring high reliability by satisfying LMDG characteristics.
  • FIG. 1 is a photograph of an LDPC encoding apparatus and method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 illustrates an example of an adjacency matrix obtained from a photograph in accordance with an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a parity generation matrix according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a structure of an LDPC encoding apparatus having low delay and high reliability characteristics according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an overall flow of an LDPC encoding method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 illustrates elements of an adjacent matrix obtained from a photo graph of an LDPC encoding apparatus according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is a photograph showing the photograph of FIG. 6 more simply.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a photographed image of an LDPC encoding apparatus and method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1
  • the present invention is based on the encoding apparatus and method of Korean Patent Application No. 2016-0036335 proposed and filed by the present inventor, and the content of the corresponding domestic patent application can be referred to for the understanding of the present invention,
  • the present invention relates to a specific coding method in an LDPC coding apparatus having a photograph structure as shown in FIG.
  • an LDPC encoding apparatus includes a first outer encoding module 300, a second outer encoding module 310, a first inner encoding module 320, (330).
  • first outer code part 400 showing the protocol connection state of the first outer encoding module 300
  • second outer code part 400 showing the protocol connection state of the second outer encoding module 310
  • a first inner code part 420 showing the protocol connection state of the first inner code module 320
  • a second inner code part 420 showing the protocol connection state of the second inner code module 330, (430) are shown.
  • the first outer encoding module 300 and the second outer encoding module 310 receive information bit streams for encoding. A part of the information bit stream is input to the first outer encoding module 300 and the remaining information bit stream is input to the second outer encoding module 310
  • the first outer encoding module 300 outputs a precoding bit stream for generating a parity bit stream using the input information bit stream.
  • the first outer encoding module 300 outputs a precoding bit string for generating a parity bit string through an accumulator operation.
  • the first outer encoding module 300 includes a plurality of variable nodes, a plurality of check nodes, and inter-node connection lines.
  • the leftmost variable nodes among the plurality of variable nodes are the nodes to which the information bit stream is input and the variable nodes on the right are the precoded parity bit streams from the information bit stream to the punctured variable nodes.
  • variable nodes and check nodes of the first outer encoding module 300 have a zigzag closed loop connection state of connection degree-2. As described above, when the accumulator-based encoding is performed through the connection structure of the accumulator, Lt; / RTI >
  • the second outer encoding module 310 receives the remaining information bit string that is not input to the first outer encoding module 300 and the output bit string of the first outer encoding module 300, It includes a number of variable nodes along with punctured variable nodes.
  • the second outer encoding module 310 performs repetition and replacement operations to obtain the encoding gain and the interleaving gain in the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330.
  • variable nodes of the second outer encoding module 310 are connected to the check nodes of the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330 to have a connection state of multiple connection degree closed loop.
  • the first outer coding module 300 and the second outer coding module 310 are connected to the first inner coding module 320 and the second inner coding module 330 and the output bits of the second outer coding module 310
  • the columns are input to the check nodes of the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330.
  • the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330 generate the final parity bit streams using the bit strings output from the second outer encoding modules 310.
  • the check nodes of the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330 are connected to variable nodes of the second outer encoding module 310 and receive output bit strings.
  • the first internal encoding module 320 generates most of the parity bit streams through a single parity check operation. However, some of the parity bit streams of the first inner encoding module 320 are generated through a single parity check operation and an accumulator operation.
  • the first inner encoding module 320 can confirm that a check node and a part of a variable node have a connection line 425 having a connection degree-2, unlike the ARA code and the ARJA code,
  • the nodes connected through the connection lines output parity bit strings through a single parity check operation and an accumulator operation.
  • the first inner encoding module 320 outputs a parity bit sequence through a single parity check operation and an accumulator operation to a part of the parity bit string output from the second inner encoding module 330, And outputs a parity bit string.
  • a check node of the first internal encoding module 320 and a part of variable nodes of the second internal encoding module 430 are connected through an external connection line 450.
  • the second inner encoding module 330 outputs the parity bit sequences through the variable nodes using a single parity check operation and an accumulator operation on the bit strings input from the second outer encoding module 310.
  • the inner connection line of the first inner coding module 320 and the outer connection line between the second inner coding module 330 and the first inner coding module 320 in the LDPC code according to an embodiment of the present invention satisfy the LMDG characteristic .
  • the accumulator operation structure is maintained in the second inner encoding module 330, encoding can be performed with low complexity unlike the ARJA code.
  • the first inner encoding module 320 only a single parity check operation and an accumulator operation are performed, thereby enabling encoding with low complexity.
  • a part of the parity bit streams are sequentially output through a single parity check operation, and a part of the parity bit streams are output as part of the parity bit streams output from the second inner encoding module 430 And output through the accumulator operation.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a check node and a variable node obtained from a photo graph of an LDPC encoding apparatus according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is a simplified graph of the photo graph of FIG.
  • a node indicated by white is a punctured variable node
  • a node indicated by black is a variable node (information + parity) actually transmitted
  • a node including a cross is internally included It is a node that defines a check node and defines an operation between variable nodes.
  • variable nodes are classified into 0, 1, 2, 3, and 4, and check nodes are divided into 1, 2, 3, and 4.
  • a variable node divided by 0 corresponds to the information node.
  • the variable node is divided into five sections of 0 to 4
  • the check node is divided into four sections of 1 to 4.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an adjacency matrix obtained from a photograph according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the adjacent matrix obtained from the base photo graph is also divided into four rows and five columns.
  • Index, and k is an index indicating the number of loops.
  • P l represents the number of loops in the lth section, .
  • the division structure of the adjacent matrix can be expressed by the following equation (1).
  • the adjacent matrix satisfies the following condition, and it is possible to perform RU (Richardson Urbanke) coding for each sub matrix to be described later when the following three conditions are satisfied.
  • Lt Represents the maximum degree of connection between the check node and the variable node.
  • Z + represents a natural number.
  • H &quot denotes the maximum column weight of the matrix A.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a parity generation matrix according to an embodiment of the present invention.
  • the parity generation matrix is a matrix in which lifting is performed on an adjacent matrix as shown in FIG.
  • I i means a matrix in which the NXN identity matrix I is left cyclically shifted by i from 0 to N-1, and I -1 denotes an NXN zero matrix.
  • Means a modified cyclic shift operation which differs from existing lifting in that a modified cyclic shift operation is used for the operation of the adjacent matrix.
  • the lifted parity generation matrix H from the adjacent matrix also has a structure that can be divided into sections, .
  • a sub-matrix divided from the parity generation matrix (H) can be expressed as the following equation.
  • Equation (2) indicates that each sub-matrix constituting the parity generation matrix is RU-coded.
  • the RU encoding for each sub-matrix becomes possible when the condition for the adjacent matrix and the condition for the lifting operation are satisfied together as described above. It is mathematically provable that RU encoding is possible when the condition is satisfied.
  • the RU encoding is performed by T.J. Richardson and R.L. Urbanke, "Efficient encoding of low density parity check codes,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 47, no. 2, pp. 638-656. Feb. 2001 and S.Myung, K. Yang, and J. Kim, "Quasi-cyclic LDPC codes for fast encoding,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 51, pp. 2894-2901, Aug. 2005, and the contents of these papers can be referred to in understanding RU encoding of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a structure of an LDPC encoding apparatus having low-latency and high-reliability characteristics according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an overall operation of an LDPC encoding method according to an embodiment of the present invention
  • an LDPC encoder includes a controller 400, an information bit memory 402, a first parity memory 402, a second A parity-2 memory 406, a H memory, a first parity operation unit 410, and a second parity operation unit 412.
  • a code word to be encoded is stored in the information bit memory 402, and information on a parity generation matrix obtained from the photograph (see FIG. 1) is stored in the parity generation matrix memory 408.
  • the parity generation matrix has a structure divisible by sections (1), and each sub-matrix has a structure capable of RU encoding through lifting proposed in the present invention.
  • the first parity operation unit 410 computes a first parity using a parity generation matrix and a code word.
  • the calculated first parity is stored in the first parity memory 404.
  • the second parity operation unit 412 computes a second parity using the parity generation matrix and the value output from the first parity operation unit 410.
  • the calculated second parity is stored in the second parity memory.
  • the operations of the first parity operation unit 410 and the second parity operation unit 412 are performed only by a permutation operation, an accumulation operation and an add operation, This is because it is set to enable encoding.
  • the control unit 400 controls the overall operation of each element described above.
  • x i is defined as a partial binary code word column vector of length N, Lt; / RTI > Is a set of variable nodes.
  • Equation (3) xxx can be calculated as Equation (4).
  • Equation (4) is divided into (a) part and (b) part, and the present invention computes the parity bit corresponding to the codeword x part after (a)
  • the operation result of the part (a) is defined as a parity intermediate variable.
  • a parity intermediate variable is calculated using a parity generation matrix and a given codeword (step 500).
  • Lt Lt
  • N N-th sub-vector
  • the operation of the parity intermediate variable as shown in Equation (4) is performed in the first parity operation unit 410.
  • the first parity operation unit 410 includes a multiplexer 600, a left cyclic shift shifter 610, and an accumulator 620, and the operation of Equation (8) can be performed by only the above shifter and accumulator operation.
  • the parity bit may be calculated as Equation (6) using the parity intermediate variable to be computed.
  • the output first parity bit is stored in the first parity memory 404 (step 504).
  • the second parity operation unit 412 also computes a second parity bit using the parity intermediate variable computed by the first parity operation unit 410.
  • the second parity operation unit 412 includes a subvector accumulator 630 and a bit accumulator 640.
  • the subvector accumulator 630 performs the accumulation operation on the subvector using the parity intermediate variable xxxx, and the bit accumulator 640 performs the bit accumulation operation on the parity intermediate variable (step 506).
  • the second parity operation unit 412 includes a temporary memory 670 and stores the output bits of the conditional summation unit 660 in the temporary memory 670 according to the permutation order vector P l, k (step 510).
  • the second parity operation unit 412 includes an accumulator 680.
  • the accumulator 680 outputs a second parity bit through a predetermined accumulation operation on the bits stored in the temporary memory 670, The second parity bit is stored in the second parity memory 404 (step 512).
  • Equation (7) the operation of the second parity bit according to Equation (4) is performed as shown in Equation (7).
  • Equation (7) Is defined by the following equation (8).
  • the output of the second parity bit accumulator 640 is And the conditional summation of the FIFO 650 and the output of the bit accumulator 640 is to be.
  • the output of the conditional summation unit 660 Is stored in the temporary memory 670 according to p l, k , In the second parity memory 406 according to q l, k .
  • RU coding can be performed for each sub-matrix divided by sections in the parity generation matrix, and coding with low complexity can be performed with excellent error floor performance owing to this coding structure.
  • each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

Abstract

An LDPC encoding device and method which have low latency and high reliability characteristics are disclosed. The disclosed device comprises: a parity generating matrix storage unit for storing a parity generating matrix which can be divided according to section (1); a first parity bit calculation unit for calculating parity intermediate variables and a first parity bit if l=2 through a permutation operation and an accumulator operation by using given codewords and the parity generating matrix; and a second parity bit calculation unit for calculating a second parity bit by using the parity intermediate variables if l=1, 3 and 4, wherein sub matrices divided by section from the parity generating matrix are matrices set to enable RU encoding. The disclosed device and method satisfy LMDG characteristics, thereby being suitable for low latency communication because of low complexity while guaranteeing high reliability.

Description

저지연 및 고신뢰도 특성을 가지는 LDPC 부호화 장치 및 방법LDPC encoding apparatus and method having low delay and high reliability characteristics
본 발명은 LDPC 부호화 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 저지연 및 고신뢰도 특성을 가지는 LDPC 부호화 방법 및 장치에 관한 것이다. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an LDPC coding method and apparatus, and more particularly, to an LDPC coding method and apparatus having low latency and high reliability characteristics.
근사 최적 성능, 병렬 처리 기반 빠른 속도의 효율적인 부호화 및 복호화 능력 및 하드웨어 설계의 용이성으로 인해 LDPC(Low Density Parity Check)에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. Research on LDPC (Low Density Parity Check) has been actively pursued because of its approximate optimal performance, efficient coding and decoding capability based on parallel processing, and ease of hardware design.
근래에 들어 5세대 이동통신 시스템에 대한 연구가 진행되고 있으며, 5세대 이동통신에서는 기존의 LDPC 부호에 비해 더 엄격한 고신뢰도와 저지연 특성을 요구하고 있다. Recently, research on a fifth generation mobile communication system is under way, and fifth generation mobile communication requires more stringent reliability and low delay characteristics than conventional LDPC codes.
또한, 차세대 센서 네트워크에서는 실시간으로 대용량의 데이터를 저전력으로 지연 없이 송수신을 해야 하며 따라서 고신뢰도를 보장하며 저복잡도 부호화가 가능한 부호 설계가 필요하다. Also, in the next generation sensor network, it is necessary to transmit and receive a large amount of data in real time with low power without delay, and thus a code design capable of ensuring high reliability and capable of low complexity coding is needed.
현재까지 알려진 LDPC 부호로는 RU(Richardson-Urbanke) 부호, RMA(Repeat Multiple Accumulate) 부호, ARA(Accumulate Repeat Accumulate) 부호, ARJA(Accumulate Repeat Jagged Accumulate) 부호 등이 있다. Known LDPC codes include RU (Richardson-Urbanke) codes, RMA (Repeat Multiple Accumulate) codes, ARA (Accumulate Repeat Accumulate) codes and ARJA (Accumulate Repeat Jagged Accumulate) codes.
이러한 부호들은 고신뢰도와 저지연성을 동시에 만족시키기에는 다음과 같은 문제점이 있었다. These codes have the following problems in order to satisfy high reliability and low ductility at the same time.
RU 부호는 효율적인 부호화가 가능하지만 복호 임계값과 오류 마루 특성이 떨어져서 고신뢰도를 보장하지 못하며 이와 같은 현상은 부호율이 낮을수록 더 심화되는 문제점이 있었다. The RU code can be efficiently encoded, but the decoding threshold and the error floor characteristics are inferior, so that high reliability can not be guaranteed, and such a phenomenon has a problem in that the coding rate becomes worse as the coding rate becomes lower.
RMA 부호는 효율적인 부호화가 가능하며 선형 최로 거리 증가(Linear Minimum Distance Growth: LMDG) 특성이 지니어 탁월한 오류 마루 성능을 가지지만 복호 임계값 특성이 떨어져 고신뢰도를 보장하지 못하며 이 역시 부호율이 낮을수록 더 심화되는 문제점이 있었다. The RMA code can be efficiently encoded and has excellent error floor performance due to the linear minimum distance growth (LMDG) characteristic. However, since the decoding threshold characteristic is low and the reliability is not guaranteed, the lower the coding rate There was a problem of further deepening.
ARA 부호는 매우 우수한 복호 임계값과 저복잡도 부호화가 가능하지만 LMDG 특성이 결여되어 오류마루 특성이 취약하여 고신뢰도를 보장하지 못하는 문제점이 있었다. The ARA code has very good decoding threshold and low complexity coding, but it lacks the LMDG characteristic and has a problem of poor reliability due to poor error flooring characteristics.
ARJA 부호는 우수한 복호 임계값과 LMDG 특성을 만족하여 고신뢰도를 보장하지만 부호화 복잡도가 커 저지연 통신에 문제점이 있었다.ARJA code satisfies high decoding threshold and LMDG characteristics and guarantees high reliability, but coding complexity is large and there is a problem in low delay communication.
본 발명은 LMDG 특성을 만족하여 고신뢰도를 보장하면서 낮은 복잡도로 인해 저지연 통신에 적합한 LDPC 부호화 장치 및 방법을 제안한다. The present invention proposes an LDPC encoding apparatus and method suitable for low-delay communication due to low complexity while ensuring high reliability by satisfying LMDG characteristics.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 섹션(l)별로 분할 가능한 패리티 생성 행렬을 저장하는 패리티 생성 행렬 저장부; 주어진 코드워드 및 상기 패리티 생성 행렬을 이용하여 순열(Permutaion) 연산 및 축적기 연산을 이용하여 패리티 중간 변수 및 l=2인 경우의 제1 패리티 비트를 연산하는 제1 패리티 연산부; l=1, 3, 4인 경우 상기 패리티 중간 변수를 이용하여 제2 패리티 비트를 연산하는 제2 패리티 연산부를 포함하되, 상기 패리티 생성 행렬에서 섹션별로 분할되는 서브 행렬들은 RU 부호화가 가능하도록 설정된 행렬인 LDPC 부호화 장치가 제공된다. According to an aspect of the present invention, there is provided a parity generation apparatus, comprising: a parity generation matrix storage unit for storing a parity generation matrix divisible by sections (1); A first parity operation unit for calculating a parity intermediate variable and a first parity bit in case of l = 2 using permutation operation and accumulator operation using a given codeword and the parity generation matrix; and a second parity operation unit for calculating a second parity bit using the parity intermediate variable when l = 1, 3, 4, wherein the submatrices divided by sections in the parity generation matrix are matrixes Is provided.
상기 패리티 생성 행렬은 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬에 대한 리프팅을 통해 생성되며, 상기 리프팅 과정에서 상기 인접 행렬의 소정 엘리먼트에 대해
Figure PCTKR2018014814-appb-I000001
연산을 수행하며, 상기
Figure PCTKR2018014814-appb-I000002
는 아이덴터티 행렬 I에 대해 i만큼 레프트 싸이클릭 쉬프트 연산을 수행하되 첫번째 행 및 ((N-i)N)의 컬럼을 0으로 변환하는 제로 마스킹을 수행하는 연산이다.
Wherein the parity generation matrix is generated through lifting for an adjacent matrix obtained from a photograph, and in the lifting process, for a predetermined element of the adjacent matrix,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000001
Performs the operation,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000002
Is an operation for performing a left cyclic shift operation for i with respect to the identity matrix I, and performing zero masking for converting a column of the first row and ((Ni) N ) to zero.
상기 제2 패리티 연산부는 상기 패리티 중간 변수에 대한 서브 벡터 축적 연산을 수행하는 서브 벡터 축적기; 상기 서브 벡터 축적기의 출력의 비트들에 대해 비트 축적 연산을 수행하는 비트 축적기; 상기 비트 축적기의 출력과 상기 패리티 중간 변수에 대한 조건부 합산을 수행하는 조건부 합산부; 상기 조건부 합산부의 출력에 대한 축적 연산을 수행하는 축적기를 포함한다. Wherein the second parity operation unit comprises: a subvector accumulator for performing a subvector accumulation operation on the parity intermediate variable; A bit accumulator for performing a bit accumulation operation on the bits of the output of the sub-vector accumulator; A conditional summation unit for conditionally summing the output of the bit accumulator and the parity intermediate variable; And an accumulator for performing an accumulation operation on the output of the conditional summation unit.
상기 패리티 중간 변수
Figure PCTKR2018014814-appb-I000003
는 다음의 수학식과 같이 연산된다.
The parity intermediate variable
Figure PCTKR2018014814-appb-I000003
Is calculated according to the following equation.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000004
Figure PCTKR2018014814-appb-I000004
위 수학식에서, 부호화 대상이 되는 코드워드가 xi일 때,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000005
로 정의되고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000006
는 변수 노드 집합을 의미하고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000007
는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트를 의미하고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000008
는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트부터 j 번째 엘리먼트를 의미하고, H는 패리티 생성 행렬을 의미하며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000009
이며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000010
Figure PCTKR2018014814-appb-I000011
의 i번째 길이 N 서브벡터를 의미함.
In the above equation, when the codeword to be encoded is x i ,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000005
Lt; / RTI >
Figure PCTKR2018014814-appb-I000006
Is a set of variable nodes,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000007
Denotes the i-th element in the variable node set,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000008
Denotes the j-th element from the i-th element in the variable node set, H denotes the parity generating matrix,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000009
Lt;
Figure PCTKR2018014814-appb-I000010
The
Figure PCTKR2018014814-appb-I000011
And the i-th length of N denotes a subvector.
상기 제1 패리티 연산부는 l=2인 경우의 패리티 중간 변수를 이용하여 다음의 수학식과 같이 제1 패리티를 연산한다. The first parity operation unit computes a first parity using the parity intermediate variable when l = 2, as in the following equation.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000012
Figure PCTKR2018014814-appb-I000012
위 수학식에서, p2,k
Figure PCTKR2018014814-appb-I000013
에 따른 길이
Figure PCTKR2018014814-appb-I000014
의 순열(Permutation) 오더 벡터임.
In the above equation, p 2, k is
Figure PCTKR2018014814-appb-I000013
Length according to
Figure PCTKR2018014814-appb-I000014
The permutation order vector.
상기 제2 패리티 연산부는 다음의 수학식과 같이 제2 패리티 비트를 연산한다.The second parity operation unit calculates a second parity bit according to the following equation.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000015
Figure PCTKR2018014814-appb-I000015
Figure PCTKR2018014814-appb-I000016
Figure PCTKR2018014814-appb-I000016
위 수학식에서,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000017
이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000018
이며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000019
이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000020
이며, pl,k와 ql,k
Figure PCTKR2018014814-appb-I000021
에 따른 순열 오더 벡터들임.
In the above equation,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000017
ego,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000018
Lt;
Figure PCTKR2018014814-appb-I000019
ego,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000020
, P l, k and q l, k are
Figure PCTKR2018014814-appb-I000021
Are permutation order vectors according to.
상기 조건부 합산부는 다음의 수학식과 같이 조건부 합산을 수행한다.The conditional summation unit performs conditional summation as shown in the following equation.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000022
Figure PCTKR2018014814-appb-I000022
상기 제2 패리티 비트는
Figure PCTKR2018014814-appb-I000023
를 순열 오더 벡터인 ql,k에 따라 메모리에 저장된다.
The second parity bit
Figure PCTKR2018014814-appb-I000023
Is stored in the memory according to the permutation order vector q l, k .
본 발명의 다른 측면에 따르면, 섹션(l)별로 분할 가능한 패리티 생성 행렬을 저장하는 패리티 생성 행렬을 저장하는 단계(a); 주어진 코드워드 및 상기 패리티 생성 행렬을 이용하여 순열(Permutaion) 연산 및 축적기 연산을 이용하여 패리티 중간 변수 및 l=2인 경우의 제1 패리티 비트를 연산하는 단계(b); l=1, 3, 4인 경우 상기 패리티 중간 변수를 이용하여 제2 패리티 비트를 연산하는 단계(c)를 포함하되,상기 패리티 생성 행렬에서 섹션별로 분할되는 서브 행렬들은 RU 부호화가 가능하도록 설정된 행렬인 LDPC 부호화 방법이 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method comprising: (a) storing a parity generation matrix storing a parity generation matrix divisible by sections (1); (B) calculating a parity intermediate variable using a permutation operation and an accumulator operation using a given codeword and the parity generation matrix, and a first parity bit for l = 2; (c) calculating a second parity bit by using the parity intermediate variable when l = 1, 3 and 4, wherein the submatrices divided by sections in the parity generation matrix are matrixes set to enable RU encoding Is provided.
본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 장치 및 방법은 LMDG 특성을 만족하여 고신뢰도를 보장하면서 낮은 복잡도로 인해 저지연 통신에 적합한 장점이 있다. The LDPC encoding apparatus and method according to an embodiment of the present invention are advantageous for low delay communication due to low complexity while ensuring high reliability by satisfying LMDG characteristics.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 장치 및 방법의 포토그래프를 나타낸 도면.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a photograph of an LDPC encoding apparatus and method according to an embodiment of the present invention; FIG.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬의 일례를 나타낸 도면.2 illustrates an example of an adjacency matrix obtained from a photograph in accordance with an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 패리티 생성 행렬의 일례를 나타낸 도면.3 is a diagram illustrating an example of a parity generation matrix according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 저지연 및 고신뢰도 특성을 가지는 LDPC 부호화 장치의 구조를 도시한 도면.4 is a diagram illustrating a structure of an LDPC encoding apparatus having low delay and high reliability characteristics according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 방법의 전체적인 흐름을 도시한 도면.5 is a diagram illustrating an overall flow of an LDPC encoding method according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 장치의 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬의 엘리먼트를 나타낸 도면.FIG. 6 illustrates elements of an adjacent matrix obtained from a photo graph of an LDPC encoding apparatus according to an embodiment of the present invention; FIG.
도 7은 도 6의 포토그래프를 보다 단순하게 표현한 포토그래프이다.FIG. 7 is a photograph showing the photograph of FIG. 6 more simply.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 장치 및 방법의 포토그래프를 나타낸 도면이다. FIG. 1 is a diagram illustrating a photographed image of an LDPC encoding apparatus and method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
본 발명은 본 발명자에 의해 제안되어 출원된 국내특허출원 제2016-0036335의 부호화 장치 및 방법을 전제로 한 것이며, 해당 국내특허출원의 내용은 본 발명의 이해를 위해 참조될 수 있으며, 도 1은 해당 국내출원에서 제안된 포토그래프 구조이며, 본 발명은 도 1과 같은 포토그래프 구조를 가지는 LDPC 부호화 장치에서의 구체적인 부호화 방법에 관한 것이다. The present invention is based on the encoding apparatus and method of Korean Patent Application No. 2016-0036335 proposed and filed by the present inventor, and the content of the corresponding domestic patent application can be referred to for the understanding of the present invention, The present invention relates to a specific coding method in an LDPC coding apparatus having a photograph structure as shown in FIG.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 장치는 제1 외부 부호화 모듈(300), 제2 외부 부호화 모듈(310), 제1 내부 부호화 모듈(320) 및 제2 내부 부호화 모듈(330)을 포함한다. Referring to FIG. 1, an LDPC encoding apparatus according to an embodiment of the present invention includes a first outer encoding module 300, a second outer encoding module 310, a first inner encoding module 320, (330).
도 1에는, 제1 외부 부호화 모듈(300)의 프로토그래프 연결 상태를 도시한 제1 외부 코드 파트(400), 제2 외부 부호화 모듈(310)의 프로토그래프 연결 상태를 도시한 제2 외부 코드 파트(410), 제1 내부 부호화 모듈(320)의 프로토그래프 연결 상태를 도시한 제1 내부 코드 파트(420) 미 제2 내부 부호화 모듈(330)의 프로토그래프 연결 상태를 도시한 제2 내부 코드 파트(430)가 도시되어 있다. 1 shows a first outer code part 400 showing the protocol connection state of the first outer encoding module 300, a second outer code part 400 showing the protocol connection state of the second outer encoding module 310, A first inner code part 420 showing the protocol connection state of the first inner code module 320, a second inner code part 420 showing the protocol connection state of the second inner code module 330, (430) are shown.
제1 외부 부호화 모듈(300) 및 제2 외부 부호화 모듈(310)로는 부호화를 위한 정보 비트열이 입력된다. 제1 외부 부호화 모듈(300)로는 정보 비트열의 일부가 입력되고 제2 외부 부호화 모듈(310)로는 나머지 부분의 정보 비트열이 입력된다 The first outer encoding module 300 and the second outer encoding module 310 receive information bit streams for encoding. A part of the information bit stream is input to the first outer encoding module 300 and the remaining information bit stream is input to the second outer encoding module 310
제1 외부 부호화 모듈(300)은 입력된 정보 비트열을 이용하여 패리티 비트열 생성을 위한 프리코딩 비트열을 출력한다. 제1 외부 부호화 모듈(300)은 축적기 연산을 통해 패리티 비트열 생성을 위한 프리코딩 비트열 출력한다. The first outer encoding module 300 outputs a precoding bit stream for generating a parity bit stream using the input information bit stream. The first outer encoding module 300 outputs a precoding bit string for generating a parity bit string through an accumulator operation.
도 1을 참조하면, 제1 외부 부호화 모듈(300)은 다수의 변수 노드, 다수의 체크 노드 그리고 노드 간 연결선을 포함한다. Referring to FIG. 1, the first outer encoding module 300 includes a plurality of variable nodes, a plurality of check nodes, and inter-node connection lines.
다수의 변수 노드들 중 왼쪽의 변수 노드들은 정보 비트열이 입력되는 노드이며, 오른쪽의 변수 노드들은 천공된 변수 노드들로 정보 비트열로부터 프리코딩 패리티 비트열이다.The leftmost variable nodes among the plurality of variable nodes are the nodes to which the information bit stream is input and the variable nodes on the right are the precoded parity bit streams from the information bit stream to the punctured variable nodes.
제1 외부 부호화 모듈(300)의 변수 노드와 체크 노드들은 연결 정도-2의 지그재그 폐쇄 루프 연결 상태를 가지며, 앞서 설명한 바와 같이 축적기의 연결 구조를 통해 축적기 연산에 의한 부호화가 제1 외부 부호화 모듈(300)에서 이루어진다. The variable nodes and check nodes of the first outer encoding module 300 have a zigzag closed loop connection state of connection degree-2. As described above, when the accumulator-based encoding is performed through the connection structure of the accumulator, Lt; / RTI >
제2 외부 부호화 모듈(310)로는 제1 외부 부호화 모듈(300)로 입력되지 않은 나머지 정보 비트열과 제1 외부 부호화 모듈(300)의 출력 비트열이 입력되며, 제2 외부 부호화 모듈(310)은 천공 변수 노들들과 함께 다수의 변수 노드들을 포함한다. The second outer encoding module 310 receives the remaining information bit string that is not input to the first outer encoding module 300 and the output bit string of the first outer encoding module 300, It includes a number of variable nodes along with punctured variable nodes.
제2 외부 부호화 모듈(310)은 제1 내부 부호화 모듈(320) 및 제2 내부 부호화 모듈(330)에서 부호화 이득 및 인터리빙 이득을 얻기 위한 반복 및 치환 연산을 수행한다. The second outer encoding module 310 performs repetition and replacement operations to obtain the encoding gain and the interleaving gain in the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330.
제2 외부 부호화 모듈(310)의 변수 노드들은 제1 내부 부호화 모듈(320) 및 제2 내부 부호화 모듈(330)의 체크 노드들과 다중 연결 정도 폐쇄 루프의 연결 상태를 가지도록 연결되어 있다. The variable nodes of the second outer encoding module 310 are connected to the check nodes of the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330 to have a connection state of multiple connection degree closed loop.
제1 외부 부호화 모듈(300) 및 제2 외부 부호화 모듈(310)은 제1 내부 부호화 모듈(320) 및 제2 내부 부호화 모듈(330)과 연결되며, 제2 외부 부호화 모듈(310)의 출력 비트열들은 제1 내부 부호화 모듈(320) 및 제2 내부 부호화 모듈(330)의 체크 노드들로 입력된다. The first outer coding module 300 and the second outer coding module 310 are connected to the first inner coding module 320 and the second inner coding module 330 and the output bits of the second outer coding module 310 The columns are input to the check nodes of the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330.
제1 내부 부호화 모듈(320) 및 제2 내부 부호화 모듈(330)은 제2 외부 부호화 모듈들(310)에서 출력되는 비트열들을 이용하여 최종적인 패리티 비트열들을 생성한다. The first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330 generate the final parity bit streams using the bit strings output from the second outer encoding modules 310.
제1 내부 부호화 모듈(320) 및 제2 내부 부호화 모듈(330)의 체크 노드들은 제2 외부 부호화 모듈(310)의 변수 노드들과 연결되어 출력 비트열을 입력 받는다. The check nodes of the first inner encoding module 320 and the second inner encoding module 330 are connected to variable nodes of the second outer encoding module 310 and receive output bit strings.
제1 내부 부호화 모듈(320)은 대부분의 패리티 비트열들을 단일 패리티 체크 연산을 통해 생성한다. 그러나, 제1 내부 부호화 모듈(320)의 패리티 비트열들 중 일부는 단일 패리티 체크 연산 및 축적기 연산을 통해 생성된다. The first internal encoding module 320 generates most of the parity bit streams through a single parity check operation. However, some of the parity bit streams of the first inner encoding module 320 are generated through a single parity check operation and an accumulator operation.
도 1을참조하면, 제1 내부 부호화 모듈(320)은 ARA 부호 및 ARJA 부호와는 달리 체크 노드와 변수 노드의 일부가 연결정도-2의 연결선(425)을 가지는 것을 확인할 수 있으며 연결 정도-2의 연결선으로 연결된 노드들은 단일 패리티 체크 연산 및 축적기 연산을 통해 패리티 비트열들을 출력하게 된다. Referring to FIG. 1, the first inner encoding module 320 can confirm that a check node and a part of a variable node have a connection line 425 having a connection degree-2, unlike the ARA code and the ARJA code, The nodes connected through the connection lines output parity bit strings through a single parity check operation and an accumulator operation.
또한, 제1 내부 부호화 모듈(320)에서 단일 패리티 체크 연산 및 축적기 연산을 통해 패리티 비트열들을 출력하는 부분은 제2 내부 부호화 모듈(330)에서 출력하는 패리티 비트열 중 일부를 체크 노드의 입력으로 활용하여 패리티 비트열을 출력한다. The first inner encoding module 320 outputs a parity bit sequence through a single parity check operation and an accumulator operation to a part of the parity bit string output from the second inner encoding module 330, And outputs a parity bit string.
도 1을 참조하면, 제1 내부 부호화 모듈(320)의 체크 노드와 제2 내부 부호화 모듈(430)의 변수 노드들 중 일부는 외부 연결선(450)을 통해 연결된다. Referring to FIG. 1, a check node of the first internal encoding module 320 and a part of variable nodes of the second internal encoding module 430 are connected through an external connection line 450.
제2 내부 부호화 모듈(330)은 제2 외부 부호화 모듈(310)로부터 입력되는 비트열들에 대한 단일 패리티 체크 연산 및 축적기 연산을 이용하여 패리티 비트열들을 변수 노드들을 통해 출력한다.The second inner encoding module 330 outputs the parity bit sequences through the variable nodes using a single parity check operation and an accumulator operation on the bit strings input from the second outer encoding module 310.
본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호에서 제1 내부 부호화 모듈(320) 의 내부 연결선 및 제2 내부 부호화 모듈(330)과 제1 내부 부호화 모듈(320) 사이의 외부 연결선은 LMDG 특성을 만족시킨다. The inner connection line of the first inner coding module 320 and the outer connection line between the second inner coding module 330 and the first inner coding module 320 in the LDPC code according to an embodiment of the present invention satisfy the LMDG characteristic .
또한, 제2 내부 부호화 모듈(330)에서는 축적기 연산 구조가 유지되기 떄문에 ARJA 코드와는 달리 낮은 복잡도로 부호화가 가능한 장점이 있다. 제1 내부 부호화 모듈(320)에서도 단일 패리티 체크 연산 및 축적기 연산만이 수행되므로 낮은 복잡도의 부호화가 가능하게 된다. In addition, since the accumulator operation structure is maintained in the second inner encoding module 330, encoding can be performed with low complexity unlike the ARJA code. In the first inner encoding module 320, only a single parity check operation and an accumulator operation are performed, thereby enabling encoding with low complexity.
제1 내부 부호화 모듈(320)에서 일부의 패리티 비트열은 단일 패리티 체크 연산을 통해 순차적으로 출력되며, 일부의 패리티 비트열은 제2 내부 부호화 모듈(430)에서 출력되는 패리티 비트열들 중 일부를 이용하여 축적기 연산을 통해 출력된다.In the first inner encoding module 320, a part of the parity bit streams are sequentially output through a single parity check operation, and a part of the parity bit streams are output as part of the parity bit streams output from the second inner encoding module 430 And output through the accumulator operation.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 장치의 포토그래프로부터 획득되는 체크 노드 및 변수 노드를 나타낸 도면이고, 도 7은 도 6의 포토그래프를 보다 단순하게 표현한 포토그래프이다. FIG. 6 is a diagram illustrating a check node and a variable node obtained from a photo graph of an LDPC encoding apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 7 is a simplified graph of the photo graph of FIG.
도 6 및 도 7에서, 하얀색으로 표시된 노드는 천공(Puncturing)된 변수 노드이고, 검은색으로 표시된 노드는 실제로 전송하는 변수 노드(정보+패리티)이며, 십자(cross)가 내부에 포함된 노드는 체크 노드를 의미하며 변수 노드들간의 연산을 정의하는 노드이다. 6 and 7, a node indicated by white is a punctured variable node, a node indicated by black is a variable node (information + parity) actually transmitted, and a node including a cross is internally included It is a node that defines a check node and defines an operation between variable nodes.
도 6 및 도 7을 참조하면, 변수 노드는 0, 1, 2, 3, 4로 구분되고, 체크 노드는 1, 2, 3, 4로 구분되는 것을 확인할 수 있다. 변수 노드에서 0으로 구분된 변수 노드는 정보 노드에 해당된다. 결국, 변수 노드는 0~4의 5개의 섹션으로 구분되고 체크 노드는 1~4의 4개의 섹션으로 구분된다. 결국, 도 6 및 도 7과 같은 본 발명의 포토그래프 구조를 가질 때, 체크 노드 4개 및 변수 노드 5개의 섹션으로 섹션별 분리가 가능하다는 것을 확인할 수 있다. Referring to FIGS. 6 and 7, variable nodes are classified into 0, 1, 2, 3, and 4, and check nodes are divided into 1, 2, 3, and 4. In the variable node, a variable node divided by 0 corresponds to the information node. As a result, the variable node is divided into five sections of 0 to 4, and the check node is divided into four sections of 1 to 4. As a result, it can be seen that, when having the photograph structure of the present invention as shown in FIGS. 6 and 7, it is possible to divide sections into four check nodes and five variable nodes.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬의 일례를 나타낸 도면이다. 2 is a diagram illustrating an example of an adjacency matrix obtained from a photograph according to an exemplary embodiment of the present invention.
베이스 포토그래프의 체크 노드와 변수 노드가 각각 4개 및 5개의 섹션으로 분할 가능한 구조이기에 베이스 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬 역시 4개의 행 및 5개의 열로 구분되며, 본 명세서에서 l은 각 섹션을 나타내는 인덱스이며, k는 루프의 수를 나타내는 인덱스이다. Pl은 l번째 섹션에서 루프의 수를 나타내고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000024
의 관계가 성립한다.
Since the check node and the variable node of the base photo graph can be divided into four and five sections, respectively, the adjacent matrix obtained from the base photo graph is also divided into four rows and five columns. In this specification, Index, and k is an index indicating the number of loops. P l represents the number of loops in the lth section,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000024
.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000025
는 변수 노드의 집합을 의미하고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000026
는 체크 노드의 집합을 의미하며, 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬은 각 섹션(l)별로 분할되는 구조를 가지는 것을 확인할 수 있다.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000025
Denotes a set of variable nodes,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000026
Denotes a set of check nodes, and it is confirmed that the adjacent matrix obtained from the photograph has a structure divided by each section (l).
도 6 및 도 7로부터 확인되듯이, 각각의 패리티를 포함하는 변수 노드와 체크 노드는 l=1, 2, 3, 4별로 구분되며, 이는 본 발명의 포토그래프가 각각 독립적인 4개의 부호화 모듈로 구분되기 때문이다. 6 and 7, the variable nodes and the check nodes including the respective parities are divided into l = 1, 2, 3, and 4, respectively. This is because the photograph of the present invention has four independent encoding modules .
이와 같은 인접 행렬의 분할 구조를 수학식으로 표현하면 다음의 수학식 1과 같다. The division structure of the adjacent matrix can be expressed by the following equation (1).
Figure PCTKR2018014814-appb-M000001
Figure PCTKR2018014814-appb-M000001
이때, 인접 행렬은 다음의 조건을 만족하는 것이 바람직하며, 다음의 3가지 조건을 만족할 때 추후 설명하는 서브 행렬별 RU(Richardson Urbanke) 부호화가 가능해진다. At this time, it is preferable that the adjacent matrix satisfies the following condition, and it is possible to perform RU (Richardson Urbanke) coding for each sub matrix to be described later when the following three conditions are satisfied.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000027
를 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬로 정의하고 인접 행렬이 확장 (B)를 이용하여 구성될 때, 3가지 조건은 다음과 같다.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000027
Are defined as adjacent matrices obtained from the photograph and the adjacency matrix is constructed using the extension (B), the three conditions are as follows.
(1) 확장 조건(Expansion Condition)(1) Expansion Condition
확장(B)와 관련하여,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000028
이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000029
이며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000030
는 체크 노드와 변수 노드간의 최대 연결 정도를 나타낸다. 여기서, Z+는 자연수를 나타낸다.
With respect to extension (B)
Figure PCTKR2018014814-appb-I000028
ego,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000029
Lt;
Figure PCTKR2018014814-appb-I000030
Represents the maximum degree of connection between the check node and the variable node. Here, Z + represents a natural number.
(2) 부호화 구조 조건(2) Coding structure condition
l=1, 3, 4이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000031
인 경우,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000032
이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000033
Figure PCTKR2018014814-appb-I000034
의 단일 사이클만을 포함한다.
l = 1, 3, 4,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000031
Quot;
Figure PCTKR2018014814-appb-I000032
ego,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000033
The
Figure PCTKR2018014814-appb-I000034
≪ / RTI >
(3) 복호화 조건(3) Decoding condition
Figure PCTKR2018014814-appb-I000035
이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000036
이다.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000035
ego,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000036
to be.
여기서,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000037
는 는 행렬 A의 최대 열 가중치를 의미한다.
here,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000037
H " denotes the maximum column weight of the matrix A.
여기서,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000038
Figure PCTKR2018014814-appb-I000039
의 분할 부분이며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000040
Figure PCTKR2018014814-appb-I000041
이다. 또한,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000042
Figure PCTKR2018014814-appb-I000043
내에서 체크 노드들로부터 추출되는 레이어의 수를 나타내며 따라서 다음의 조건을 만족한다.
here,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000038
The
Figure PCTKR2018014814-appb-I000039
Lt; / RTI >
Figure PCTKR2018014814-appb-I000040
The
Figure PCTKR2018014814-appb-I000041
to be. Also,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000042
The
Figure PCTKR2018014814-appb-I000043
And the number of layers extracted from the check nodes in the following equation.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000044
Figure PCTKR2018014814-appb-I000044
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 패리티 생성 행렬의 일례를 나타낸 도면이다. 3 is a diagram illustrating an example of a parity generation matrix according to an embodiment of the present invention.
패리티 생성 행렬은 도 2에 도시된 바와 같은 인접 행렬에 대해 리프팅을 수행한 행렬이다. 패리티 생성 행렬에서 Ii는 N X N 아이덴터티(Identity) 행렬 I를 0부터 N-1 범위까지 i만큼 레프트 싸이클릭 쉬프트한 행렬을 의미하고, I-1은 N X N 제로 행렬을 의미한다. The parity generation matrix is a matrix in which lifting is performed on an adjacent matrix as shown in FIG. In the parity generation matrix, I i means a matrix in which the NXN identity matrix I is left cyclically shifted by i from 0 to N-1, and I -1 denotes an NXN zero matrix.
한편, 본 발명에서
Figure PCTKR2018014814-appb-I000045
는 수정된 싸이클릭 쉬프트 연산을 의미하며, 수정된 싸이클릭 쉬프트 연산이 인접 행렬의 연산에 이용된다는 점에서 기존의 리프팅과는 차별화된다.
On the other hand,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000045
Means a modified cyclic shift operation, which differs from existing lifting in that a modified cyclic shift operation is used for the operation of the adjacent matrix.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000046
는 i만큼 레프트 싸이클릭 쉬프트 연산을 수행하되 첫번째 행 및 (N-i)N)의 컬럼을 0으로 변환하는 제로 마스킹을 수행하는 연산을 의미한다. 여기서 아래첨자 N은 모듈러(modular) 연산을 의미한다.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000046
Masking operation that performs a left cyclic shift operation by i but transforms the column of the first row and (Ni) N) to zero. Where the subscript N refers to a modular operation.
도 3을 참조하면, 인접 행렬로부터 리프팅된 패러티 생성 형렬(H) 역시 섹션별로 분할 가능한 구조를 가져 다수의 서브 행렬
Figure PCTKR2018014814-appb-I000047
를 포함한다.
Referring to FIG. 3, the lifted parity generation matrix H from the adjacent matrix also has a structure that can be divided into sections,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000047
.
여기서,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000048
로 정의되고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000049
Figure PCTKR2018014814-appb-I000050
로 정의될 수 있다.
here,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000048
Lt; / RTI >
Figure PCTKR2018014814-appb-I000049
The
Figure PCTKR2018014814-appb-I000050
. ≪ / RTI >
패리티 생성 행렬(H)로부터 분할되는 서브 행렬
Figure PCTKR2018014814-appb-I000051
는 다음의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
A sub-matrix divided from the parity generation matrix (H)
Figure PCTKR2018014814-appb-I000051
Can be expressed as the following equation.
Figure PCTKR2018014814-appb-M000002
Figure PCTKR2018014814-appb-M000002
위 수학식 2는 패리티 생성 행렬을 구성하는 서브 행렬 각각이 RU 부호화가 가능하다는 것을 나타낸다. 이러한 서브 행렬별 RU 부호화는 앞서 설명한 인접 행렬에 대한 조건과 리프팅 연산에 대한 조건이 함께 만족할 때 가능해진다. 해당 조건을 만족할 때 RU 부호화가 가능하다는 점은 수학적으로 증명 가능하다. Equation (2) indicates that each sub-matrix constituting the parity generation matrix is RU-coded. The RU encoding for each sub-matrix becomes possible when the condition for the adjacent matrix and the condition for the lifting operation are satisfied together as described above. It is mathematically provable that RU encoding is possible when the condition is satisfied.
한편, RU 부호화는T.J. Richardson and R.L. Urbanke, "Efficient encoding of low density parity check codes," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 47, no.2, pp. 638-656. Feb. 2001 및 S.Myung, K. Yang, and J. Kim, "Quasi-cyclic LDPC codes for fast encoding, "IEEE transactions on information Theory, vol. 51, pp. 2894-2901, Aug. 2005로부터 확인 가능하며, 위 논문들의 내용은 본 발명의 RU 부호화를 이해하는데 참조될 수 있다. On the other hand, the RU encoding is performed by T.J. Richardson and R.L. Urbanke, "Efficient encoding of low density parity check codes," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 47, no. 2, pp. 638-656. Feb. 2001 and S.Myung, K. Yang, and J. Kim, "Quasi-cyclic LDPC codes for fast encoding," IEEE Transactions on Information Theory, vol. 51, pp. 2894-2901, Aug. 2005, and the contents of these papers can be referred to in understanding RU encoding of the present invention.
이하에서는 도 3과 같은 예시적인 구조를 가지는 패리티 생성 행렬을 이용하여 주어진 코드워드로부터 패리티 비트를 생성하는 본 발명의 부호화 장치 및 방법에 대해 상세히 살펴보기로 한다. Hereinafter, the encoding apparatus and method of the present invention for generating parity bits from a given codeword using a parity generation matrix having an exemplary structure as shown in FIG. 3 will be described in detail.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 저지연 및 고신뢰도 특성을 가지는 LDPC 부호화 장치의 구조를 도시한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 방법의 전체적인 흐름을 도시한 도면이다. 4 is a diagram illustrating a structure of an LDPC encoding apparatus having low-latency and high-reliability characteristics according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a flowchart illustrating an overall operation of an LDPC encoding method according to an embodiment of the present invention FIG.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호화 장치는 제어부(400, Controller), 정보 비트 메모리(402, Information memory), 제1 패리티 메모리(402, Parity-1 memory), 제2 패리티 메모리(406, Parity-2 memory), 패리티 생성 행렬 메모리(408, H memory), 제1 패리티 연산부(410) 및 제2 패리티 연산부(412)를 포함한다. 4, an LDPC encoder according to an exemplary embodiment of the present invention includes a controller 400, an information bit memory 402, a first parity memory 402, a second A parity-2 memory 406, a H memory, a first parity operation unit 410, and a second parity operation unit 412. The parity-
정보 비트 메모리(402)에는 부호화 대상이 되는 코드워드가 저장되며, 패리티 생성 행렬 메모리(408)에는 포토그래프(도 1 참조)로부터 획득되는 패리티 생성 행렬에 대한 정보가 저장된다. 앞서 설명한 바와 같이, 패리티 생성 행렬은 섹션(l) 별로 분할 가능한 구조를 가지고, 각각의 서브 행렬은 본 발명에서 제안되는 리프팅을 통해 RU 부호화가 가능한 구조를 가지고 있다. A code word to be encoded is stored in the information bit memory 402, and information on a parity generation matrix obtained from the photograph (see FIG. 1) is stored in the parity generation matrix memory 408. As described above, the parity generation matrix has a structure divisible by sections (1), and each sub-matrix has a structure capable of RU encoding through lifting proposed in the present invention.
제1 패리티 연산부(410)는 l=2(도 2에서 l=2인 체크 노드 및 변수 노드)인 경우의 패리티 비트를 연산한다. 제1 패리티 연산부(410)는 패리티 생성 행렬 및 코드워드를 이용하여 제1 패리티를 연산한다. 연산된 제1 패리티는 제1 패리티 메모리(404)에 저장된다. The first parity operation unit 410 calculates a parity bit in the case of l = 2 (check node and variable node with l = 2 in Fig. 2). The first parity operation unit 410 computes a first parity using a parity generation matrix and a code word. The calculated first parity is stored in the first parity memory 404.
제2 패리티 연산부(412)는 l=1, 3, 4인 경우의 패리티 비트를 연산한다. 제2 패리티 연산부(412)는 패리티 생성 행렬 및 제1 패리티 연산부(410)에서 출력되는 값을 이용하여 제2 패리티를 연산한다. 연산된 제2 패리티는 제2 패리티 메모리에 저장한다. The second parity operation unit 412 computes parity bits for l = 1, 3, and 4. The second parity operation unit 412 computes a second parity using the parity generation matrix and the value output from the first parity operation unit 410. The calculated second parity is stored in the second parity memory.
제1 패리티 연산부(410) 및 제2 패리티 연산부(412)에서 이루어지는 연산은 순열(Permutation) 연산, 축적(Accumulation) 연산 및 합산(add) 연산으로만 이루어지며, 이는 패리티 생성 행렬의 서브 행렬들이 RU 부호화가 가능하도록 설정되었기 때문이다. The operations of the first parity operation unit 410 and the second parity operation unit 412 are performed only by a permutation operation, an accumulation operation and an add operation, This is because it is set to enable encoding.
제어부(400)는 위에서 설명한 각 엘리먼트의 전체적인 동작을 제어한다. The control unit 400 controls the overall operation of each element described above.
도 5를 참조하여 도 4에 도시된 부호화 장치의 동작을 더욱 상세히 살펴보면 다음과 같다. The operation of the encoding apparatus shown in FIG. 4 will be described in more detail with reference to FIG.
xi를 길이 N의 부분 이진 코드워드 컬럼 벡터로 정의할 때,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000052
로 정의되고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000053
는 변수 노드 집합을 의미한다.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000054
는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트를 의미하고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000055
는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트부터 j 번째 엘리먼트를 의미한다.또한,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000056
는 변수 노드 집합에 연결된 체크 노드 i에 연결된 변수 노드를 의미하고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000057
는 는 체크 노드 집합에서 변수 노드 j에 연결된 체크 노드를 의미한다.
When x i is defined as a partial binary code word column vector of length N,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000052
Lt; / RTI >
Figure PCTKR2018014814-appb-I000053
Is a set of variable nodes.
Figure PCTKR2018014814-appb-I000054
Denotes the i-th element in the variable node set,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000055
Denotes the j-th element from the i-th element in the variable node set,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000056
Denotes a variable node connected to a check node i connected to a set of variable nodes,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000057
Denotes a check node connected to a variable node j in the check node set.
본 발명에서 부호화는
Figure PCTKR2018014814-appb-I000058
를 만족하는
Figure PCTKR2018014814-appb-I000059
를 구하는 문제이며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000060
는 체크 노드 집합을 의미한다.
In the present invention,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000058
Satisfy
Figure PCTKR2018014814-appb-I000059
However,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000060
Means a set of check nodes.
결국, 본 발명의 부호화는 다음의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다. As a result, the encoding of the present invention can be expressed by the following Equation (3).
Figure PCTKR2018014814-appb-M000003
Figure PCTKR2018014814-appb-M000003
위 수학식 3에서, xxx는 다음의 수학식 4와 같이 연산될 수 있다. In Equation (3), xxx can be calculated as Equation (4).
Figure PCTKR2018014814-appb-M000004
Figure PCTKR2018014814-appb-M000004
수학식 4 는 (a) 파트와 (b) 파트로 구분되며, 본 발명은 (a) 파트를 먼저 연산한 후 최종적으로 코드워드 x에 대응되는 패리티 비트를 연산((b) 파트)하도록 한다. Equation (4) is divided into (a) part and (b) part, and the present invention computes the parity bit corresponding to the codeword x part after (a)
본 명세서에서 (a) 파트의 연산 결과를 패리티 중간 변수로 정의하기로 한다. In this specification, the operation result of the part (a) is defined as a parity intermediate variable.
도 5를 참조하면, 우선 패리티 생성 행렬 및 주어진 코드워드를 이용하여 패리티 중간 변수를 연산한다(단계 500). Referring to FIG. 5, a parity intermediate variable is calculated using a parity generation matrix and a given codeword (step 500).
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 패리티 중간 변수
Figure PCTKR2018014814-appb-I000061
는 다음의 수학식 5와 같이 연산될 수 있다.
According to a preferred embodiment of the present invention,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000061
Can be calculated by the following equation (5).
Figure PCTKR2018014814-appb-M000005
Figure PCTKR2018014814-appb-M000005
여기서,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000062
이며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000063
Figure PCTKR2018014814-appb-I000064
의 i번째 길이 N 서브벡터를 의미한다.
here,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000062
Lt;
Figure PCTKR2018014814-appb-I000063
The
Figure PCTKR2018014814-appb-I000064
Denotes an N-th sub-vector.
수학식 4와 같은 패리티 중간 변수의 연산은 제1 패리티 연산부(410)에서 이루어진다. 제1 패리티 연산부(410)는 멀티플레서(600), 레프트 싸이클릭 쉬프터(610) 및 축적기(620)를 포함하고, 수학식 8의 연산은 위의 쉬프터 및 축적기 연산만으로 수행될 수 있다. The operation of the parity intermediate variable as shown in Equation (4) is performed in the first parity operation unit 410. The first parity operation unit 410 includes a multiplexer 600, a left cyclic shift shifter 610, and an accumulator 620, and the operation of Equation (8) can be performed by only the above shifter and accumulator operation.
l=2인 경우 단일 패리티 체크 연산 및 축적기 연산만으로 패리티 비트를 출력하도록 설정되어 있기 때문에 패리티 중간 변수를 순열 오더(Order)에 따라 출력하는 것만으로 l=2인 경우의 패리티 비트가 연산될 수 있다. In case of l = 2, since the parity bit is set to be output only by the single parity check operation and the accumulator operation, the parity bit can be calculated in the case of l = 2 by simply outputting the parity intermediate variable according to the permutation order have.
l=2인 경우, 패리티 비트는 연산되는 패리티 중간 변수를 이용하여 다음의 수학식 6과 같이 연산될 수 있다. If l = 2, the parity bit may be calculated as Equation (6) using the parity intermediate variable to be computed.
Figure PCTKR2018014814-appb-M000006
Figure PCTKR2018014814-appb-M000006
위 수학식 6에서, p2,k
Figure PCTKR2018014814-appb-I000065
에 따른 길이
Figure PCTKR2018014814-appb-I000066
의 순열(Permutation) 오더 벡터이고 순열 오더 벡터에 따른 순열 연산에 의해 제1 패리티 연산부(410)는 패리티 중간 변수 중 l=2에 상응하는 패리티 중간 변수의 오더를 순열 오더 벡터에 따라 변환하여 제1 패리티 비트를 출력한다. 출력되는 제1 패리티 비트는 제1 패리티 메모리(404)에 저장된다(단계 504).
In Equation (6), p 2, k
Figure PCTKR2018014814-appb-I000065
Length according to
Figure PCTKR2018014814-appb-I000066
The first parity operation unit 410 transforms the order of the parity intermediate variable corresponding to l = 2 in the parity intermediate variables according to the permutation order vector by performing a permutation operation according to the permutation order vector, And outputs a parity bit. The output first parity bit is stored in the first parity memory 404 (step 504).
한편, l=1, 3, 4인 경우의 패리티 비트인 제2 패리티 비트는 제2 패리티 연산부(412)에 의해 연산된다. 제2 패리티 연산부(412)도 제1 패리티 연산부(410)에서 연산되는 패리티 중간 변수를 이용하여 제2 패리티 비트를 연산한다. On the other hand, the second parity bit, which is the parity bit in the case of l = 1, 3 and 4, is calculated by the second parity operation unit 412. The second parity operation unit 412 also computes a second parity bit using the parity intermediate variable computed by the first parity operation unit 410.
제2 패리티 연산부(412)는 서브 벡터 축적기(630) 및 비트 축적기(640)를 포함한다. 서브 벡터 축적기(630)는 패리티 중간 변수인 xxxx를 이용하여 서브 벡터에 대한 축적 연산을 수행하고, 비트 축적기(640)는 패리티 중간 변수에 대한 비트 축적 연산을 수행한다(단계 506). The second parity operation unit 412 includes a subvector accumulator 630 and a bit accumulator 640. The subvector accumulator 630 performs the accumulation operation on the subvector using the parity intermediate variable xxxx, and the bit accumulator 640 performs the bit accumulation operation on the parity intermediate variable (step 506).
제2 패리티 연산부(412)는 FIFO(650)에 패리티 중간 변수인
Figure PCTKR2018014814-appb-I000067
를 기록하고, 조건부 합산부(660)는 패리티 중간 변수와 비트 축적기(640)의 출력 비트와의 조건부 합산을 수행한다(단계 508).
The second parity operation unit 412 adds the parity intermediate variable < RTI ID = 0.0 >
Figure PCTKR2018014814-appb-I000067
And the conditional summation unit 660 performs conditional summation of the parity intermediate variable and the output bit of the bit accumulator 640 (step 508).
제2 패리티 연산부(412)는 임시 메모리(670)를 포함하고, 순열 오더 벡터인 Pl,k에 따라 조건부 합산부(660)의 출력 비트를 임시 메모리(670)에 저장한다(단계 510). The second parity operation unit 412 includes a temporary memory 670 and stores the output bits of the conditional summation unit 660 in the temporary memory 670 according to the permutation order vector P l, k (step 510).
제2 패리티 연산부(412)는 축적기(680)를 포함하고, 축적기(680)는 임시 메모리(670)에 저장된 비트들에 대해 미리 설정된 축적 연산을 통해 제2 패리티 비트를 출력하고, 출력된 제2 패리티 비트는 제2 패리티 메모리(404)에 저장된다(단계 512). The second parity operation unit 412 includes an accumulator 680. The accumulator 680 outputs a second parity bit through a predetermined accumulation operation on the bits stored in the temporary memory 670, The second parity bit is stored in the second parity memory 404 (step 512).
l=1, 3, 4인 경우 수학식 4에 따른 제2 패리티 비트의 연산은 다음의 수학식 7과 같이 이루어진다. In the case of l = 1, 3, and 4, the operation of the second parity bit according to Equation (4) is performed as shown in Equation (7).
Figure PCTKR2018014814-appb-M000007
Figure PCTKR2018014814-appb-M000007
위 수학식 7에서,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000068
는 다음의 수학식 8과 같이 정의된다.
In Equation (7) above,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000068
Is defined by the following equation (8).
Figure PCTKR2018014814-appb-M000008
Figure PCTKR2018014814-appb-M000008
위 수학식 7 및 수학식 8에서,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000069
이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000070
이며,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000071
이고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000072
이다. . pl,k와 ql,k
Figure PCTKR2018014814-appb-I000073
에 따른 순열 오더 벡터들이다.
In the above Equations (7) and (8)
Figure PCTKR2018014814-appb-I000069
ego,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000070
Lt;
Figure PCTKR2018014814-appb-I000071
ego,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000072
to be. . p l, k and q l, k are
Figure PCTKR2018014814-appb-I000073
Are permutation order vectors according to the following equation.
제2 패리티 비트 축적기(640)의 출력은
Figure PCTKR2018014814-appb-I000074
이고, FIFO(650)와 비트 축적기(640) 출력과의 조건부 합산은
Figure PCTKR2018014814-appb-I000075
이다.
The output of the second parity bit accumulator 640 is
Figure PCTKR2018014814-appb-I000074
And the conditional summation of the FIFO 650 and the output of the bit accumulator 640 is
Figure PCTKR2018014814-appb-I000075
to be.
조건부 합산부(660)의 출력인
Figure PCTKR2018014814-appb-I000076
를 pl,k에 따라 임시 메모리(670)에 저장하고,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000077
를 ql,k에 따라 제2 패리티 메모리(406)에 저장한다.
The output of the conditional summation unit 660
Figure PCTKR2018014814-appb-I000076
Is stored in the temporary memory 670 according to p l, k ,
Figure PCTKR2018014814-appb-I000077
In the second parity memory 406 according to q l, k .
결국, 본 발명은 패리티 생성 행렬에서 섹션 별로 분할되는 서브 행렬별로 RU 부호화가 가능하며, 이러한 부호화 구조로 인해 우수한 오류 마루 성능을 가지면서 낮은 복잡도로 부호화가 가능하다. As a result, according to the present invention, RU coding can be performed for each sub-matrix divided by sections in the parity generation matrix, and coding with low complexity can be performed with excellent error floor performance owing to this coding structure.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.
예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included within the scope of the present invention.

Claims (16)

  1. 섹션(l)별로 분할 가능한 패리티 생성 행렬을 저장하는 패리티 생성 행렬 저장부;A parity generation matrix storage unit for storing a parity generation matrix which is divisible by sections (l);
    주어진 코드워드 및 상기 패리티 생성 행렬을 이용하여 순열(Permutaion) 연산 및 축적기 연산을 이용하여 패리티 중간 변수 및 l=2인 경우의 제1 패리티 비트를 연산하는 제1 패리티 연산부;A first parity operation unit for calculating a parity intermediate variable and a first parity bit in case of l = 2 using permutation operation and accumulator operation using a given codeword and the parity generation matrix;
    l=1, 3, 4인 경우 상기 패리티 중간 변수를 이용하여 제2 패리티 비트를 연산하는 제2 패리티 연산부를 포함하되,and a second parity operation unit for calculating a second parity bit using the parity intermediate variable when l = 1, 3, 4,
    상기 패리티 생성 행렬에서 섹션별로 분할되는 서브 행렬들은 RU 부호화가 가능하도록 설정된 행렬인 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치. Wherein the sub-matrices divided by the section in the parity generation matrix are matrixes set to enable RU coding.
  2. 제1 항에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 패리티 생성 행렬은 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬에 대한 리프팅을 통해 생성되며, 상기 리프팅 과정에서 상기 인접 행렬의 소정 엘리먼트에 대해
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000078
    연산을 수행하며, 상기
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000079
    는 아이덴터티 행렬 I에 대해 i만큼 레프트 싸이클릭 쉬프트 연산을 수행하되 첫번째 행 및 ((N-i)N)의 컬럼을 0으로 변환하는 제로 마스킹을 수행하는 연산인 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치.
    Wherein the parity generation matrix is generated through lifting for an adjacent matrix obtained from a photograph, and in the lifting process, for a predetermined element of the adjacent matrix,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000078
    Performs the operation,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000079
    Is an operation for performing a left cyclic shift operation by i for an identity matrix I, and performing zero masking for converting a column of the first row and ((Ni) N ) to zero.
  3. 제1 항에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 제2 패리티 연산부는 상기 패리티 중간 변수에 대한 서브 벡터 축적 연산을 수행하는 서브 벡터 축적기;Wherein the second parity operation unit comprises: a subvector accumulator for performing a subvector accumulation operation on the parity intermediate variable;
    상기 서브 벡터 축적기의 출력의 비트들에 대해 비트 축적 연산을 수행하는 비트 축적기;A bit accumulator for performing a bit accumulation operation on the bits of the output of the sub-vector accumulator;
    상기 비트 축적기의 출력과 상기 패리티 중간 변수에 대한 조건부 합산을 수행하는 조건부 합산부;A conditional summation unit for conditionally summing the output of the bit accumulator and the parity intermediate variable;
    상기 조건부 합산부의 출력에 대한 축적 연산을 수행하는 축적기를 포함하는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치. And an accumulator for accumulating the output of the conditional summation unit.
  4. 제1항에 있어서, The method according to claim 1,
    상기 패리티 중간 변수
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000080
    는 다음의 수학식과 같이 연산되는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치.
    The parity intermediate variable
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000080
    Is calculated according to the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000081
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000081
    위 수학식에서, 부호화 대상이 되는 코드워드가 xi일 때,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000082
    로 정의되고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000083
    는 변수 노드 집합을 의미하고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000084
    는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트를 의미하고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000085
    는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트부터 j 번째 엘리먼트를 의미하고, H는 패리티 생성 행렬을 의미하며,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000086
    이며,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000087
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000088
    의 i번째 길이 N 서브벡터를 의미함.
    In the above equation, when the codeword to be encoded is x i ,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000082
    Lt; / RTI >
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000083
    Is a set of variable nodes,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000084
    Denotes the i-th element in the variable node set,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000085
    Denotes the j-th element from the i-th element in the variable node set, H denotes the parity generating matrix,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000086
    Lt;
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000087
    The
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000088
    And the i-th length of N denotes a subvector.
  5. 제4 항에 있어서,5. The method of claim 4,
    상기 제1 패리티 연산부는 l=2인 경우의 패리티 중간 변수를 이용하여 다음의 수학식과 같이 제1 패리티를 연산하는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치. Wherein the first parity operation unit computes a first parity using the parity intermediate variable when l = 2 according to the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000089
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000089
    위 수학식에서, p2,k
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000090
    에 따른 길이
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000091
    의 순열(Permutation) 오더 벡터임.
    In the above equation, p 2, k is
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000090
    Length according to
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000091
    The permutation order vector.
  6. 제5 항에 있어서,6. The method of claim 5,
    상기 제2 패리티 연산부는 다음의 수학식과 같이 제2 패리티 비트를 연산하는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치. Wherein the second parity operation unit calculates a second parity bit according to the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000092
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000092
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000093
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000093
    위 수학식에서,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000094
    이고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000095
    이며,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000096
    이고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000097
    이며, pl,k와 ql,k
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000098
    에 따른 순열 오더 벡터들임.
    In the above equation,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000094
    ego,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000095
    Lt;
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000096
    ego,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000097
    , P l, k and q l, k are
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000098
    Are permutation order vectors according to.
  7. 제6 항에 있어서,The method according to claim 6,
    상기 조건부 합산부는 다음의 수학식과 같이 조건부 합산을 수행하는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치. Wherein the conditional summation unit performs conditional summation according to the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000099
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000099
  8. 제7항에 있어서, 8. The method of claim 7,
    상기 제2 패리티 비트는
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000100
    를 순열 오더 벡터인 ql,k에 따라 메모리에 저장되는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치.
    The second parity bit
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000100
    Is stored in a memory according to a permutation order vector q l, k .
  9. 섹션(l)별로 분할 가능한 패리티 생성 행렬을 저장하는 패리티 생성 행렬을 저장하는 단계(a);(A) storing a parity generation matrix storing a parity generation matrix that is divisible by sections (l);
    주어진 코드워드 및 상기 패리티 생성 행렬을 이용하여 순열(Permutaion) 연산 및 축적기 연산을 이용하여 패리티 중간 변수 및 l=2인 경우의 제1 패리티 비트를 연산하는 단계(b);(B) calculating a parity intermediate variable using a permutation operation and an accumulator operation using a given codeword and the parity generation matrix, and a first parity bit for l = 2;
    l=1, 3, 4인 경우 상기 패리티 중간 변수를 이용하여 제2 패리티 비트를 연산하는 단계(c)를 포함하되,,(c) calculating a second parity bit using the parity intermediate variable when l = 1, 3, 4,
    상기 패리티 생성 행렬에서 섹션별로 분할되는 서브 행렬들은 RU 부호화가 가능하도록 설정된 행렬인 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 방법. Wherein the submatrices divided by the section in the parity generation matrix are matrixes set to enable RU coding.
  10. 제9 항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 패리티 생성 행렬은 포토그래프로부터 획득되는 인접 행렬에 대한 리프팅을 통해 생성되며, 상기 리프팅 과정에서 상기 인접 행렬의 소정 엘리먼트에 대해
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000101
    연산을 수행하며, 상기
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000102
    는 아이덴터티 행렬 I에 대해 i만큼 레프트 싸이클릭 쉬프트 연산을 수행하되 첫번째 행 및 ((N-i)N)의 컬럼을 0으로 변환하는 제로 마스킹을 수행하는 연산인 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 방법.
    Wherein the parity generation matrix is generated through lifting for an adjacent matrix obtained from a photograph, and in the lifting process, for a predetermined element of the adjacent matrix,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000101
    Performs the operation,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000102
    Is an operation for performing a left cyclic shift operation on i for the identity matrix I, and performing zero-masking for converting a column of the first row and ((Ni) N ) to zero.
  11. 제9 항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 단계(c)는,The step (c)
    상기 패리티 중간 변수에 대한 서브 벡터 축적 연산을 수행하는 단계;Performing a subvector accumulation operation on the parity intermediate variable;
    상기 서브 벡터 축적 연산에 따라 출력되는 비트들에 대해 비트 축적 연산을 수행하는 단계;Performing a bit accumulation operation on bits output according to the subvector accumulation operation;
    상기 비트 축적 연산의 출력과 상기 패리티 중간 변수에 대한 조건부 합산을 수행하는 단계; 및Performing an output of the bit accumulation operation and conditional summation on the parity intermediate variable; And
    상기 조건부 합산부의 출력에 대한 축적 연산을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 방법. And performing an accumulation operation on the output of the conditional summation unit.
  12. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 패리티 중간 변수
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000103
    는 다음의 수학식과 같이 연산되는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 방법.
    The parity intermediate variable
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000103
    Is calculated according to the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000104
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000104
    위 수학식에서, 부호화 대상이 되는 코드워드가 xi일 때,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000105
    로 정의되고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000106
    는 변수 노드 집합을 의미하고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000107
    는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트를 의미하고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000108
    는 변수 노드 집합에서 i번째 엘리먼트부터 j 번째 엘리먼트를 의미하고, H는 패리티 생성 행렬을 의미하며,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000109
    이며,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000110
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000111
    의 i번째 길이 N 서브벡터를 의미함.
    In the above equation, when the codeword to be encoded is x i ,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000105
    Lt; / RTI >
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000106
    Is a set of variable nodes,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000107
    Denotes the i-th element in the variable node set,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000108
    Denotes the j-th element from the i-th element in the variable node set, H denotes the parity generating matrix,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000109
    Lt;
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000110
    The
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000111
    And the i-th length of N denotes a subvector.
  13. 제12 항에 있어서,13. The method of claim 12,
    상기 단계(b)는 l=2인 경우의 패리티 중간 변수를 이용하여 다음의 수학식과 같이 제1 패리티를 연산하는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 장치. Wherein the step (b) calculates a first parity using the parity intermediate variable in the case of l = 2, as in the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000112
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000112
    위 수학식에서, p2,k
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000113
    에 따른 길이
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000114
    의 순열(Permutation) 오더 벡터임.
    In the above equation, p 2, k is
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000113
    Length according to
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000114
    The permutation order vector.
  14. 제13 항에 있어서,14. The method of claim 13,
    상기 단계(c)는 다음의 수학식과 같이 제2 패리티 비트를 연산하는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 방법. Wherein the step (c) computes a second parity bit according to the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000115
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000115
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000116
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000116
    위 수학식에서,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000117
    이고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000118
    이며,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000119
    이고,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000120
    이며, pl,k와 ql,k
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000121
    에 따른 순열 오더 벡터들임.
    In the above equation,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000117
    ego,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000118
    Lt;
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000119
    ego,
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000120
    , P l, k and q l, k are
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000121
    Are permutation order vectors according to.
  15. 제14 항에 있어서,15. The method of claim 14,
    상기 조건부 합산은 다음의 수학식과 같이 수행되는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 방법. Wherein the conditional summation is performed according to the following equation.
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000122
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000122
  16. 제15 항에 있어서,16. The method of claim 15,
    상기 제2 패리티 비트는
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000123
    를 순열 오더 벡터인 ql,k에 따라 메모리에 저장되는 것을 특징으로 하는 LDPC 부호화 방법.
    The second parity bit
    Figure PCTKR2018014814-appb-I000123
    Is stored in a memory according to a permutation order vector q l, k .
PCT/KR2018/014814 2017-11-29 2018-11-28 Ldpc encoding device and method which have low latency and high reliability characteristics WO2019107912A1 (en)

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