本申请公开了一种LDPC码最小码重检测方法及装置，其中，方法包括：获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号；对LDPC迭代译码的输入信号进行分层调度和最小和译码，并在每次迭代结束后，计算所有编码比特的后验信息，依次得到LDPC迭代译码的当前次中间结果；对当前次中间结果进行预设的改进ANC算法处理和最小码重检测，得到本次搜索的本次迭代的最小码重检测结果，并在达到预设迭代停止条件后，得到本次搜索所有迭代的最小码重检测结果。由此，解决了相关技术中在引入噪声时增加计算的复杂性，并且在迭代译码过程中译码迭代次数较多且搜索范围小，降低了码字搜索的效率，提高了系统复杂度等问题。杂度等问题。杂度等问题。
【技术实现步骤摘要】
一种LDPC码最小码重检测方法及装置
[0001]本申请涉及数字信息传输
，特别涉及一种LDPC(Low
‑
Density Parity
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Check Code，低密度奇偶校验码)最小码重检测方法及装置。
技术介绍
[0002]LDPC是一类基于稀疏校验矩阵的线性分组码，最早在1962年由R.G.Gallager提出，LDPC码的主要特征是其校验矩阵H具有稀疏性，采用MP(Message Passing，消息传递算法)译码算法，特别是BP(Belief Propagation，置信度传播)译码算法，性能能够逼近香农限，因此在数字通信系统的信道编码领域被广泛应用。
[0003]相关技术中，通过对全零码字中一个或多个随机编码比特的LLR(Log likelihood Ratio，对数似然比)软信息进行符号位翻转，调节翻转前后LLR的差值，以控制等效脉冲噪声的强弱，使得等效信道的编码比特先验信息LLR向量经BP译码的结果恰好偏离全零码字，对所有编码比特依次或随机引入相同强度的等效脉冲噪声，实现对码字空间中全零码字附近的本地搜索。
[0004]然而，传统ANC(Approximately Nearest Codeword，近似最近邻码字)算法及其最小码重检测方法主要问题如下：
[0005]1.在引入噪声时，需要仿真等效信道传输，在等效信道传输模块的输入符号叠加脉冲噪声以得到等效信道传输的输出符号，计算复杂度高；
[0006]2.对等效信道传输的输出符号，需要进行等效信道的全零码字编码比特的先验信息(即初始对数似然比)计算，计算复杂度高；
[0007]3.迭代译码过程中，通常采用适于实际译码的BP译码算法，运算复杂度高；
[0008]4.迭代译码过程中，通常采用洪泛调度策略，最小码重检测所需的比特错误传递慢，所需译码迭代次数较多；
[0009]5.本地搜索采用遍历搜索，码字空间的搜索范围受擦除比特数目限制，特别是擦除比特中待遍历搜索比特数目的限制，搜索范围小；
[0010]6.另外，对有结构的LDPC码，包括常见的准循环结构、Raptor
‑
like结构、变量节点打孔结构，传统最小码重检测算法缺乏后处理。
[0011]综上，传统ANC算法及其最小码重检测方法需要进一步优化设计。
技术实现思路
[0012]本申请提供一种LDPC码最小码重检测方法及装置，以解决相关技术中在引入噪声时增加计算的复杂性，并且在迭代译码过程中译码迭代次数较多且搜索范围小，降低了码字搜索的效率，提高了系统复杂度等问题。
[0013]本申请第一方面实施例提供一种LDPC码最小码重检测方法，包括以下步骤：获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号；对所述LDPC迭代译码的输入信号进行分层调度和最小和译码，并在每次迭代结束后，计算所
有编码比特的后验信息，依次得到LDPC迭代译码的当前次中间结果；对所述当前次中间结果进行预设的改进ANC算法处理和最小码重检测，得到本次搜索的本次迭代的最小码重检测结果，并在达到预设迭代停止条件后，得到本次搜索所有迭代的最小码重检测结果。
[0014]可选地，在本申请的一个实施例中，所述获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号，包括：将预设长度的全零码字转换为LDPC译码器所需的编码比特先验信息；对所述编码比特先验信息初始化，对全零码字的随机单一编码比特的先验信息进行符号位翻转和放大，得到符号位翻转后的全零码字的所述编码比特先验信息向量，作为所述LDPC迭代译码的输入信号。
[0015]可选地，在本申请的一个实施例中，所述对所述当前次中间结果进行预设的改进ANC算法处理和最小码重检测，得到本次搜索的本次迭代的最小码重检测结果，包括：对所述当前次中间结果的编码比特后验信息，按照对数似然比绝对值进行排序，依据排序结果对校验矩阵对应列进行重新排列，得到列序重排的校验矩阵；对所述列序重排的校验矩阵进行半高斯消元处理、分块处理和判决处理，得到矩阵分块和判决的列序重排的校验矩阵；结合所述矩阵分块和所述判决的列序重排的校验矩阵，对多个待搜索的编码比特变量组成的码字空间进行非遍历搜索和码字空间求解，得到符合校验矩阵的非全零合法码字。
[0016]可选地，在本申请的一个实施例中，本申请实施例的方法还包括：对所述本次搜索所有迭代的最小码重检测结果进行后处理，更新LDPC码的最小码重检测统计结果。
[0017]本申请第二方面实施例提供一种LDPC码最小码重检测装置，包括：生成模块，用于获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号；处理模块，用于对所述LDPC迭代译码的输入信号进行分层调度和最小和译码，并在每次迭代结束后，计算所有编码比特的后验信息，依次得到LDPC迭代译码的当前次中间结果；检测模块，用于对所述当前次中间结果进行预设的改进ANC算法处理和最小码重检测，得到本次搜索的本次迭代的最小码重检测结果，并在达到预设迭代停止条件后，得到本次搜索所有迭代的最小码重检测结果。
[0018]可选地，在本申请的一个实施例中，所述生成模块包括：转换单元，用于将预设长度的全零码字转换为LDPC译码器所需的编码比特先验信息；获取单元，用于对所述编码比特先验信息初始化，对全零码字的随机单一编码比特的先验信息进行符号位翻转和放大，得到符号位翻转后的全零码字的所述编码比特先验信息向量，作为所述LDPC迭代译码的输入信号。
[0019]可选地，在本申请的一个实施例中，所述检测模块包括：排列单元，用于对所述当前次中间结果的编码比特后验信息，按照对数似然比绝对值进行排序，依据排序结果对校验矩阵对应列进行重新排列，得到列序重排的校验矩阵；处理单元，用于对所述列序重排的校验矩阵进行半高斯消元处理、分块处理和判决处理，得到矩阵分块和判决的列序重排的校验矩阵；计算单元，用于结合所述矩阵分块和所述判决的列序重排的校验矩阵，对多个待搜索的编码比特变量组成的码字空间进行非遍历搜索和码字空间求解，得到符合校验矩阵的非全零合法码字。
[0020]可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：更新模块，用于对所述本次搜索所有迭代的最小码重检测结果进行后处理，更新LDPC码的最小码重检测统计结果。
[0021]本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存
储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的LDPC码最小码重检测方法。
[0022]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的LDPC码最小码重检测方法。
[0023]本申请实施例可以直接获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种低密度奇偶校验码LDPC码最小码重检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号；对所述LDPC迭代译码的输入信号进行分层调度和最小和译码，并在每次迭代结束后，计算所有编码比特的后验信息，依次得到LDPC迭代译码的当前次中间结果；以及对所述当前次中间结果进行预设的改进近似最近邻码字ANC算法处理和最小码重检测，得到本次搜索的本次迭代的最小码重检测结果，并在达到预设迭代停止条件后，得到本次搜索所有迭代的最小码重检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号，包括：将预设长度的全零码字转换为LDPC译码器所需的编码比特先验信息；对所述编码比特先验信息初始化，对全零码字的随机单一编码比特的先验信息进行符号位翻转和放大，得到符号位翻转后的全零码字的所述编码比特先验信息向量，作为所述LDPC迭代译码的输入信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述当前次中间结果进行预设的改进ANC算法处理和最小码重检测，得到本次搜索的本次迭代的最小码重检测结果，包括：对所述当前次中间结果的编码比特后验信息，按照对数似然比绝对值进行排序，依据排序结果对校验矩阵对应列进行重新排列，得到列序重排的校验矩阵；对所述列序重排的校验矩阵进行半高斯消元处理、分块处理和判决处理，得到矩阵分块和判决的列序重排的校验矩阵；结合所述矩阵分块和所述判决的列序重排的校验矩阵，对多个待搜索的编码比特变量组成的码字空间进行非遍历搜索和码字空间求解，得到符合校验矩阵的非全零合法码字。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：对所述本次搜索所有迭代的最小码重检测结果进行后处理，更新LDPC码的最小码重检测统计结果。5.一种低密度奇偶校验码LDPC码最小码重检测装置，其特征在于，包括：生成模块，用于获取等效信道传递的编码比特先验信息，生成低密度奇偶校验码LDPC迭代译码的输入信号；处理模块，...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭克武，童哲玮，宋健，贺智桐，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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