本发明专利技术涉及一种根据奇偶校验矩阵码来对接收到的、用一个信号的多个值表示的一个字进行迭代解码的方法，所述矩阵属于在与所述矩阵关联的二部图的变量节点和校验节点之间传递消息的类型，所述方法的特征在于包括如下步骤中的至少一个：根据所述各值，用代表在对应于变量节点的位置上有最可能符号的概率和在所述位置上有当前符号的概率之间的比值的信息，来初始化所述变量节点的至少一个消息；确定与一个确定的符号相关的、从一个校验节点向一个确定的变量节点的至少一个消息，作为从利用所述确定的变量节点处的所述确定的符号来验证校验节点处的方程的符号序列中、由在所述校验节点处从除了所述确定的变量节点以外的其它变量节点接收的、并且每个与在验证方程的序列中与所述其它变量节点关联的符号相关的消息的最大值取的最小值；确定从一个变量节点向一个校验节点的、与符号集合相关的消息，使得所述各消息的最小值为零。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种解码方法和设备，以及一种包括这种设备的通信设备。
技术介绍
当希望往相关信息中加入冗余，以便即使部分源信息出错或丢失(例如在受扰信道中传输信息，或把信息存贮在易于损坏的载体上(例如光盘划伤))也能重获源信息的完整性时，就把信息字(其长度常记为K)编码成码字(其长度常记为N，且N＞K)。 在接收(或在存贮的情况下读取)时为了重获源信息字而进行的解码通常包括首先，一个纠错阶段，利用引入的冗余，根据所接收到的尽管可能有错的字(在存贮的情况下，同样也用这个术语)精确地重获所发送出的(或存贮的)码字；然后，一个“解映射”阶段，实现编码时操作的逆操作。 针对这个主题，人们了解了低密度奇偶校验矩阵，在下文中称作LDPC(根据英文名称“Low Density Parity Check”的缩写)，如R.Gallager在IEEE Trans.Inform.Theory，vol.IT-8，pp.21-28，1962中的文章“Low density parity check codes(低密度奇偶校验码)”中所述。 这些码尤其令人感兴趣，不仅是因为它们非常接近信道容量(香农极限)，以及它们在效率和性能(接近Gilbert-Varshamov极限)之间提供了尽可能好的折衷，而且是因为它们接受一种消息传递类型的迭代解码。 至今，对LDPC码提出了两种主要的解码算法关于二进制码的(对于这些码，表示信息的各符号为0或1，也就是属于伽罗瓦域GF(2))或关于非二进制码的(对于这些码，各符号属于伽罗瓦域GF(q)，q＞2)。 第一种在前述文章中以“概率解码”的名字提出来，通常作为SPA(表示“Sum-Product Algorithm(和积算法)”)解码(在下文中也如此命名)或BP(表示“Belief Propagation(置信传播)”)而为公知。该算法通常被看作最优的，因为在与LDPC码关联的二部(bipartite)图不含循环的条件下，SPA解码收敛于最大似然值。在非二进制LDPC码的情况下，该算法却因为其极大的动态导致所实施的计算很不稳定而不能用于实际的通信系统。此外，该算法需要进行大量乘法运算，从而变得复杂，而且该算法还依赖于对热噪声的了解。 第二种解码算法次优，主要以MSA(表示“Min-Sum Algorithm(最小和算法)”)之名为人所知。该算法没有SPA复杂，且独立于对热噪声的了解，但相对于SPA有性能损失，这个损失用二进制误码率来衡量，对于AWGN(来自英文“Additive White Gaussian Noise(加性高斯白噪声)”)信道通常在0.25dB至1dB之间，随所用码的效率(rendement)、不规则性或长度而异。
技术实现思路
在这个背景下，本专利技术尤其旨在提出一种用于LDPC码(尤其是非二进制的)的解决方案，将优良的性能(例如相对于MSA而言)和比最优算法(SPA算法)更低的复杂性结合起来。 因此，本专利技术提出一种根据奇偶校验矩阵码来对接收到的、用一个信号的多个值表示的一个字进行迭代解码的方法，所述矩阵属于在与所述矩阵关联的二部图的变量节点和校验节点之间传递消息的类型，所述方法的特征在于包括如下步骤中的至少一个 -根据所述各值，用代表在对应于变量节点的位置上有最可能符号的概率和在所述位置上有当前符号的概率之间的比值的信息，来初始化所述变量节点的至少一个消息； -确定与一个确定的符号相关的、从一个校验节点向一个确定的变量节点的至少一个消息，作为从利用所述确定的变量节点处的所述确定的符号来验证校验节点处的方程的符号序列中、由在所述校验节点处从除了所述确定的变量节点以外的其它变量节点接收的、并且每个与在验证方程的序列中与所述其它变量节点关联的符号相关的消息的最大值取的最小值； -确定从一个变量节点向一个校验节点的、与符号集合相关的消息，使得所述各消息的最小值为零。 如此提出的解决方案(在下文中称为MMA，表示“Min-MaxAlgorithm(最小-最大算法)”)对降低了的复杂度仍然可以得到好的性能，正如在下文的实施实例中所显示的那样。 在实践中，对一个变量节点的消息进行初始化的步骤例如包括如下步骤 -对于字母表的每个符号，确定与符号的非零位和对应于变量节点的位置相关的二进制对数似然比的和； -确定各被确定的和中的最小值； -从每个被确定的和中减去所确定的最小值。 此外，可以根据该方法考虑一个这样一个步骤确定与一个变量节点和一个符号相关的后验信息，作为与所述变量节点上的符号相关的初始消息与在变量节点上接收的并与该符号相关的消息集合之和，在这种情况下，迭代方法的结束可以如下确定 -对于每个变量节点，确定这样的符号对于该符号所述后验信息是最小的； -如果对于各变量节点的集合而如此确定的符号序列是一个码字，则将所述码字用作估计的字。 根据上文中考虑的确定从一个变量节点向一个给定的校验节点的消息的步骤的实施方式，所述步骤包括如下步骤 -对于每个符号，确定与所述变量节点处的符号相关的初始消息和在该变量节点处从一个除了该给定校验节点以外的另一个校验节点接收到的、与所述符号相关的消息的集合的和； -确定所确定的各个和中的最小值； -对于每个符号，从所确定的、与所述符号相关的和中减去所确定的最小值。 对于实际实施确定一个校验节点向一个确定的变量节点的至少一个消息的步骤，该步骤可以例如包括如下步骤 -对于每个符号，确定一个等于由在所述校验节点处从与所述校验节点相关的各变量节点中的仅仅一部分接收到的消息的最大值取的最小值的中间值； -确定由所述中间值和从一个与所述校验节点相关而不属于所述部分的变量节点接收到的消息中的最大值取的最小值。 更精确地，这两个步骤可以写成如下的形式 -对于每个符号，确定一个中间值，该中间值等于在如下的符号序列中由在所述校验节点中接收到的消息的最大值取的最小值所述符号序列中的符号与连接到所述校验节点的变量节点中的仅仅一部分相关，并且使得所述序列的各符号与矩阵中对应于所述变量节点的系数相乘之后的和等于所述确定的符号；所述在所述校验节点中接收到的消息来在于所述部分的变量节点，并且每个都与在所述序列中与所述变量节点相关联的符号相关。 -对于每个符号，递归地确定一个新中间值，这个新中间值等于在如下的符号对中由最大值取的一个最小值所述符号对中的第一个符号与一个以前计算获得的并对应于变量节点的一部分的中间值相关，第二个符号与一个不属于所述部分的新变量节点相关，使得第二符号乘以相应变量节点的矩阵中的系数后再加上第一符号得到的和等于所述确定的符号；所述最大值是以下二者之中的最大者(1)以前计算获得的、与所述对中的第一个符号相关的中间值；(2)在校验节点处从所述新变量节点接收到的、并与所述对的第二个符号相关的消息。以此方式计算获得的所述新中间值对应于包括先前部分和所述新变量节点的一个新的变量节点部分。 这是一种特别实用的实施方式，在下文中称为“向前-向后”(来源于英语的“forward-backward”)，该实施方式可以限制要在其上寻找最大值的最小值的变量节点的数量(最好限制到两个)。 此外，根据一种在下文中提出的实施方本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种根据奇偶校验矩阵码来对接收到的、用一个信号的多个值表示的一个字进行迭代解码的方法，所述矩阵属于在与所述矩阵关联的二部图的变量节点和校验节点之间传递消息的类型，所述方法的特征在于包括如下步骤中的至少一个： －根据所述各值，用代表在对 应于变量节点的位置上有最可能符号的概率和在所述位置上有当前符号的概率之间的比值的信息，来初始化所述变量节点的至少一个消息； －确定与一个确定的符号相关的、从一个校验节点向一个确定的变量节点的至少一个消息，作为从利用所述确定的变量节点处 的所述确定的符号来验证校验节点处的方程的符号序列中、由在所述校验节点处从除了所述确定的变量节点以外的其它变量节点接收的、并且每个与在验证方程的序列中与所述其它变量节点关联的符号相关的消息的最大值取的最小值； －确定从一个变量节点向一个 校验节点的、与符号集合相关的消息，使得所述各消息的最小值为零。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：V萨维恩，
申请(专利权)人：原子能委员会，
类型：发明
国别省市：FR[法国]
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。